北京-2020年12月11日——今天，設計亞馬遜云服務(AWS)宣布，和化半導體設計和知識產權開發與許可的展自動全球領先企業Arm將把AWS云服務應用到包括其絕大部分電子設計自動化(EDA)的工作負載。Arm將利用基于AWS Graviton2處理器的現生實例(由Arm Neoverse核心提供支持)，將EDA工作負載遷移到AWS，產級引領半導體行業的云端電轉型之路。傳統上，設計半導體行業使用本地數據中心完成半導體設計驗證這樣的和化計算密集型任務。為了更有效地執行驗證，展自動Arm使用云計算仿真現實世界的現生計算場景，并利用AWS幾乎無限的存儲空間和高性能計算基礎架構，擴展其可以并行運行的仿真數量。自從開始向AWS云遷移以來，Arm已將AWS上EDA工作流的響應速度提高了6倍。此外，通過在AWS上運行遙測(從遠程源收集和集成數據)并進行分析，Arm產生了更強大的工程、業務和運營洞察力，有助于提高工作流程效率，優化整個公司的成本和資源。在完成向AWS遷移后，Arm最終計劃將全球數據中心面積至少壓縮45%，將本地計算工作負載減少80%。
高度專業化的半導體設備為我們工作、生活中的一切提供著日益強大的動力，從智能手機到數據中心基礎設施，從醫療設備到自動駕駛汽車。每個芯片可以包含數十億個晶體管，這些晶體管的設計水平可以降低到幾納米的水平(比人的頭發細約10萬倍)，可以在最小的空間內實現最佳性能。EDA是使這種極端工程可行的關鍵技術之一。EDA工作流程非常復雜，包括前端設計、仿真與驗證，以及越來越大的后端工作負載(時序和功耗分析、設計規則檢查以及其它芯片投入生產準備的應用程序)。傳統上，這些高度迭代的工作流程需要花費數月甚至數年才能生產出新設備(例如一個芯片系統)，需要大量的計算能力。在本地運行這些工作負載的半導體公司必須不斷平衡成本、進度和數據中心資源，才能同時推進多個項目，因此可能會面臨計算能力不足的問題，拖慢進度或承擔維護空閑算力的成本。
通過將EDA工作負載遷移到AWS，Arm克服了傳統的托管EDA工作流程的束縛，通過大規模擴展的算力獲得了彈性，使其能夠并行運行仿真、簡化遙測和分析，減少半導體設計的迭代時間，增加測試周期卻不會影響交付進度。Arm利用多種專用的Amazon EC2實例類型優化EDA工作流程，減少了成本和時間。例如，該公司使用基于AWS Graviton2的實例，實現了高性能和可伸縮性，與運行成千上萬臺本地服務器相比，可實現更具成本效益的運營。Arm使用了AWS Compute Optimizer服務，利用機器學習為特定工作負載推薦最佳的Amazon EC2實例類型，簡化了工作流程。
除了成本優勢外，Arm還利用AWS Graviton2實例的高性能，提高工程型工作負載的吞吐量，與上一代基于x86處理器的M5實例相比，每美元的吞吐量始終能提高40%以上。此外，Arm使用AWS合作伙伴Databricks的服務，在云中開發和運行機器學習應用程序，通過在Amazon EC2上運行的Databricks平臺，Arm可以處理工程工作流中各個步驟的數據，為公司的硬件和軟件團隊生成可行的見解，在工程效率上實現可觀的改進。
Arm IPG總裁Rene Haas表示：“通過與AWS合作，我們專注于提高效率和最大化吞吐量，為工程師節省了寶貴的時間，以便他們專注于創新。現在，我們可以運行基于AWS Graviton2處理器(由Arm Neoverse支持)的Amazon EC2實例，優化工程的工作流程，降低成本，加快項目進度，比以往更快、更經濟地向客戶提供強大的成果。 ”
AWS全球基礎架構和客戶支持高級副總裁Peter DeSantis表示：“ AWS提供了真正彈性的高性能計算、卓越的網絡性能，以及可擴展的存儲，是下一代EDA工作負載之所需。因此，我們很高興與Arm協作，運用我們基于Arm的、高性能的Graviton2處理器，為對性能要求極其苛刻的EDA工作負載提供動力。與當前基于x86的實例相比，Graviton2處理器可提供高達40%的性價比優勢。”
