Amazon Web Services（AWS）日前宣布，Arm将把AWS云端服务运用到绝大部分电子设计自动化（EDA）工作负载。Arm使用基於AWS Graviton2处理器的执行个体（使用Arm Neoverse核心），将EDA工作负载迁移到AWS，引领半导体产业的转型之路。

过去半导体产业都使用地端资料中心完成半导体设计验证运算密集型任务。为了更有效执行验证，Arm使用云端运算模拟现实世界的运算场景，并藉由AWS近??无限的储存空间和高性能运算基础架构，扩展其可并行执行的模拟数量。自从迁移到AWS云端以来，Arm已将AWS上EDA工作流程的回应速度提高了6倍。

此外透过在AWS上执行遥测（从远端来源收集和整合资料）并进行分析，Arm产生了更强大的工程、业务和营运洞察力，有助於提高工作流程效率，优化公司整体成本和资源。在完成迁移至AWS後，Arm最终计画将全球资料中心面积至少减少45%，并将地端运算减少80%。

将EDA工作负载迁移到AWS，Arm克服了传统托管EDA工作流程的束缚，并透过大规模扩展的运算能力获得了弹性，使其能够同步执行模拟、简化遥测和分析，减少半导体设计的反覆运算时间，增加测试周期却不会影响交付进度。Arm藉由多种专用的Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon EC2）执行个体类型优化EDA工作流程，减少成本和时间。

例如该公司使用基於AWS Graviton2的执行个体，实现了高性能和可扩展性，与运作成千上万台地端伺服器相比，可实现更具成本效益的营运。Arm使用AWS Compute Optimizer服务，该服务利用机器学习为特定工作负载推荐最隹的Amazon EC2执行个体类型，以协助简化工作流程。

除成本优势外，Arm还透过AWS Graviton2执行个体的高性能，提高工程型工作负载的输送量，与上一代基於x86处理器的M5执行个体相比，每美元的输送量能提高40%以上。此外，Arm使用AWS合作夥伴Databricks的服务，在云端中开发和执行机器学习应用程式，Arm可以透过在Amazon EC2执行的Databricks平台处理工程型工作流程中各步骤的资料，为公司硬体和软体团队提供可执行的洞见，并在工程效率上实现可测量的改善。

Arm IP产品事业群总裁Rene Haas表示：「藉由与AWS合作，我们致力提高效率和最大化输送量，为工程师节省了宝贵的时间，让他们专注於创新。现在，我们可以执行基於AWS Graviton2处理器（由Arm Neoverse支援）的Amazon EC2执行个体，优化工程的工作流程、降低成本，加快专案进度，比以往更快、更具成本效率地向客户提供强大的成果。」

AWS全球基础设施和客户支援资深??总裁Peter DeSantis表示：「AWS提供了真正弹性的高性能运算、卓越的网路性能，以及可扩展的储存，为下一代EDA工作负载所需。因此，我们很高兴与Arm合作，运用Arm架构的高性能Graviton2处理器，为对性能要求极其严苛的EDA工作负载提供动力。与当前基於x86的执行个体相比，Graviton2处理器可提供高达40%的性价比优势。」