Arm 使用适用于 NetApp ONTAP 的 Amazon FSx 提高芯片设计性能

Arm 成立于 1990 年，是一家半导体和软件设计公司，致力于设计节能型 CPU 和 GPU 处理器以及片上系统基础设施和软件。EDA 是 Arm 芯片设计过程的一个关键组件；此应用程序包含面向半导体设计整个生命周期的 50 多种专用软件工具。

EDA 工作负载涉及很多文件，而且需要大量的元数据操作才能高效地执行处理。由于这一复杂性，Arm 需要可扩展的计算和存储来管理和加速设计过程。

“包括 EDA 在内的高性能计算工作负载面临的主要挑战是，它们非常棘手，”Arm 的 IT 架构高级总监兼研究员 David Miller 表示。“我们有时候没有使用计算，有时候又没有足够的计算来满足需求。”

Arm 最初的设置包括一个带有 NetApp ONTAP 存储系统的本地数据中心。然而，该公司需要一个动态、可扩展的解决方案，该解决方案应当能够应对计算需求的变化，同时根据需要提供纵向扩展或缩减的敏捷性。

多年来，Arm 在 AWS 上创造了辉煌的历史，在与 AWS 团队合作之后，该公司认为适用于 NetApp ONTAP 的 Amazon FSx 是他们的理想解决方案。由于 Arm 的本地环境已经在使用 NetApp ONTAP，因此这项服务符合他们的需求。

借助适用于 NetApp ONTAP 的 Amazon FSx，Arm 现在使用混合云设置来运行 EDA。在需求高峰期，该公司将工作负载突发到云端。这项完全托管式云服务复制了 Arm 本地环境的数据管理功能，同时受益于云端的可扩展性和灵活性。适用于 NetApp ONTAP 的 Amazon FSx 提供了一个用来将应用程序迁移、备份或突发到 AWS 的理想途径，而无需更改应用程序代码或数据管理实践。

在混合设置中，使用 NetApp FlexCache 将适用于 NetApp ONTAP 的 Amazon FSx 配置为 Arm 本地 NetApp 文件系统的云内缓存。借助 NetApp FlexCache 卷，Arm 可以使用 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）（这项服务提供了一个广泛、深入的计算基础设施）突发到云端，为数十 PB 的数据和数百亿个文件提供了低延迟访问。Arm 采用适用于 NetApp ONTAP 的 Amazon FSx 作为他们的本地数据的基于云的缓存，以使云计算工作负载能够高效地访问存储在 AWS 上的数据。使用这种设置，每个工作负载无需直接访问本地数据，因此增强了性能。

为了保持稳定的工作体验，Arm 还在 AWS 上建立了一个云基础平台，将每个工作负载分离到它们各自的专用环境中。这一环境支持用来进行目录服务身份验证的轻量级目录访问协议和便于进行文件共享的 NFSv3。这种设置反映了本地体验，最大限度地减少了对用户 EDA 工作负载的干扰，并有效地复制了 Arm 在云端的现有运营。

向 AWS 的过渡为 Arm 带来了多种好处。自从使用适用于 NetApp ONTAP 的 Amazon FSx 实施基于云的现代化架构以来，Arm 已经处理了 1000 万个作业。该公司还使用 AWS 获得突发计算容量，以增强他们的 EDA 工作流。通过这种混合方法，Arm 可以使用极具可扩展性的云资源补充他们的本地计算。这些功能再加上采用 AWS Batch（一项完全托管式批处理计算服务）等服务，加快了芯片设计过程，因此缩短了上市时间。

该解决方案的完全托管性质显著降低了 Arm 开发和工程团队的运营开销。在适用于 NetApp ONTAP 的 Amazon FSx 推出横向扩展功能之前，Arm 依靠一对高可用性文件服务器和水平扩缩功能来管理他们的工作负载需求。这种方法对于需要一个集群的小型项目来说足够了，但是扩展更大、需要消耗更多计算资源的 ONTAP 工作负载时，既复杂又耗时。

通过横向扩展适用于 NetApp ONTAP 的 Amazon FSx，Arm 的性能已经超过了以前的部署。这项功能消除了对可以使用的计算节点数量的限制，因此 Arm 不再需要搜索计算容量即可支持他们的存储需求。“我们的一些工作负载处理时间缩短了 50％ 以上，”Miller 说道。“适用于 NetApp ONTAP 的 Amazon FSx 改变了我们的行业规则，我们打算继续挑战极限。”