原標(biāo)題：AWS和Arm展現(xiàn)生產(chǎn)級(jí)的云端電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化

AWS（亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)）和Arm在展現(xiàn)生產(chǎn)級(jí)的云端電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）方面取得了顯著成果。以下是對(duì)這一合作的詳細(xì)分析：

一、合作背景與目的

• 合作背景：隨著半導(dǎo)體和電子系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，對(duì)設(shè)計(jì)、測試、驗(yàn)證和構(gòu)建這些系統(tǒng)的計(jì)算能力和基礎(chǔ)設(shè)施的要求也顯著提高。傳統(tǒng)上，半導(dǎo)體行業(yè)使用本地?cái)?shù)據(jù)中心完成這些計(jì)算密集型任務(wù)，但面臨著計(jì)算能力不足、成本高昂和項(xiàng)目進(jìn)度緩慢等問題。

• 合作目的：AWS和Arm合作，旨在將EDA工作負(fù)載遷移到AWS云端，利用AWS的高性能計(jì)算和幾乎無限的存儲(chǔ)空間，提高EDA工作流程的效率和吞吐量，降低成本，并加快項(xiàng)目進(jìn)度。

二、合作內(nèi)容與成果

• EDA工作負(fù)載遷移：Arm將EDA工作負(fù)載遷移到AWS，利用基于AWS Graviton2處理器的實(shí)例（由Arm Neoverse核心提供支持）來執(zhí)行這些任務(wù)。Graviton2處理器提供了高性能和可擴(kuò)展性，使得Arm能夠并行運(yùn)行更多的仿真，提高驗(yàn)證效率。

• 性能提升：自從開始向AWS云遷移以來，Arm已將EDA工作流的響應(yīng)速度提高了6倍。此外，通過在AWS上運(yùn)行遙測（從遠(yuǎn)程源收集和整合數(shù)據(jù)）并進(jìn)行分析，Arm獲得了更強(qiáng)大的工程、業(yè)務(wù)和運(yùn)營洞察力，有助于進(jìn)一步提高工作流程效率。

• 成本節(jié)約與資源優(yōu)化：通過在AWS上運(yùn)行EDA工作負(fù)載，Arm能夠顯著降低成本。Arm計(jì)劃在完成向AWS的遷移后，將其全球數(shù)據(jù)中心的占地面積至少減少45%，以及將本地計(jì)算量減少80%。

• 利用AWS服務(wù)優(yōu)化EDA工作流程：Arm使用了多種AWS服務(wù)來優(yōu)化EDA工作流程。例如，使用AWS Compute Optimizer服務(wù)為特定工作負(fù)載推薦最佳的Amazon EC2實(shí)例類型，簡化了工作流程。此外，Arm還使用AWS合作伙伴Databricks的服務(wù)在云中開發(fā)和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，通過處理工程工作流中各個(gè)步驟的數(shù)據(jù)，為公司的硬件和軟件團(tuán)隊(duì)生成可行的見解。

三、合作意義與影響

• 推動(dòng)半導(dǎo)體行業(yè)轉(zhuǎn)型：AWS和Arm的合作引領(lǐng)了半導(dǎo)體行業(yè)的轉(zhuǎn)型之路，將EDA工作負(fù)載遷移到云端成為了一種新的趨勢。這有助于半導(dǎo)體公司克服傳統(tǒng)方式管理的EDA工作流程的約束，提高驗(yàn)證效率和吞吐量，縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。

• 促進(jìn)云端EDA技術(shù)的發(fā)展：通過合作，AWS和Arm共同推動(dòng)了云端EDA技術(shù)的發(fā)展。AWS提供了高性能計(jì)算和存儲(chǔ)資源，而Arm則提供了專業(yè)的EDA技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)。這種合作有助于加速云端EDA技術(shù)的成熟和應(yīng)用。

• 降低企業(yè)成本并提高效率：對(duì)于半導(dǎo)體公司而言，將EDA工作負(fù)載遷移到云端可以降低成本并提高效率。云端提供了幾乎無限的計(jì)算和存儲(chǔ)空間，使得企業(yè)能夠根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)地調(diào)整資源使用，避免了不必要的資本支出。

綜上所述，AWS和Arm在展現(xiàn)生產(chǎn)級(jí)的云端電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化方面取得了顯著成果。這一合作不僅提高了EDA工作流程的效率和吞吐量，降低了成本，還推動(dòng)了半導(dǎo)體行業(yè)的轉(zhuǎn)型和云端EDA技術(shù)的發(fā)展。