Un développeur de matériel accélère la conception du silicon grâce à AWS
Ce développeur a cherché à améliorer sa capacité sur place pour les charges de travail d'ingénierie grâce au déploiement du nuage.
En appliquant la méthodologie de calcul à grande échelle de NTT DATA, les ingénieurs clients ont établi une infrastructure EDA dans AWS par le biais de l'automatisation, ont répliqué les données requises et ont qualifié une charge de travail pour le déploiement dans AWS, testant le résultat par rapport aux références sur le site de l'entreprise.
Besoin de l’entreprise
L'automatisation de la conception électronique (Electronic design automation - EDA) aide les développeurs de matériel à tout concevoir, des circuits imprimés aux circuits intégrés. En utilisant l'EDA pour concevoir des puces, les développeurs peuvent évaluer efficacement les milliards de facteurs qui entrent dans la création de leurs produits. Cette société développe des solutions matérielles qui sont intégrées dans tout, des ordinateurs portables aux téléphones intelligents et aux automobiles, et utilise l'EDA pour faire progresser ses innovations commerciales.
Pour poursuivre son travail et continuer à repousser les limites réalisables grâce à ses innovations, l'entreprise a collaboré avec l'équipe de calcul de haute performance (high-performance computing - HPC) de NTT DATA. Pour augmenter sa capacité sur place, l'entreprise a cherché à qualifier une charge de travail EDA pour passer de son centre de données sur place à Amazon Web Services (AWS). De plus, le client souhaitait mesurer les performances de la charge de travail dans le nuage, en s'assurant que ses performances étaient au moins aussi bonnes, voire meilleures, dans AWS que sur place.
Résultats
- Améliore le temps d'exécution de la phase de conception urgente jusqu'à 40 %
- Augmente le rendement de l'investissement des licences EDA coûteuses
- Augmente la productivité de l'ingénierie
- Accélère la commercialisation de produits de qualité
Solution
Méthodologie de calcul à grande échelle
L'équipe CHP de NTT DATA a travaillé en étroite collaboration avec le client en utilisant la méthodologie de calcul à grande échelle. Elle a recommandé d'adopter une approche du CHP dans le nuage basée sur la charge de travail, d'évaluer l'adéquation, de concevoir et de développer l'infrastructure nécessaire et de procéder à une démonstration de faisabilité, suivie d'une transition vers la production. Par conséquent, les équipes ont commencé le processus par la découverte, en évaluant quelles charges de travail du client seraient les mieux adaptées au déploiement du nuage AWS. La valeur commerciale et la facilité de migration étaient les principaux critères utilisés pour mesurer l'adéquation de la charge de travail.
Une fois la charge de travail idéale identifiée (une suite de régressions), les consultants de NTT DATA ont collaboré avec le client pour configurer l'infrastructure AWS. Plus précisément, l'infrastructure a été approvisionnée et gérée avec l'infrastructure en tant que code (Infrastructure as Code - IaC) en utilisant des services de nommage, DNS et IBM Spectrum LSF pour la planification des tâches, ainsi que des composants d'infrastructure personnalisés propres au flux de travail du client tels que Jenkins et Artifactory. L'IaC facilitera la mise en place de nouvelles régions AWS de façon cohérente. La solution utilise divers composants AWS, tels que les rôles IAM et les groupes de sécurité pour améliorer la sécurité, ainsi que le système de fichiers élastiques (Elastic File System - EFS) pour fournir des services de fichiers réseaux (Network File System - NFS) pour la configuration LSF.
Nettoyage des processus pour un flux de travail fluide
L'infrastructure étant établie, l'équipe a ensuite exécuté des tâches de test pour « nettoyer les processus » du flux de travail, en exécutant le flux de travail de manière itérative et en supprimant les erreurs jusqu'à ce qu'il s'exécute correctement, et pour ajuster l'environnement. Le processus a permis aux ingénieurs clients de tester le flux de travail et de trouver les modifications qu'ils souhaitaient effectuer. L'équipe de NTT DATA a rapidement répondu à ces demandes, en travaillant en collaboration avec le personnel d'ingénierie informatique du client et en permettant aux ingénieurs d'exécuter leur travail de manière précise dans le nouvel environnement.
Le processus de nettoyage des processus étant terminé, l'étape suivante du projet a consisté à tester les performances de la charge de travail sur différents types d'instances AWS afin d'évaluer les performances. En fonction de ces exécutions, l'équipe de NTT DATA a créé un tableau des prix et des performances qui a montré au client la taille optimale de l'instance à utiliser pour ses charges de travail.
Les équipes ont terminé l'exercice de nettoyage des processus plus rapidement que prévu, ce qui leur a permis de tester trois charges de travail supplémentaires sur AWS. Les charges de travail que les équipes ont qualifiées étaient la mini-régression, la régression d'intégration et la régression complète, ainsi que l'approbation pour l'analyse temporelle statique. Dans les environnements EDA, le fait de tester les itérations de conception avec des algorithmes avancés permet de garantir la livraison d'un produit de haute qualité sur le marché. Le fait de tester plus rapidement les itérations permet à l'équipe de réduire le temps d'itération de la conception, ce qui permet de commercialiser plus rapidement des produits de qualité supérieure et d'éviter des exécutions supplémentaires coûteuses pour corriger les problèmes dans Silicon.
Le nuage procure de grandes améliorations
Les applications EDA coûtent plus cher que le matériel et sont concédées sous licence par seconde. Par conséquent, toute amélioration de la durée d'exécution se traduira par un meilleur rendement de l'investissement des actifs de licence coûteux. De plus, les améliorations du temps d'exécution permettent d'améliorer la productivité et d'accélérer le délai de commercialisation de produits de qualité. C'est pourquoi l'équipe a été ravie de constater que les charges de travail candidates présentaient des améliorations du temps d'exécution allant jusqu'à 40 % par rapport aux serveurs de calcul actuels sur place.
En fonction ces résultats, le client se prépare à un déploiement de production; pour le soutenir, l'équipe de NTT DATA a travaillé en étroite collaboration avec le client pour assurer un transfert complet des connaissances des opérations en nuage, y compris un dossier d'exploitation détaillé et des enregistrements des sessions de formation pour référence future. Ainsi, l'entreprise peut s'assurer d'étendre la solution à davantage de charges de travail pour un rendement de l'investissement et des gains de productivité supplémentaires.
Permettant certaines des tendances technologiques démontrant la croissance la plus rapide, comme l'IdO et l'IA à la périphérie, cette entreprise EDA ne peut pas se permettre de ralentir. Et cela ne se produira pas, car l'entreprise allie son innovation continue avec la méthodologie de calcul à grande échelle et la technologie AWS pour itérer plus rapidement et continuer à offrir une technologie révolutionnaire à des millions de clients.
About Un développeur de matériel accélère la conception du Silicon avec AWS
Developer of hardware and software tests AWS cloud bursting for EDA workloads, improving its runtime up to 40% while growing its engineering productivity and reducing time to market.