Проверка в облаке топологии самого большого 7-нм GPU AMD заняла всего 10 часов

Борьба за клиента заставляет контрактных производителей полупроводников становиться ближе к проектировщикам. Один из вариантов позволить клиентам со всего мира воспользоваться сертифицированными инструментами EDA со всеми последними изменениями ― это развернуть сервисы в публичных облаках. На днях успешность подобного подхода продемонстрировал сервис по проверке топологии дизайна чипов, развёрнутый на платформе Microsoft Azure компанией TSMC. Решение основано на программном обеспечении Calibre nmDRC бывшей компании Mentor Graphics, поглощённой в апреле 2017 года немецкой Siemens.

Как подтвердили в AMD, полная проверка (физической) топологии самого сложного в истории компании 7-нм GPU Vega 20 с 13,2 млрд транзисторов на соответствие проекту завершилась всего за 10 часов. На второй проход потребовалось ещё на один час меньше. Два прохода за 19 часов проверки в облаке ― это превосходный результат, уверены в AMD. Это доказывает успешность такого подхода и открывает перед проектировщиками новые возможности: новинки смогут появляться на рынке быстрее и с лучшей реализацией.

Интересно отметить, что графический процессор AMD Vega 20 проходил проверку на удалённой платформе на процессорах AMD EPYC 7000-й серии. Программное обеспечение Calibre nmDRC было развёрнуто на 4410 ядрах или на 69 виртуальных машинах класса HB (с высочайшей пропускной способностью подсистемы памяти). Для такой массивной работы с памятью, как проверка топологии процессора, это крайне важно.

Разработчики ПО Calibre nmDRC также внесли свою лепту в успех предприятия. Обновлённое программное обеспечение требует на 50 % меньше памяти для решения тех же задач по верификации топологии. Платформа AMD EPYC, по словам компании, обеспечивает на 33 % больше пропускной способности, чем предложения Intel. В частности, в сервисе Azure подсистема памяти работает со скоростью до 263 Гбайт/с, а виртуальные машины класса HB обеспечивают на 80 % большую пропускную способность, чем конкурирующие облачные платформы.

Источник