A fabricante britânica de microprocessadores Arm anunciou durante o evento AWS re: Invent, que está migrando a maior parte de suas cargas de trabalho de Automação de Design Eletrônico (EDA) para a Nuvem, aproveitando instâncias baseadas em AWS Graviton2, alimentadas por núcleos Arm Neoverse.
A indústria de semicondutores tradicionalmente usa data centers locais para trabalho de computação intensiva no projeto de seus produtos. Para realizar a verificação de forma mais eficiente, a Arm usa a nuvem para executar simulações de cenários de computação do mundo real, aproveitando o armazenamento virtualmente ilimitado e a infraestrutura de computação de alto desempenho da AWS para dimensionar o número de simulações que podem ser executadas em paralelo.
Melhoria no desempenho
Desde o início de sua migração para a nuvem, a Arm percebeu uma melhoria de seis vezes no tempo de desempenho para fluxos de trabalho EDA. Além disso, ao executar a telemetria (coleta e integração de dados de fontes remotas) e análise na AWS, a Arm está gerando insights mais poderosos de engenharia, negócios e operacionais, que ajudam a aumentar a eficiência do fluxo de trabalho e otimizar custos e recursos em toda a empresa.
A Arm, em última análise, planeja reduzir sua pegada de carbono (footprint) global de Data Center em pelo menos 45% e sua computação local em 80%, conforme conclui sua migração para a AWS.
Segundo a fabricante, dispositivos semicondutores altamente especializados impulsionam os recursos crescentes de tudo, desde smartphones até infraestrutura de data center, equipamentos médicos e veículos autônomos. Cada chip pode conter bilhões de transistores projetados até o nível do nanômetro de um dígito (aproximadamente 100 mil vezes menor que a largura de um fio de cabelo humano) para impulsionar o desempenho máximo em um espaço mínimo.
Aumento de rendimento
EDA é uma das tecnologias-chave que tornam viável essa engenharia extrema. Os fluxos de trabalho de EDA são complexos e incluem design de front-end, simulação e verificação, bem como cargas de trabalho de back-end cada vez maiores, que incluem análise de tempo e potência, verificações de regras de design e outros aplicativos para preparar o chip para produção.
Esses fluxos de trabalho altamente iterativos tradicionalmente levam muitos meses ou até anos para produzir um novo dispositivo, como um sistema em um chip, e envolvem grande poder de computação. As empresas de semicondutores que executam essas cargas de trabalho no local devem equilibrar constantemente custos, cronogramas e recursos do data center para desenvolver vários projetos ao mesmo tempo. Como resultado, eles podem enfrentar a escassez de capacidade de computação que diminui o progresso ou arcar com as despesas de manutenção da capacidade de computação ociosa.
Além dos benefícios de custo, a Arm aproveita o alto desempenho das instâncias AWS Graviton2 para aumentar o rendimento de suas cargas de trabalho de engenharia, melhorando consistentemente o rendimento por dólar em mais de 40% em comparação com as instâncias M5 baseadas no processador x86 da geração anterior. Além disso, Arm usa serviços de parceiro AWS Databricks para desenvolver e executar aplicativos de Machine Learning na Nuvem. Com essa plataforma rodando em Amazon EC2, a Arm pode processar dados de cada etapa em seus fluxos de trabalho de engenharia para gerar percepções acionáveis para os grupos de hardware e software da empresa e obter melhorias mensuráveis na eficiência da engenharia.
Este artigo foi feito por Infor Channel
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