2020.12.14

AWS-ARM, 클라우드에서 생산 규모 전자 설계 자동화 구현

편집부 | ITWorld
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 ARM이 자사의 전자설계 자동화(EDA) 워크로드의 대부분을 포함한 클라우드 사용에 AWS를 활용할 것이라고 발표했다. 

ARM은 그래비톤 2(Graviton 2) 기반 인스턴스(ARM 네오버스 코어 사용)를 활용해 EDA 워크로드를 AWS로 마이그레이션하고 있다. 

검증을 보다 효율적으로 수행하기 위해 ARM은 클라우드를 사용해 실제 컴퓨팅 시나리오의 시뮬레이션을 실행하며, AWS의 사실상 무제한인 스토리지와 고성능 컴퓨팅 인프라를 활용해 동시 실행할 수 있는 시뮬레이션 수를 확장한다. AWS 클라우드로 마이그레이션을 시작한 이후 ARM은 AWS 클라우드에서 EDA 워크플로우의 성능 시간을 6배 향상했다. 

또한, AWS 클라우드에서 텔레미터링(원격 소스로부터 데이터 수집 및 통합)과 분석을 실행함으로써, ARM은 전사적으로 워크플로우 효율성을 높이고 비용과 자원을 최적화하는 데 도움이 되는 보다 강력한 엔지니어링, 비즈니스 및 운영 통찰력을 창출하고 있다. ARM은 AWS로의 마이그레이션을 완료함에 따라 궁극적으로 글로벌 데이터센터 풋프린트를 최소 45% 줄이고 온프레미스 컴퓨팅을 80% 줄일 계획이다.

ARM은 EDA 워크로드를 AWS로 마이그레이션함으로써 전통적 방식으로 관리되는 EDA 워크플로우의 제약을 극복하고 대규모 확장 가능한 컴퓨팅 파워를 통해 탄력성을 확보해, 동시 시뮬레이션 실행, 텔레미터링 및 분석 단순화, 반도체 설계에 필요한 반복 시간 단축, 납기 일정에 영향을 미치지 않고 테스트 주기 추가 등이 가능해졌다고 밝혔다. 

ARM은 아마존 엘라스틱 컴퓨트 클라우드(Amazon EC2)를 활용해 다양한 종류의 특수 아마존 EC2 인스턴스 유형에서 EDA 워크플로우를 최적화함으로써 비용과 일정을 간소화한다. 

비용 이점 외에도 ARM은 AWS 그래비톤2 인스턴스의 고성능을 활용하여 엔지니어링 워크로드의 처리량을 증가시킴으로써, 이전 세대인 x86 프로세서 기반 M5 인스턴스 대비 달러당 처리량을 40% 이상 지속 향상시켰다. 또한 ARM은 AWS 파트너인 데이터브릭스(Databricks)의 서비스를 이용해 클라우드에서 머신러닝 애플리케이션을 개발하고 실행한다. 

아마존 EC2에서 실행되는 데이터브릭스 플랫폼을 통해 ARM은 엔지니어링 워크플로우의 모든 단계에서 데이터를 처리해, 기업의 하드웨어 및 소프트웨어 그룹을 위한 실행 가능한 통찰력을 얻고 측정 가능한 엔지니어링 효율성 향상을 달성할 수 있다.

ARM의 IPG 대표인 르네 하스는 “AWS와의 협력을 통해, 우리는 엔지니어들이 귀중한 시간을 혁신에 집중할 수 있도록 효율성을 향상시키고 처리량을 최대화하는 데 초점을 맞추고 있다”며, “이제 ARM 네오버스 기반 프로세서가 장착된 AWS 그래비톤2 인스턴스를 사용해 아마존 EC2에서 실행할 수 있게 되어 엔지니어링 워크플로우를 최적화하고 비용을 절감하며 프로젝트 일정을 단축할 수 있다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr


AWS / arm
2020.12.14

AWS-ARM, 클라우드에서 생산 규모 전자 설계 자동화 구현

편집부 | ITWorld
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 ARM이 자사의 전자설계 자동화(EDA) 워크로드의 대부분을 포함한 클라우드 사용에 AWS를 활용할 것이라고 발표했다. 

ARM은 그래비톤 2(Graviton 2) 기반 인스턴스(ARM 네오버스 코어 사용)를 활용해 EDA 워크로드를 AWS로 마이그레이션하고 있다. 

검증을 보다 효율적으로 수행하기 위해 ARM은 클라우드를 사용해 실제 컴퓨팅 시나리오의 시뮬레이션을 실행하며, AWS의 사실상 무제한인 스토리지와 고성능 컴퓨팅 인프라를 활용해 동시 실행할 수 있는 시뮬레이션 수를 확장한다. AWS 클라우드로 마이그레이션을 시작한 이후 ARM은 AWS 클라우드에서 EDA 워크플로우의 성능 시간을 6배 향상했다. 

또한, AWS 클라우드에서 텔레미터링(원격 소스로부터 데이터 수집 및 통합)과 분석을 실행함으로써, ARM은 전사적으로 워크플로우 효율성을 높이고 비용과 자원을 최적화하는 데 도움이 되는 보다 강력한 엔지니어링, 비즈니스 및 운영 통찰력을 창출하고 있다. ARM은 AWS로의 마이그레이션을 완료함에 따라 궁극적으로 글로벌 데이터센터 풋프린트를 최소 45% 줄이고 온프레미스 컴퓨팅을 80% 줄일 계획이다.

ARM은 EDA 워크로드를 AWS로 마이그레이션함으로써 전통적 방식으로 관리되는 EDA 워크플로우의 제약을 극복하고 대규모 확장 가능한 컴퓨팅 파워를 통해 탄력성을 확보해, 동시 시뮬레이션 실행, 텔레미터링 및 분석 단순화, 반도체 설계에 필요한 반복 시간 단축, 납기 일정에 영향을 미치지 않고 테스트 주기 추가 등이 가능해졌다고 밝혔다. 

ARM은 아마존 엘라스틱 컴퓨트 클라우드(Amazon EC2)를 활용해 다양한 종류의 특수 아마존 EC2 인스턴스 유형에서 EDA 워크플로우를 최적화함으로써 비용과 일정을 간소화한다. 

비용 이점 외에도 ARM은 AWS 그래비톤2 인스턴스의 고성능을 활용하여 엔지니어링 워크로드의 처리량을 증가시킴으로써, 이전 세대인 x86 프로세서 기반 M5 인스턴스 대비 달러당 처리량을 40% 이상 지속 향상시켰다. 또한 ARM은 AWS 파트너인 데이터브릭스(Databricks)의 서비스를 이용해 클라우드에서 머신러닝 애플리케이션을 개발하고 실행한다. 

아마존 EC2에서 실행되는 데이터브릭스 플랫폼을 통해 ARM은 엔지니어링 워크플로우의 모든 단계에서 데이터를 처리해, 기업의 하드웨어 및 소프트웨어 그룹을 위한 실행 가능한 통찰력을 얻고 측정 가능한 엔지니어링 효율성 향상을 달성할 수 있다.

ARM의 IPG 대표인 르네 하스는 “AWS와의 협력을 통해, 우리는 엔지니어들이 귀중한 시간을 혁신에 집중할 수 있도록 효율성을 향상시키고 처리량을 최대화하는 데 초점을 맞추고 있다”며, “이제 ARM 네오버스 기반 프로세서가 장착된 AWS 그래비톤2 인스턴스를 사용해 아마존 EC2에서 실행할 수 있게 되어 엔지니어링 워크플로우를 최적화하고 비용을 절감하며 프로젝트 일정을 단축할 수 있다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr


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