Kompromissid kohapealse ja pilvepõhise disaini vahel

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Eksperdid laua taga: Semiconductor Engineering arutasid, kuidas ja miks ettevõtted jagavad tööd kohapeal ja pilves ning millele tähelepanu pöörata, koos Philip Steinkega, CAD infrastruktuuri ja füüsilise disainiga. AMD; Mahesh Turaga, pilveteenuste äriarenduse asepresident Cadence'i disainisüsteemid; Richard Ho, Lightmatteri riistvaratehnika asepresident; Craig Johnson, pilvelahenduste asepresident Tarkvara Siemens Digital Industries; ja Rob Aitken, kaaslane aadressil Synopsys. Järgnevalt on väljavõtted sellest vestlusest, mis peeti disainiautomaatika konverentsil otse publiku ees. Selle arutelu esimene osa on siin.

SE: kui praegu on kiibidisainil nii palju kaalul, kuidas saavutada pilveressurssidega parim ROI?

Steinke: Pilve lubamise töövoogude valimisel alustasime andmete vaatamisest. Millistel neist on hallatav andmekogum, mida saab kapseldada, nihutada pilve hostitud andmekeskusesse, et teha mingisugune arvutus, ja seejärel saada mõistlik hulk tulemusi? Üks valdkondi, millele keskendusime, oli esiotsa kinnitamine. Minu eelistatud voog hõlmab meie järge hoidmist kohapeal, mudeli enda komplekteerimist koos testistiimuliga ja selle saatmist, et teha pilvandmetöötluses tegelik simulatsioonitegevus. Teine töökoormuste klass, mille jaoks oleme pilve lubanud, on täieliku kiibi kinnitamise töökoormused, täieliku kiibi sisselogimiskäitused staatilise ajastuse, füüsilise kontrolli ja toite jaoks – peamiselt seetõttu, et koht ja marsruut tüüpi keskkonnas pääsete sisse regulaarne igapäevaste ECO-de või regulaarsete ECO-de sagedus, mis toimuvad ja teevad muudatusi, ja juba on olemas andmehalduse seadistus, mille kujunduse väljalasked on tehtud. Nii et me saame sellesse väljalaskemehhanismi konksud panna, mitte ainult selleks, et panna see mingisse kohalikku väljalaskeköidet meie enda andmekeskuses, vaid seejärel edastada need andmed pilvandmekeskusesse, mis on valitud nende käivitamiseks. töökohad. Üks selle suure töökoormusega seotud muredest on see, et kui teil on juba ühendatud Oasis või kui olete kogunud oma disaini jaoks kõik spetsifikatsioonid, millel soovite staatilist ajastust käitada, on see märkimisväärne osa andmeid, mida nihutada. kõik korraga. Kuid plokitaseme vabastamise metoodikat värskendades nihkuvad need sisse, kui iga plokk vabaneb päeva jooksul. Nii saate käivitada pilve hostitud täiskiibi analüüsitöö väiksema latentsusajaga. Peamine väljakutse, mida ma seal näinud olen, on juurdepääs headele pilve-VM-idele, millel on nende suurte tööde tegemiseks piisavalt mälu. See on veel üks ruum, mida me jätkame oma pilvepartneritele pakkumist – rohke RAM-iga lahendusi kiibidisaini ettevõtetele.

SE: Millist nõu saate anda, et teha kindlaks, millal tuleks töökoormus teha prem-il või pilves?

Aitken: Siin on huvitav dünaamika, mida näeme just selle paneeli esindajates, sest viis, kuidas Richard võib sellele läheneda, ja viis, kuidas Phil võib sellele läheneda, on erinev. Üks on väga keskendunud disainile, mis liigub vajaduste osas läbi tippude ja orgude. Arvatavasti tehakse AMD-s kogu aeg palju disainilahendusi, nii et esialgu tehakse jõupingutusi selle nimel, mida nad teha üritavad. Milline infrastruktuur on mõttekas, kui proovite jõuda maailma, kus teete kogu oma kujunduse pilves ja eelistaksite, et teil poleks kohapealset andmekeskust? Teie lähenemine sellele erineb sellest, kui kasutate pilve juba olemasoleva tohutu infrastruktuuri varu- ja laiendamisvõimalusena.

SE: Praktiliselt öeldes, kuidas te otsustate?

Köha: Vaatad andmeid. Kui palju andmeid teil on? Kui palju andmeid kavatsete genereerida? Ja mida sa tagasi vajad? Edu saavutamiseks on kõige olulisem see, et teave, mida soovite pilvest tagasi saada. On-prem peab olema minimaalne, nii et kuvatakse ainult aruanded ja teie regressioonide tulemused. Meie ehitus põhineb tegelikult meie väikesel kohapeal. Saadame selle välja ja käivitame seal oma simulatsioonid ning teeme oma katvuse analüüsi. Seejärel saadame tulemused tagasi ja see on väga väike ja hea. Tagaosa on erinev. Füüsilise disaini osas saadate kujunduse kohale ja soovite, et see jääks pilves nii kaua kui võimalik, sest need andmebaasid on tohutult suured ja te ei taha, et see üldse tagasi tuleks. Sel hetkel on see infrastruktuur kui teenus. Peate lihtsalt oma inimestel pilve sisse logima ja tegema seal kogu füüsilise kujunduse, kuni saate GDS-i. Seal on see masina sees olev kraam – kui palju mälu saate? See on üks piirajatest. Väga suurte virtuaalmasinate pilves hoidmine on tegelikult väga kallis. Üsna sageli on odavam ise osta. Me pole kuludest rääkinud. Pilve hind pole see, mida inimesed arvavad. See on päris kõrge. See on üsna sageli rohkem kui kohapealne, nii et peate seda tasakaalustama, et saada eeliseid paindlikkusest ja juurdepääsust suurtele mäluressurssidele. Ja see, kuidas see välja näeb, on iga kliendi jaoks väga individuaalne.

Johnson: See küsimus on tõesti seotud selle tegemise ROI-ga. See sõltub sellest, mida sa keskkonna kasutajana saavutada püüad, ja see on osa väljakutsest. Iga ettevõte teeb oma strateegia põhjal oma arvutused, et välja selgitada, mida nad pilves teha tahavad ja kui agressiivselt on nad nõus selle kasu saamiseks kulutama. Teine element on tootlus, mida mõõdate, mis erineb omamiskuludest. Me kipume tegema kogu omamiskulude analüüsi paremini kui ROI-osa, mis peab seejärel kaasama rohkem immateriaalseid tegureid läbilaskeaja ja turule jõudmise aja eelise kohta.

Aitken: Isegi nii lihtsa asja puhul nagu latentsusaeg, võib see olla väga masendav, kui kasutate tööriista ja reageerimisaeg on "Ma liigutasin hiirt ja siis mõne aja pärast juhtub midagi".

Turaga: Ajalooliselt, kui vaatame pilve ROI-d, on kolm tööriistade klassi, mis võivad pilve väga tõhusalt võimendada. Esiteks on disaini korraldus, disaini iteratsioonid, regressioonid koos kontrollimisega. Teiseks on see, kus on pikalt töötavaid simulatsioone suure arvutuskoormusega ja neid saab väga hästi skaleerida, et kasutada arvutusalgoritme erinevatel juhtudel. Kolmandaks on interaktiivne tüüp, nagu tööriistad, mis nõuavad latentsust ja nõuavad ka palju koostööd. Need on kolm tööriistade kategooriat, mis saavutavad pilvest parima investeeringutasuvuse. Ja jällegi, olenevalt iga kliendi olukorrast, sõltub see sellest, millist tööriista nad soovivad pilves käivitada. Mõned meie kliendid alustasid kontrollimisega, kuid see sõltub teie konkreetsest kliendi olukorrast.

SE: kuidas te pilvekasutajate jaoks oma pilvekasutuse mudeli otsusteni jõudsite?

Steinke: Oleme olnud mõnda aega. Meil oli juba päris suur andmekeskus, nii et me ei pidanud alguses all-ini minema. Otsisime pilve pakutavaga täiendada seda, mis meil on. Meie kohapealne andmekeskus pakub jätkuvalt suurt hulka meie arvutusvõimsust. Projektid tulevad ja lähevad ning ootamatud asjad juhtuvad; Võimalus kasutada seda paindlikkust ja omada mitut arvutusallikat, mida saame kasutada, on eelis, mida soovisime kasutada. See on olnud suur osa meie motivatsioonist pilve jaoks ja miks me seda teed läksime. Meil oli see esialgne investeering juba olemas, seega tahtsime seda täiendada ja edasi arendada.

Köha: Saan sellele vastata kahest vaatenurgast. Esimene perspektiiv on see, et enne Lightmatteris töötamist töötasin Google'is TPU ja infrastruktuuri meeskonnas ning kasutasime seal ka pilve. Sealne vastus erineb Lightmatteri vastusest. Üks küsimustest, mida peate endalt küsima, on see, kas soovite oma repot (hoidlat) kohapeal või pilves. Sellises ettevõttes nagu Google ja arvatavasti AMD soovivad nad oma repot kohapeal. Nad tunnevad end kindlamalt, nad tunnevad, et see on rohkem nende kontrolli all. Väiksemas ettevõttes nagu Lightmatter ei huvita mind tingimata. Olin pilve turvalisusega rahul, nii et saan pilves repot teha. Ja selles väiksemas kontekstis tähendab repo pilves seda, et kasutame pilve peaaegu täieliku infrastruktuurina. See on sama, mis minu kohapealne. See on esimene mure. Teine murekoht on pärand. Mõnel ettevõttel on pärand ja kui proovite pärandilt pilvepõhisele lahendusele üle minna, peate tõesti aru saama, mida saate, mis räägib selle paneeli eesmärgist. Püüame välja tuua, kus saate kasu paindlikkuse, uuemate masinate jms osas. Kui see tõesti loeb, on mõnel töökoormusel, kus toimub palju paralleelseid töid. Soovite hallata suurt hulka servereid ja töötavaid töid ning see on koht, kus peaksite pilves liikuma. Saate oma töökoormuse seda ära kasutada. Seejärel, tulles tagasi andmevoo juurde, kus teil on piirang, peate tegema otsuse. Otsustasime kasutada pilves füüsilise disaini jaoks repo, kuid teised ettevõtted pole seda teinud. Tean, et ettevõtetel on rohkem. Nad on teinud palju füüsilist disaini endiselt kohapeal, sest nad vajavad palju salvestusruumi ega vaja nii palju masinaid. Seega peate kõiki neid juhtumeid vaatama ja tegema otsuse teie olukorra põhjal.

Turaga: Paljud meie väikestest ja keskmistest klientidest idufirmad ei soovi kohapealset repot. Neil ei ole pärandandmekeskusega seotud probleeme, seega on nad pilve täielikult omaks võtnud. Mõned suuremad ettevõtted, millel on tohutu kohapealne infrastruktuur, lähevad juba hübriidmudelile.

SE: kuidas saavad kasutajad parandada viisi, kuidas nad oma töö tegemiseks õiget tüüpi eksemplare valivad, arvestades erinevatelt tarnijatelt pilves saadaolevate eksemplaritüüpide peaaegu hämmastavat arvu ja lisaks litsentsimiskuludele, mis pole veel pilve jaoks optimeeritud?

Johnson: See on üks põhilisi asju, millega püüame tegeleda. Meie idee oli ettevõtetele, nagu AMD, kes soovivad suures osas hallata oma infrastruktuuri ja optimeerida seda oma konkreetsel viisil. Nad sooviksid meilt abi rakendusespetsiifiliste otsuste tegemisel selle kohta, millist tüüpi eksemplarid millise mälumahuga kõige paremini töötavad, ja võib-olla ka töökoormuse enda konfiguratsioon. Kuidas nad saavad optimaalseks tööks juhtida? Püüame selle kõik kokku panna millekski, mida kutsume lennuplaaniks. Need lennuplaanid on meie lennuvoo eri osade jaoks saadaval koos lähtetaseme soovitustega. Kui klient soovib seda kasutada, on suurepärane. Kui nad tahavad seda riffida ja sellest paremaks saada, on see ka meie jaoks hea.

Aitken: Synopsyse vaade on sama, kuid see sõltub ka konkreetsest disainist, mida teete. Mõned kujundused nõuavad lihtsalt suuremaid või kõrgemaid eksemplare kui teised. Ja sõltuvalt sellest, milline on teie konkreetne töövoog, on mõnel juhul rohkem või vähem mõtet kui teistel. Samuti pole see ainult litsentsimise kulud. See on ka pilves sisalduvate masinakuludega, millega peate samuti tasaarveldama. Suuremad masinad on kallimad, kuid võib-olla saate oma töökoormust väiksemal eksemplaril kauem töötada ja maksta rohkem litsentsitasusid, kuid vähem kui arvutamise tasud.

Köha: Oleme keskendunud sellele, et vaadata seda tegeliku jooksuga. Kas see on eelregistreerimisjooks? Eelregistreerimisega soovite kiiremat käitamist madala latentsusajaga, nii et saate selle jaoks tõeliselt suure jõudlusega eksemplari. Kas see on üleöö regressioon? Sel juhul ei huvita mind tingimata, kui kiiresti see lõpeb. See peab lihtsalt üleöö lõppema, nii et saan maksta odavamate eksemplaride eest oma üleöö regressioonide eest. Teeme koostööd oma pilveteenuse pakkujaga, et välja selgitada, milline on seda tüüpi töö jaoks parim näide. Siis on küsimus kulude optimeerimises. Soovite hoida oma kulud nii madalad kui võimalik, sest nagu ma ütlesin, lisanduvad need üsna kiiresti. Vaatame iga konkreetset töökoormust ja küsime: "Mis on eksemplari tüüp, mida selleks vaja on?" Samal ajal muutub see keeruliseks, sest peate seejärel haldama iga töö eksemplaride kogumeid ja seejärel veenduma, et teil oleks piisavalt seda eksemplaride kogumit, nii et kui see töö tegelikult käivitatakse, töötaks see mõistlikult. ajakava. Kasutuselevõtu ajal peate nende küsimustega tegelema.

Turaga: Aastate jooksul oleme välja töötanud mõned parimad tavad. Esialgu, kui te pole kindel, millist eksemplari tüüpi kasutada, valite midagi, milles on tasakaal arvutamise ja mälu või üldise eksemplaritüübi vahel. Kuid kui vaatate erinevat tüüpi töökoormust ja kinnitamist, vajate natuke rohkem mälu. Sama lugu on ajastusega. Teil on vaja veelgi rohkem mälu. CFD analüüsi jaoks võite vajada GPU-sid. Need on osa meie väljatöötatud parimatest tavadest, mida jagame klientidega.