2022년에는 EDA 작업에 클라우드를 사용하는 것이 인기 있는 주제이며, 올해 DAC에서는 점점 더 많은 EDA 회사와 함께 전시장에서 클라우드 하드웨어 공급업체의 더 큰 존재를 볼 수 있었습니다. 화요일 DAC에서 Siemens EDA, Google 및 AMD의 전문가와 함께 서지 컴퓨팅에 대해 이야기하는 오찬이 있었습니다. 사회자였던 Siemens EDA의 Michael White, Google의 Peeyush Tugnawat, AMD의 Philip Steinke는 저에게 새로운 얼굴이었습니다. Google Cloud for Industry Solutions Partner of the Year 2020에서 상을 수여했으며 Michael Buehler-Garcia가 Siemens EDA에 상을 수여했습니다.

서지 컴퓨팅을 위한 클라우드, 왜 지금인가?

무어의 법칙에 대한 끊임없는 추구는 물리적 검증, 회로 시뮬레이션, DFM, DFT, 기능 검증 등과 같은 EDA 도구에 대한 계산 요구 사항을 극적으로 증가시키는 매우 작은 노드를 제공합니다. 대부분의 온프레미스 설계 팀의 CPU 주기는 일정을 맞추기에 충분하지 않으므로 이때 클라우드 용량이 구출됩니다.

구글의 관점

Peeyush는 Google이 257개 서비스에서 약 9억 달러의 수익을 올리고 있으며 1억 명 이상의 활성 사용자를 유치하고 있으며 클라우드 비즈니스 수익은 20억 달러이므로 클라우드가 우선 순위입니다. 실리콘 설계에는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 전반에 걸쳐 엄청난 CPU가 필요합니다. 그는 칩 설계 프로세스의 멋진 다이어그램을 보여주고 어떤 세그먼트가 컴퓨팅 집약적인지 또는 데이터 집약적인지 표시했습니다.

Google Cloud는 범용 VM 1,000개와 워크로드 최적화용 VM XNUMX개를 제공하므로 EDA 사용자가 당면한 작업에 가장 적합한 VM을 선택할 수 있는 유연성이 많습니다. 확장은 단일 호출로 최대 XNUMX개의 인스턴스를 배포하여 발생합니다. 또한 Google Cloud는 NetApp, Dell Powerscale, DDN EXAScaler, IBM Spectrum Scale, Intel DAOS 등 가장 널리 사용되는 파일 시스템과 파트너 관계를 맺고 있습니다. 내부 Google Cloud 네트워크는 글로벌하고 안전하며 보안을 강화하기 위해 공개 허브 없이 구축되었습니다.

AMD의 견해

Google Cloud에는 AMD EPYC 프로세서로 구동되는 VM이 ​​있어 복잡한 EDA 워크로드를 더 빠르게 실행할 수 있습니다. Phil은 Google Cloud를 파트너로 확보한 덕분에 HW팀이 공격적인 TTM 목표를 달성하면서 가장 큰 프로세서 설계를 처리할 수 있었다고 말했습니다. AMD EPYC 프로세서가 있는 특정 인스턴스는 N2D, C2D 및 T2D였습니다. SoC 설계 사례는 AMD Raden이었습니다. MI50 GPU, N13.2 노드의 TSMC에서 제조된 인상적인 7B 트랜지스터, 고성능 컴퓨팅 엔진, 확장 가능한 상호 연결, 종단 간 ECC 지원을 갖추고 있습니다.

Siemen의 EDA 보기

Michael White가 제시한 방법 구경 PERC 2~2개의 CPU가 사용된 N16D와 C816D의 성능을 비교하면서 AMD 서버와 함께 Google Cloud의 대규모 설계에서 실행되었습니다. CPU가 16개뿐인 경우 실행 시간은 5세대 N2D에서 약 2일이었지만 816개의 CPU를 사용하면 실행 시간이 8세대 C3D에서 2시간으로 줄었습니다. 더 많은 CPU를 사용하면 설계 팀이 하루에 2회 반복할 수 있으므로 서지 컴퓨팅을 사용하여 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

Calibre PERC의 메모리 공간은 경쟁사 도구보다 작았고 더 많은 코어가 추가되어 거의 평평하여 접근 방식이 매우 효율적이었습니다. 이제 I/O 링의 전체 칩 P2P 검사도 MI50 GPU 설계의 서지 컴퓨팅을 사용하여 밤새 실행할 수 있습니다. Calibre nmDRC가 최대 50개의 CPU가 있는 MI1,500 GPU 설계에서 실행되어 하루에 6번 반복할 수 있는 방법에 대한 데이터가 공유되었습니다.

요약

예, 무어의 법칙은 여전히 ​​유효하며 이러한 최첨단 프로세스 노드는 EDA 도구에 대한 CPU 요구 사항을 극적으로 증가시키고 있으며 온프레미스 컴퓨팅의 유일한 의존성에 의문을 제기하고 있습니다. 클라우드의 힘을 사용하면 실제로 컴퓨팅 문제를 해결할 수 있으며 AMD, Google Cloud 및 Siemens EDA 간의 협력이 상당히 잘 이루어졌습니다. 여러 날이 걸리던 EDA 작업은 이제 클라우드를 사용하여 하루에 여러 번 반복할 수 있습니다.

AMD 설계자는 AMD 하드웨어를 사용하여 Siemens EDA와 같은 EDA 공급업체의 소프트웨어와 결합된 Google Cloud의 인프라 덕분에 AMD 하드웨어를 사용하여 차세대 AMD 하드웨어를 설계하고 있기 때문에 여기에서 일부 순환 강화가 진행되고 있습니다.

관련 블로그

다음을 통해이 게시물 공유 :