Azure FX VM协助Ansys RedHawk-SC降低成本 缩短执行时间
- 林稼弘／台北讯
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什麽是Ansys RedHawk-SC？现代半导体集成电路，或称为芯片，可加载超过500亿个晶体管。这样的设计势必得仰赖电子设计自动化 (EDA；Electronic Design Automation) 类别下的软件工具，以支持、自动化和验证芯片设计流程的每一步骤。RedHawk-SC即是由Ansys开发的EDA工具，以领先市场之姿，提供Power Integrity的服务。这对所有半导体的设计流程是很关键的验证步骤，Sign off演算法需耗费极多资源，驱动成千上百个 CPU 核心持续运作好几个小时，使之成为云端运算理想的应用程序。
为云端而生
RedHawk-SC架构于Ansys SeaScape Cloud friendly分析平台上，其SeaScape数据库具完全分散性，非常适合用于在网络上的分散式磁碟存取。RedHawk-SC分散运算工作负载至多个存储器条件低的Worker，每个Worker不到32GB。每个CPU则可运行一个或多个 Worker。在只能使用一些Worker的情况下，这种弹性运算架构能尽快实时启动。
运算工作负载的分散仅会占用必要的存储器，因此最佳使用率可达2,500以上个CPU，也不需要繁重的主节点，因为会由极轻量的排程器协调分散，即使是最大的芯片，也仅耗费不到2GB。加载、查看或故障排除结果等都是同等道理。
RedHawk - SC on Azure工作负载
如RedHawk-SC等EDA应用程序对于最佳云端部署有特定的需求。我们将这些考量整理成以下重点：
(1)签核产生非常大量的工作负载，需要上千万个CPU和数千百GB容量的磁碟。
(2)大型设计尺寸需要云端内有持续或分散式的数据和结果的储存空间。
(3)高带宽网络的Worker沟通呼叫(10Gbps以上)。
Ansys和微软共同推出在Intel驱动的Azure云端执行个体上操作RedHawk-SC，并评估其实际工作负载，以及如何配置最佳的硬件设定。
EDA 的云端运算模型
微软与Ansys密切合作，制定精细的解决方案，使RedHawk-SC在Azure的高效能运算(HPC)基础结构上运行。这些目标参考架构使转移至Azure顺畅无碍，并协助设计团队以更少的成本，更迅速地执行。
IC设计公司可能会选择与像Azure的云端供应商以云原生(All In)的模式合作，即整个设计专案皆在云端执行，或是他们会寻找「混合型」(Hybrid)的合作模式，运用云端资源，来补足他们现有的地端的Capacity(如图1所示)。
Ansys和微软Azure已验证RedHawk-SC可符合「All in / Hybrid」使用模式和授权的条件。
为EDA最佳化的Azure基础结构
为了缩短run time (执行时间)，各公司一般会先着手投资支持最高时脉速度的处理器。此外，善用云端有另一层效率考量，例如数据中心的使用效率与工作流程最佳化的架构，测试报告显示云端上可扩充的储存空间对于EDA最佳化的架构有极大的影响。
Azure采用全新Intel处理器，打造FXv1 VM执行个体，其特别为含有高存储器需求的运算密集型工作负载所设计，符合RedHawk-SC需求。FXv1不只时脉速度高达 4.1GHz，也具有低延迟快取的特性，以及高达2TB的NVMe本地磁碟，并拥有RedHawk-SC渴望的High IOPS Throughput。RedHawk-SC在Intel也善加利用了Intel的Math Kernel Library。
透过广泛测试这些实际的工作负载，微软和Ansys提供最佳化软件配置的建议，以在 Azure上操作RedHawk-SC，如下图2所示。Azure Silicon团队选择以下基础结构来支持这项测试：
(1)采用第二代Intel Xeon可扩充处理器的FX VM系列。
(2)Azure 50GbE Accelerated Networking。
(3)CycleCloud Operations Orchestration。
Azure的加速网络提供高带宽50GbE以太网络，串接Worker和Smart NICs。从CPU卸载网络负载，因此提升了运算吞吐量。除此之外，CycleCloud Operations Orchestration用于动态部署虚拟机器以支持RedHawk-SC。
运用大型的全芯片工作负载测试FXv1执行RedHawk-SC(如图1所示)显示随着 CPU 数量上升，执行时系统近乎呈线性发展。期望的扩展程度反映有效率的分散式技术，展现了RedHawk-SC的SeaScape架构以及FXv1提供每个核心的最佳化高存储器容量。
经由图1，令人惊讶的发现是，在Azure执行一个RedHawk-SC工作的总成本其实会随着您增加Worker数量(至最大限制数量)而下降，与一般认知总成本会随着您纳入愈多 CPU而增加相抵触。这与RedHawk-SC能达到的最高CPU使用率有关。Worker的最佳数量相等于RedHawk-SC自动计算的Power Partition这个结果直觉上并不明显，客户不应该尝试减少CPU数量来节省成本。事实上，他们其实应该要增加到最佳的CPU。
结论
广泛测试Azure上的RedHawk-SC使微软采用Intel处理器的以利以云端为基础的EDA工作。此配置显示超过240个CPU在一系列实际、非常大规模的EDA工作负载上的优秀扩展能力。此测试进一步得知CPU的最佳数量，协助大幅降低执行Azure上RedHawk-SC的总成本。最终，客户可以在Azure上运用最佳的配置，轻松设定他们针对吞吐量和成本的power integrity signoff analysis。
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