EDAワークロードをAWSクラウドに移動して、Arm設計を10倍高速化

アマゾンウェブサービス（AWS）によると、Armは電子設計自動化（EDA）ワークロードの大部分をクラウドに移行し、半導体の設計と検証のスループットを最大10倍に高める可能性があるとのことです。

世界中のCovod-19の制限の結果として、2020年に急速な変革が加速し、オンライン作業に移行して以来、設計エンジニアは当然クラウドプラットフォームに関心を寄せてきました。 AWSとMicrosoftはどちらもかなりの規模があり、IntelのDevCloudのようなサービスもあります。

したがって、ArmがEDAワークロードをAWSに移行しているという事実は大きな動きであり、製品開発にArmプロセッサを使用する設計エンジニアにとって非常に簡単です。 Armは、AWSへの移行が完了すると、最終的にグローバルデータセンターのフットプリントを少なくとも45％削減し、オンプレミスコンピューティングを80％削減することを計画しています。

このプラットフォームは、AWS Graviton2ベースのインスタンス（Arm Neoverseコアを搭載）を活用しており、半導体設計の検証という計算集約型の作業にオンプレミスのデータセンターを従来使用していた半導体業界の多くを変革することが期待されています。

検証をより効率的に実行するために、Armはクラウドを使用して実際のコンピューティングシナリオのシミュレーションを実行し、AWSの事実上無制限のストレージと高性能コンピューティングインフラストラクチャを利用して、並行して実行できるシミュレーションの数をスケーリングします。 AWSクラウドの移行を開始して以来、Armは、AWSでのEDAワークフローのパフォーマンス時間が6倍向上したと述べています。さらに、AWSでテレメトリデータ分析を実行することにより、Armは、ワークフローの効率を高め、会社全体のコストとリソースを最適化するのに役立つ、より強力なエンジニアリング、ビジネス、および運用の洞察を生成しているとも述べました。

高度に専門化された半導体は、スマートフォンからデータセンターインフラストラクチャに至るまで、現代の生活のほとんどすべてに電力を供給し、自動運転車などの分野で将来の技術に取り組んでいます。 1桁のナノメートルレベル（人間の髪の毛の幅の約100,000分の1）まで設計された数十億個のトランジスタを含む各チップの目標は、最小限のスペースで最大のパフォーマンスを実現することです。

EDAは、このような極端なエンジニアリングを実現可能にする重要なテクノロジーの1つです。 EDAワークフローは複雑で、フロントエンドの設計、シミュレーション、検証に加えて、タイミングと電力の分析、デザインルールチェック、およびチップを生産用に準備するその他のアプリケーションを含む、ますます大規模なバックエンドワークロードが含まれます。これらの非常に反復的なワークフローは、チップ上に新しいデバイスやシステム（SoC）を作成するのに数か月から数年かかる場合があり、膨大な計算能力を必要とします。これらのワークロードをオンプレミスで実行する半導体企業は、複数のプロジェクトを同時に進めるために、コスト、スケジュール、およびデータセンターリソースのバランスを常にとる必要があります。その結果、コンピューティング能力の不足に直面し、進行を遅らせたり、アイドル状態のコンピューティング能力を維持するための費用を負担したりする可能性があります。

ArmはEDAワークロードをAWSに移行することで、従来管理されていたEDAワークフローの制約を克服し、非常にスケーラブルな計算能力によって弾力性を獲得し、シミュレーションを並行して実行し、テレメトリと分析を簡素化し、半導体設計の反復時間を短縮し、テストを追加できるようにします配信スケジュールに影響を与えずにサイクルします。 Armは、Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）を活用して、さまざまな特殊なAmazon EC2インスタンスタイプにわたってEDAワークフローを最適化することにより、コストとタイムラインを合理化します。

たとえば、同社はAWS Graviton2ベースのインスタンスを使用して高性能とスケーラビリティを実現し、数十万台のオンプレミスサーバーを実行するよりも費用効果の高い運用を実現しています。 Armは、AWSコンピューティングオプティマイザーを使用しています。これは、機械学習を使用して特定のワークロードに最適なAmazon EC2インスタンスタイプを推奨するサービスであり、ワークフローの合理化に役立ちます。

コスト面でのメリットに加えて、ArmはAWS Graviton2インスタンスの高性能を活用して、エンジニアリングワークロードのスループットを向上させ、前世代のx86プロセッサベースのM5インスタンスと比較して1ドルあたりのスループットを一貫して40％以上向上させます。さらに、ArmはAWSパートナーのDatabricksのサービスを使用して、クラウドで機械学習アプリケーションを開発および実行します。 Armは、Amazon EC2で実行されているDatabricksプラットフォームを通じて、エンジニアリングワークフローのすべてのステップからのデータを処理して、会社のハードウェアおよびソフトウェアグループの実用的な洞察を生成し、エンジニアリング効率の測定可能な改善を実現できます。

ArmのIPグループの社長であるReneHaasは、次のように述べています。「AWSとのコラボレーションを通じて、効率の向上とスループットの最大化に注力し、エンジニアがイノベーションに集中できる貴重な時間を提供しています。 ArmNeoverseベースのプロセッサを搭載したAWSGraviton2インスタンスを使用してAmazonEC2で実行できるようになったため、エンジニアリングワークフローを最適化し、コストを削減し、プロジェクトのタイムラインを加速して、これまでになく迅速かつ費用対効果の高い方法で強力な結果をお客様に提供します。」

AWSのグローバルインフラストラクチャおよびカスタマーサポートのシニアバイスプレジデントであるPeterDeSantisは、次のように述べています。「Graviton2プロセッサは、現世代のx86ベースのインスタンスに比べて最大40％の価格パフォーマンスの利点を提供できます。」