AWS和Arm展示生產規模等級的雲端電子設計自動化

Amazon Web Services(AWS)於12月11日宣布，半導體設計和矽智財(silicon intellectual property)開發與授權的全球領先企業Arm將把AWS雲端服務運用到絕大部分電子設計自動化(EDA)工作負載。

Arm使用基於AWS Graviton2處理器的執行個體(使用Arm Neoverse核心)，將EDA工作負載遷移到AWS，引領半導體產業的轉型之路；過去半導體產業都使用地端資料中心完成半導體設計驗證運算密集型任務。為了更有效執行驗證，Arm使用雲端運算模擬現實世界的運算場景，並藉由AWS近乎無限的儲存空間和高效能運算基礎架構，擴展其可並行執行的模擬數量。

自從遷移到AWS雲端以來，Arm已將AWS上EDA工作流程的回應速度提高了6倍。此外透過在AWS上執行遙測(從遠端來源收集和整合資料)並進行分析，Arm產生了更強大的工程、業務和營運洞察力，有助於提高工作流程效率，優化公司整體成本和資源。在完成遷移至AWS後，Arm最終計畫將全球資料中心面積至少減少45%，並將地端運算減少80%。

從智慧型手機到資料中心基礎設施，從醫療設備到汽車自動駕駛，高度專業化的半導體設備為各種功能提供了強大的動力。每個晶片包含數10億個電晶體，這些電晶體的設計水準可達到個位數奈米級(比人的頭髮細約10萬倍)，在最小的空間內實現最佳效能。EDA便是這種極端工程可行的關鍵技術之一。

EDA工作流程非常複雜，包括前端設計、模擬與驗證，以及越來越大的後端工作負載，包含時序和功耗分析、設計規則檢查以及其他晶片投入生產準備的應用程式。將EDA工作負載遷移到AWS，Arm克服了傳統託管EDA工作流程的束縛，並透過大規模擴展的運算能力獲得了彈性，使其能夠同步執行模擬、簡化遙測和分析，減少半導體設計的反覆運算時間，增加測試週期卻不會影響交付進度。

Arm藉由多種專用的Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)執行個體類型優化EDA工作流程，減少成本和時間。例如該公司使用基於AWS Graviton2的執行個體，實現了高效能和可擴展性，與運作成千上萬台地端伺服器相比，可實現更具成本效益的營運。Arm使用AWS Compute Optimizer服務，該服務利用機器學習為特定工作負載推薦最佳的Amazon EC2執行個體類型，以協助簡化工作流程。

除成本優勢外，Arm還透過AWS Graviton2執行個體的高效能，提高工程型工作負載的輸送量，與上一代基於x86處理器的M5執行個體相比，每美元的輸送量能提高40%以上。

此外，Arm使用AWS合作夥伴Databricks的服務，在雲端中開發和執行機器學習應用程式，Arm可以透過在Amazon EC2執行的Databricks平台處理工程型工作流程中各步驟的資料，為公司硬體和軟體團隊提供可執行的洞見，並在工程效率上實現可測量的改善。

Arm IP產品事業群總裁Rene Haas表示：「藉由與AWS合作，我們致力提高效率和最大化輸送量，為工程師節省了寶貴的時間，讓他們專注於創新。現在，我們可以執行基於AWS Graviton2處理器(由Arm Neoverse支援)的Amazon EC2執行個體，優化工程的工作流程、降低成本，加快專案進度，比以往更快、更具成本效率地向客戶提供強大的成果。」

AWS全球基礎設施和客戶支援資深副總裁Peter DeSantis表示：「AWS提供了真正彈性的高效能運算、卓越的網路效能，以及可擴展的儲存，為下一代EDA工作負載所需。因此，我們很高興與Arm合作，運用Arm架構的高效能Graviton2處理器，為對效能要求極其嚴苛的EDA工作負載提供動力。與當前基於x86的執行個體相比，Graviton2處理器可提供高達40%的性價比優勢。」