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清微智能:超快部署的云上IC设计平台

关于清微智能

北京清微智能科技有限公司是可重构计算芯片领导企业,提供以端侧为基础,并向云侧延伸的芯片产品及解决方案。

核心技术团队来自清华大学微电子所,从事芯片研发13年,兼具芯片、软件、算法和系统研发能力,是前沿芯片架构可重构技术的提出者和实践者,曾获国家技术发明奖和中国专利金奖、ACM/IEEE ISLPED设计竞赛奖等多个奖项。

公司芯片产品已于2019年上半年量产,预计出货量近千万。

算力挑战

随着清微智能的业务发展和产品迭代,对设计、测试、验证等环节的计算能力和基础设施的要求也显著提高。

一方面,IT团队在面对快速增长的算力需求时,必须在服务器规模和高性能存储系统上投入越来越多的资金,以满足更高质量的半导体测试和验证,缩短项目周期。

但是传统基于物理服务器的解决方案意味着一次性海量的投资和漫长的建设周期,更重要的是,对于算力的需求会随着一款芯片的设计进度而大幅波动。按照峰值算力需求采购会导致在低谷时产生大量闲置的服务器,对于企业来讲这无疑是极大的浪费。

另一方面,当物理服务器的数量逐步上升时,调度和管理的难度也在逐渐上升。当有限的计算资源遇到紧迫的项目周期,IT团队需要投入更多的时间在任务队列管理、资源监控、优先级排序、资源回收等等工作流程中。假如计算资源分布不均匀以及资源利用率低频繁发生,势必会影响项目周期。

速石科技+亚马逊云科技联合解决方案

速石科技在经过了多轮的分析和测试之后,根据清微智能的IT现状,提供了以下的联合解决方案:

为了加速平台上线,我们分离部署本地集群和云上环境,在项目级别进行拆分。

对于清微智能面临的算力挑战,速石科技和亚马逊云科技合作,通过Amazon EC2的按需实例和预留实例提供丰富类型的计算资源。

相比于传统的硬件采购,速石云平台能够提供业界领先的处理器、存储和网络技术。从基础设施构建到调度平台搭建,再到应用环境部署,实现一站式端到端交付,在短时间内为清微智能构建了弹性算力的IC设计平台。

在平台运维层面,速石科技提供了包括系统监控、性能监控、账单管理、用户管理等在内的多项集成运维功能,帮助清微智能更高效地管理云平台。

在算力编排层面,我们应用多种模块,以更加经济有效的方式为清微智能构建更好的EDA集群。比如通过队列管理和集群生命周期管理为自动伸缩功能提供策略支持;根据作业监控和预配置的目标策略实现作业调度和计算资源的重新分配。

最后,清微智能能够通过命令行(CLI)和GUI等多种方式接入,保证了和原有工作流程的兼容性。

在此方案中,亚马逊云科技的以下服务为速石提供了有力的支持:

Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)

Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)提供最广泛、最深入的计算平台,拥有超过475个实例,可选择最新的处理器、存储、网络、操作系统和购买模型,以帮助您最好地满足工作负载的需求。

凭借访问可靠、可拓展、按需收费以及99.99%的可用性,速石科技利用EC2作为底层基石,支持客户工作负载。

Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)

Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)是一种对象存储服务,提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。各种规模和行业的客户可以为几乎任何使用案例存储和保护任意数量的数据,例如数据湖、云原生应用程序和移动应用程序。

速石科技选择 Amazon S3作为对象存储,对于静态数据能够以低成本提供99.999999999%持久性的可靠存储。

Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS)

Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS)是一种易于使用且可扩展的高性能数据块存储服务,针对要求最苛刻的高性能工作负载快速扩展,包括仿真、功能/时序验证等任务关键型应用程序。

速石科技基于Amazon EBS构建一套速石Essential级存储产品,可提供高达45K IOPS和2GB带宽的性能,并且可根据性能需求升级至速石Scale级分部署存储,满足更高性能的大规模仿真场景需求。

客户收益

1、速石科技帮助清微智能构建基于云资源的弹性IC设计平台,解决了本地算力不足的问题。相比于传统解决方案数月的部署周期,速石在几周内就完成了平台的搭建和交付。

2、凭借着亚马逊云科技云上丰富的实例类型,速石能够为不同类型的EDA任务选择最合适的实例类型。尤其是新一代高主频的计算实例,能够显著提升仿真效率,缩短任务时间,平均缩短了15%的仿真任务时间。

3、通过速石平台监控和集成监控,极大的减少了清微智能的IT运维负载。

4、速石科技对调度器进行了并行化改造和策略优化,使原本平均20个小时完成的计算任务,在云平台上的执行时间缩短到了3小时。

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