Arm steigert EDA-Durchsatz 10× durch Migration auf AWS Cloud

Amazon Web Services (AWS) gab bekannt, dass Arm den Großteil seiner Electronic Design Automation (EDA) Workloads in die Cloud migriert – ein Transition, der Design- und Verification-Durchsatz um bis zu zehnfach steigern könnte.

Design Engineers wenden sich zunehmend Cloud-Plattformen zu, Shift beschleunigt durch 2020 Remote-Work-Welle während COVID-19. Major Provider wie AWS, Microsoft, Intels DevCloud bieten Scale und Flexibility, die Semiconductor Teams benötigen.

Arms Entscheidung, EDA Workloads zu AWS zu migrieren, markiert signifikanten strategischen Move, vereinfacht Workflow für Engineers, die Products auf Arm Prozessoren bauen. Unternehmen plant auch, globalen Data-Center-Footprint um mindestens 45 % zu schrumpfen und On-Premises Compute um 80 % zu cutten mit Abschluss der Migration.

Migration nutzt AWS Graviton2-basierte Instanzen powered by Arm Neoverse Cores – positioniert Arm, um Segment der Halbleiterindustrie zu transformieren, das traditionell auf On-Premises Data Center für compute-intensive Verification setzte.

Durch AWS' virtuell unbegrenzten Storage und High-Performance Computing Infrastructure führt Arm Large-Scale Simulationen realer Compute-Szenarien parallel aus. Seit Migrationsbeginn berichtet Arm sechsfache Verbesserung der EDA Workflow Performance. Zusätzlich liefert Telemetrie-Datenverarbeitung auf AWS tiefere Engineering, Business und Operational Insights, optimiert Costs und Resource Allocation organisationweit.

Halbleiter powernvirtually jedes moderne Device – Smartphones bis Data-Center Infrastructure und Autonomous Vehicles. Jeder Chip enthält Milliarden Transistoren, engineered im Single-Digit Nanometer Scale – ~100.000× kleiner als menschliches Haar – pushing Limits von Performance und Space.

EDA ermöglicht dieses Extreme Engineering durch Orchestrierung Front-End Design, Simulation, Verification, Back-End Tasks (Timing, Power Analysis, Design Rule Checks). Diese hochiterativen Workflows spannen Monate/Jahre, fordern massive Compute Resources. On-Premises Data Centers zwingen Companies zu Jonglieren Cost, Schedule, Capacity – oft führend zu Idle Resources oder Bottlenecks.

Transition zu AWS eliminiert Constraints legacy On-Premises EDA Workflows, provides Elasticity durch scalable Compute Power. Arm kann jetzt Simulationen parallel laufen lassen, Telemetrie und Analysis streamlinen, Iteration Times verkürzen, Testing Cycles hinzufügen ohne Delivery Schedules zu gefährden. Amazon EC2 über Range specialized Instance Types optimiert Cost und Timeline Efficiency.

Arms Nutzung Graviton2 Instanzen liefert High Performance und Scalability, enabling Operations, die sonst Hundreds of Thousands On-Premises Server erforderten. AWS Compute Optimizer, ML-powered, empfiehlt optimale EC2 Instance Types für spezifische Workloads, verfeinert Workflow Efficiency weiter.

Graviton2 Instanzen liefern über 40 % höheren Throughput per Dollar vs. Previous-Gen x86 M5 Instanzen – boostet Arms Engineering Productivity bei Reduktion Expenditures.

Arm partners auch mit Databricks auf Amazon EC2 für ML Applications. Durch Processing Data aus jeder Stage der Engineering Workflows auf Databricks Platform extrahiert Arm actionable Insights für Hardware und Software Teams – translating in messbare Engineering Efficiency Gains.

Rene Haas, President Arm IP Group: „Durch Kollaboration mit AWS fokussierten wir auf Effizienzsteigerung und Throughput-Maximierung, um wertvolle Zeit zurückzugeben an Engineers für Innovation. Jetzt, da wir auf Amazon EC2 mit AWS Graviton2 Instanzen auf Arm Neoverse-basierten Prozessoren laufen, optimieren wir Engineering Workflows, reduzieren Costs, beschleunigen Project Timelines – liefern powerful Results an Customers schneller und kosteneffektiver als je zuvor.“

Peter DeSantis, SVP Global Infrastructure and Customer Support AWS: „Graviton2 Prozessoren können bis zu 40 % Price-Performance Advantage über Current-Gen x86-based Instanzen bieten.“