Arm entwickelt Technologie, die verändert, wie Menschen leben. 70 % der Bevölkerung weltweit nutzt Technologie von Arm. Mit energieeffizienten Prozessor-Designs und Software-Plattformen, die fortschrittliche Datenverarbeitung in mehr als 230 Milliarden Chips ermöglichen, setzt das Team auf die bestmöglichen Tools, Methoden und Partnerschaften, um die Qualität und Pünktlichkeit der hauseigenen Entwicklungen zu garantieren und sein geistiges Eigentum bestmöglich zu nutzen.
Aufgrund der steigenden Komplexität bei der Entwicklung und Verifizierung von geistigem Eigentum (Intellectual Property, IP) führte die fixe Rechenkapazität von Arms Vor-Ort-Infrastruktur zu längeren Wartezeiten bei bestimmten Ressourcen, was die Verifizierungszyklen verzögerte und die Time-to-Market der neuen Entwicklungen verlängerte.
Um die Flexibilität der Rechenkapazitäten zu verbessern und den globalen CO2-Fußabdruck der Datenzentren zu reduzieren, suchte Arm unter anderem nach einem Partner, der dem Unternehmen dabei helfen konnte, den Großteil der Electronic Design Automation (EDA) in die Cloud zu verlagern.
In enger Zusammenarbeit mit Arm hat Endava zunächst einen Prototyp entwickelt, um zu zeigen, dass es möglich ist, die High-Throughput-Computing-(HTC)-Arbeitslast der EDA auf Spot Instances von Amazon Web Services (AWS) laufen zu lassen. Dieser wurde dann in einen API-Satz überführt, welcher die darunterliegenden Plattformen wie Kubernetes über mehrere Cloud-Instanzen hinweg separiert, sodass die User die entsprechenden Jobs nun in der Cloud laufen lassen können.
Auf Basis des Prototyps unterstützen wir Arm dabei, eine hoch performante Job Execution Engine zu entwickeln, die die Spot-Instance-Kapazitäten von AWS nutzt. Dank der Zusammenarbeit mit Architektur- und Service-Teams von AWS, um den Dienst anzupassen und Feature-Requests einzuarbeiten, konnten wir Arms Skalierungsanforderungen umsetzen. Dies ermöglicht ein automatisches und schnelles Hoch- und Runterskalieren ganz nach Bedarf und nutzt so viel freie Amazon-EC2-Kapazität wie möglich.
Mit der Migration der EDA-Arbeitslast in die Cloud konnte Arm die Beschränkungen der Rechenkapazität vor Ort überwinden und durch enorm skalierbare Rechenleistung an Elastizität gewinnen. Die Migration ermöglicht es dem Team, die Iterationszeit für Halbleiter-Designs zu reduzieren und die benötigten Verifizierungszyklen abzuschließen – ohne negative Auswirkungen auf den Lieferzeitplan.
Die Nutzung von AWS-Graviton2-Instanztypen unterstützt zudem die Leistungs- und Skalierungsfähigkeit, was wiederum einen kosteneffizienteren Betrieb ermöglicht als Server mit x86-Basis. Die Nutzung von Arm-Architektur für die Entwicklung und Verifizierung von neuen Arm-Entwicklungen („Arm to Arm“) zeigt die Vorteile von Arms Technologie und fördert das Arm-Ökosystem und die Portierung weiterer EDA-Partner auf die Architektur von Arm.
Die Job Execution Engine hat bereits einige Iterationen durchlaufen und das Tech Stack umfasst unter anderem AWS Batch und API Gateway, Lambda-Funktionen, Kubernetes, SQS, Kinesis, Rabbit MQ, RDS, DynamoDB, Event Bridge, CloudWatch, EFK sowie Tools wie Terraform Cloud, Azure DevOps, ein Serverless-Framework, Docker, Grafana, Influx DB und Prometheus.
Um EDA-Arbeitslast in großem Maßstab in der Cloud laufen zu lassen, wollte Arm seine Teams in die Lage versetzen, Microservices mit Continuous Delivery und Deployment sowie im Rahmen ausgefeilter agiler Methoden entwickeln zu können. Hier wollte man jedoch nicht auf bloße Berater zurückgreifen – stattdessen wollte Arm auf dem Weg zu mehr Agilität einen echten Partner an seiner Seite wissen.
Dank der Empfehlung eines Projekt-Leads bei Arm und positiver Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit Endava konnte sich das Unternehmen davon überzeugen, dass wir der richtige Partner für den Job waren. Unser Ruf, gemeinsam als Team mit statt nur für unsere Kunden zu arbeiten, war uns vorausgeeilt und so konnten wir Arm auf ihrem Weg zu mehr Agilität und in die Cloud unterstützen.
Seit der Cloud-Migration konnte Arm den Throughput mancher Arbeitslasten auf AWS um das 6-fach verbessern. Zudem konnte das Team bessere Erkenntnisse über Entwicklung, Geschäft und Betrieb gewinnen, was dabei hilft, die Effizienz der Workflows zu vergrößern sowie Ressourcen und Kosten zu optimieren. Letztendlich hat die Migration von Entwicklung und Verifizierung hin zu AWS-Graviton2-basierten Instanzen die Kosten reduziert und Arm eine flexiblere Unternehmensstrategie ermöglicht.
Zudem half die Implementierung unserer Lösung Arm dabei, auf 350.000 parallel laufende vCPUs für Simulation Jobs zu skalieren, wodurch das Unternehmen die Fristen seiner Kunden einhalten und gleichzeitig seine Design-Standards anheben konnte. Arms Entwicklungsteams können zudem nun verifizieren, ohne dafür Zeitfenster Wochen im Voraus buchen zu müssen.
Dank unserer engen Zusammenarbeit hatten wir das Privileg, einen Einblick in die langfristigen Ziele von Arm zu bekommen, was uns die Möglichkeit gibt, eventuell notwendige Anpassungen des Teams in der Zukunft zu planen.