아마존 계열사인 아마존 웹 서비스(AWS)가 Arm이 대부분의 전자 설계 자동화(EDA) 작업처리를 포함해 자사의 클라우드 용도에 AWS를 활용하게 된다고 발표했다.



Arm은 EDA 작업처리를 AWS로 이전시키고, AWS 그래비톤(Graviton) 2 기반 인스턴스[암 네오버스(Arm Neoverse) 코어로 작동)를 활용하는 한편, 전통적으로 반도체 설계를 검증하는 연산 집약적 작업에 현장의 데이터 센터를 이용했던 기존 반도체 산업의 변화를 주도하고 있다. 보다 효율적으로 검증을 수행하기 위해 Arm은 클라우드를 활용해 실제 컴퓨팅 시나리오를 시뮬레이션 하고 AWS의 사실상 무제한 스토리지 및 고성능 컴퓨팅 인프라를 활용해 병렬로 실행할 수 있는 시뮬레이션 수를 확대한다.

AWS 클라우드 이전을 시작한 이래 Arm은 AWS에서 EDA 워크플로우의 성능 시간을 6배나 향상시켰다. 또한 AWS에서 원격측정(원격 소스의 데이터 수집 및 통합)과 분석을 실행함으로써 워크플로우의 효율성을 높이고 회사 전체에서 비용과 리소스를 최적화하는데 도움이 되는 보다 강력한 엔지니어링과 비즈니스 및 운영 통찰력을 얻는다. Arm은 궁극적으로 AWS로의 이전을 완료함에 따라 글로벌 데이터 센터 공간을 적어도 45%까지 줄이고 현장에서의 컴퓨팅을 80%까지 줄일 계획이다.

고도로 전문화된 반도체 기기는 스마트폰에서 데이터 센터 인프라, 의료 장비, 자율주행 차량에 이르기까지 거의 모든 기능을 성장시키는 원동력이다. 각 칩에는 한 자릿수 나노미터 수준(인간 머리카락 굵기의 100,000분의 1)으로 설계된 수십억 개의 트랜지스터를 담을 수 있어 최소한의 공간에서 최대 성능을 발휘할 수 있다. EDA는 이런 극한의 엔지니어링을 가능케 하는 핵심 기술 중 하나이다. EDA 워크플로우는 복잡하며 프런트 엔드 설계, 시뮬레이션 및 검증은 물론 타이밍과 전원 분석, 설계 규칙 확인, 생산을 위한 칩을 준비할 수 있는 그 밖의 애플리케이션을 포함해 점점 더 큰 백엔드 작업처리를 포함하고 있다.

이런 고도로 반복적인 워크 플로우로 인해 전통적으로 시스템 온 칩과 같은 새로운 장치를 생산하는 데는 수개월 심지어 수년이 걸리고 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요하다. 이런 작업처리를 현장에서 실행하는 반도체 회사는 동시에 다수의 프로젝트를 진행하기 위해 비용과 일정 및 데이터 센터 리소스의 균형을 지속적으로 조정해야 한다. 그 결과, 진행 속도를 늦추거나 유휴 컴퓨팅 용량을 유지하는 비용을 부담해야 하는 컴퓨팅 능력 부족에 직면할 수 있다.

Arm은 EDA 작업처리를 AWS로 이전함으로써 전통적인 관리형 EDA 워크플로우의 제약을 극복하고 대규모로 확장 가능한 컴퓨팅 능력을 통해 탄력성을 확보해 시뮬레이션을 병렬로 실행하고 원격 측정 및 분석을 단순화하는 한편, 반도체 설계에 필요한 반복 시간을 줄이고 납품 일정에 영향을 미치지 않고도 시험 주기를 추가할 수 있다. Arm은 아마존 일래스틱 컴퓨트 클라우드(Amazon Elastic Compute Cloud, ‘아마존 EC2’)를 활용해 다양한 특수 아마존 EC2 인스턴스 유형에서 EDA 워크플로우를 최적화해 비용과 타임라인을 효율화시킨다.