AWS Graviton2 기반의 Solido를 사용하여 IP 검증 속도를 1,000배 이상 개선한 Arm

반도체 지적 재산(IP) 분야의 글로벌 리더인 Arm은 통합 디바이스 제조업체가 시스템 온 칩(SoC)과 같은 자체 집적 회로(IC) 제품을 만드는 데 사용하는 기술을 개발합니다. CPU 코어 설계 분야에서 가장 잘 알려진 Arm은 GPU, NPU 및 상호 연결 등, SoC의 중요한 IP 구성 요소도 공급합니다. Arm이 자사의 IP를 상품화하려면, 높은 칩 수율을 보장하고 정해진 전력, 성능 및 면적(PPA) 목표를 충족할 만큼 IP 성능이 충분히 뛰어나다는 것을 입증해야 합니다. 과거에 Arm은 무차별 대입 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 PPA와 수율을 검증했지만, 칩 설계의 복잡성과 제조 공정의 변동이 심해짐에 따라 이 방식을 계속하기에는 비용이 너무 높아졌습니다.

이에 Arm은 Siemens EDA의 Solido Variation Designer 소프트웨어를 도입하여 프로세스, 전압 및 온도 조합의 전 범위에서 6시그마의 표준편차를 기준으로 IP를 검증했습니다. 이제 Arm은 무차별 대입 몬테카를로 방법을 사용할 때보다 1,000배 더 빠르게 6시그마를 기준으로 IP 제품을 검증할 수 있으며 정확도와 적용 범위도 개선되었습니다. 또한 Arm Neoverse N1 코어를 기반으로 하는 AWS Graviton2 프로세서에서 실행되도록 솔루션을 이전함으로써 비용을 24% 절감했습니다. 

Arm IP는 IoT 센서와 디바이스, 스마트폰과 PC, 자동차 및 산업용 사용 사례, 클라우드 데이터 센터와 네트워킹 인프라 등, 다양한 애플리케이션에 광범위하게 사용됩니다. Arm은 IP를 라이선싱하고 제공하기 전에, 다양한 제조 변수와 환경 조건에서 회로 설계를 시뮬레이션하여 회로가 올바르게 작동하고 PPA 요구 사항을 충족하며 고품질 제품 생산이 가능하다는 것을 입증해야 합니다.

최신 프로세스 노드에서는 트랜지스터 크기를 줄이고, SoC가 더 높은 효율과 전력 최적화로 더 높은 성능을 실현할 수 있습니다. 프로덕션 환경이 축소됨에 따라, 정확하고 제대로 작동하는 제품을 보장하기 위해 오차 범위도 줄어들게 되었고, 무차별 대입 몬테카를로 기법에서는 시뮬레이션도 엄청나게 많이 실행해야 합니다. 여기에는 훨씬 더 많은 컴퓨팅 리소스와 시뮬레이션 실행 시간이 소요되며, 따라서 구성 요소가 안정적으로 작동한다는 것을 입증하는 데 더 많은 비용이 들게 됩니다. Arm은 품질이나 성능을 저하시키지 않으면서 새로운 프로덕션 환경에서 시뮬레이션과 IP 테스트 속도를 높일 수 있는 방법이 필요하다는 것을 인식하고 있었습니다.

Siemens EDA의 Solido Variation Designer는 변형 인식 설계 및 검증을 위한 포괄적인 도구 모음을 제공합니다. 기계 학습 기술을 사용하여 훨씬 적은 수의 시뮬레이션으로 무차별 대입 기법과 같은 수준의 정확도를 제공합니다. Arm의 기술 담당 이사인 Andrew Evans는 “Arm Neoverse 기술을 기반으로 한 AWS Graviton2에서 Solido Variation Designer를 사용하여 저희의 표준 셀 IP를 6시그마로 검증하고 있으며, 이전에 사용한 무차별 대입 기법에 비해 시뮬레이션 속도가 1,000배 이상 빨라졌습니다. Siemens EDA가 첨단 기술과 우수한 지원을 완벽하게 제공해준 덕분에, 모든 프로세스 기술 플랫폼에서 요구되는 정확성과 성능을 실현할 수 있게 되었습니다”라고 말합니다.

Siemens EDA의 Solido 팀은 16여 년간 칩 설계에 인공 지능을 도입하고 적응형 기계 학습 기술을 개발하는 데 앞장서 왔습니다. Solido의 혁신적인 기술은 정확도를 철저히 유지하면서 SPICE 수준 검증을 몇 배나 가속화합니다. 따라서 칩 설계자는 더 철저하고 신속하게 설계를 검증할 수 있으며, 결과적으로 성능이 더 뛰어나고, 전력 소모와 제조 비용이 더 낮은 칩을 설계할 수 있습니다. Siemens EDA의 엔지니어링 담당 이사인 Jeff Dyck는 “Arm이 사용 중인 Solido 기술은 세계에서 가장 진보된 SPICE 수준 IP 검증 솔루션”이라고 설명하며, “Arm은 함께 일하기에 훌륭한 기술 파트너이며, Arm이 최고의 성능과 수율을 자랑하는 IP를 생산하는 데 도움을 준 Solido 기술에 매우 만족한다“고 덧붙였습니다.

Siemens EDA의 Solido 도구는 Arm이 저전력, 고성능 및 면적 최적화라는 목표를 달성하는 데 도움이 되었습니다. Arm은 제작한 시뮬레이션을 실행할 비용 효율적인 방법도 필요했습니다. 처음에는 온프레미스 컴퓨팅 팜에 구축된 자체 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경을 사용했지만, 비용과 시뮬레이션 시간의 관점에서 볼 때 지속 가능성이 없는 솔루션으로 판명되었습니다. Arm은 온프레미스에서 사용하던 기능을 단순히 리프트하는 대신, Amazon Elastic Cloud(Amazon EC2)와 같은 서비스를 도입하여 클라우드 환경에 최적화했습니다. 스팟 인스턴스를 통해 Arm은 온디맨드 요금에 비해 최대 90% 할인된 비용으로 미사용 Amazon EC2 용량을 활용할 수 있게 되었습니다. Arm의 HPC 스케줄링 엔진은 스팟 인스턴스에 여유 용량이 있고 인스턴스별로 시간당 부과되는 요금이 Arm이 지불하고자 하는 금액과 일치하면 스팟 인스턴스로 작업을 전송합니다. 스팟 인스턴스는 예측할 수 없고 가변적인 워크로드를 사용하는 Arm과 같은 고객에게는 최적의 솔루션입니다.

서버 할인을 고려하더라도 시뮬레이션은 여전히 Arm의 컴퓨팅 예산에서 상당한 부분을 차지합니다. Arm 엔지니어링 팀은 항상 비용 최적화를 최우선으로 고려합니다. 시간이 길어지면 비용이 더 많이 들고, 컴퓨팅 시간은 워크로드를 실행하는 프로세서에 따라 결정되기 때문입니다. AWS가 Graviton2 프로세서 기반 Amazon EC2 인스턴스를 제공하자, Arm은 Graviton2 기반 인스턴스로 사용량을 마이그레이션하여 Solido Variation Designer의 기존 사용 범위를 확대할 기회를 포착했습니다. Arm은 이를 통해 비용을 24% 절감하고 총 CPU 시간을 12% 줄이며 처리 시간을 6% 단축했습니다.

Arm은 AWS에서 Siemens EDA의 Solido Variation Designer를 사용하여 무차별 대입 몬테카를로 기법보다 1,000배 이상 빠르게 제품을 검증하고 적용 범위와 정확도를 개선할 수 있었습니다. 이 도구는 계산을 효과적으로 수행하여 제조하기 전에 제품을 시뮬레이션하고 최종 제품이 PPA 및 수율 목표를 충족하는지 확인합니다. Arm의 팀은 Graviton2 프로세서로 구동되는 Amazon EC2 M6g 인스턴스에 이 도구를 배포하여, 가장 효율적인 컴퓨팅 리소스를 활용함으로써 완전관리형 클라우드 서비스의 규모와 효율성을 실현했습니다.

이점은 그 뿐만이 아닙니다. Graviton2의 효율성이 이처럼 높은 이유가 무엇일까요? AWS Graviton2 프로세서는 클라우드에서 엣지까지, 고도의 확장을 갖춘 데이터 센터 인프라를 지원하는 Arm Neoverse N1 코어를 사용하여 구축되었습니다. Graviton2는 다양한 워크로드에 대해 이에 필적하는 현재 세대의 AWS 인스턴스보다 최대 40% 향상된 가격 대비 성능을 제공합니다. Arm의 설계 지원 부문 부사장인 Philippe Moyer는 “파트너가 Arm IP를 도입하면 저희가 이를 차세대 제품 개발에 이용할 수 있게 되어, 전체 파트너 에코시스템이 이러한 협업의 혜택을 누릴 수 있습니다. 저희는 이를 Arm on Arm이라고 부릅니다”라고 말합니다.