התכנון אלקטרוני עובר לענן; כיצד הדבר מתבצע?

21 דצמבר, 2022

הנסיון של AWS (לשעבר אנפורנה) ושל Astera Labs הוכיח שלהעברת תשתיות התכנון האלקטרוני אל הענן יש יתרונות כספיים וטכנולוגיים. עם התבססות המגמה החדשה, מסתמנים גם המודלים העסקיים המרכזיים של EDA בענן

מאת: רן אבינון, מנהל טכני בתחומי וריפיקציה, אמולציה ופרוטוטייפינג, קיידנס

חברות האלקטרוניקה פועלות בשוק תחרותי מאוד. הן נמצאות במירוץ להשקת מוצרי אלקטרוניקה חדשניים ונתונות ללחצים גדלים והולכים. גם מורכבות הפרויקטים נמצאת בעלייה והחברות מעסיקות צוותי מהנדסים הפרושים ברחבי העולם. בעבר הן התמודדו עם האתגר באמצעות בניית חוות שרתים עצומות שנועדו לאפשר שיתוף כלים ונתונים בין צוותי ההנדסה המבוזרים. החוות השרתים האלה הציבו אתגרים קשים בפני צוותי ה-IT שהתקשו לנתב את השימוש במשאבי המידע. המתכננים התחרו על הקיבולת והיכולות של השרתים והתלוננו כאשר נעשה בהם שימוש אחר.

בעשור האחרון החלו חברות רבות לאמץ גישה שונה, ולרכוש שירותים מבוססי ענן שהן לא מנהלות בעצמן. בתחום התכנון האלקטרוני (EDA), המעבר לענן היה איטי יותר, בשל החשש מרמת האבטחה של הענן, אך כיום מרבית ספקיות הענן הגדולות מציעות שירותים ברמת אבטחה גבוהה. כתוצאה מכך הגיעה גישת הענן הגיעה גם לעולם כלי התכנון והניתוח.

יתרונות התכנון בענן:

• כלים מבוססי ענן זמינים וקלים לרכישה ולשימוש לקבועי זמן קצרים ובכך מייתרים את הצורך ברכישת תוכנות יקרות. הפלטפורמה מתאימה לארגונים עם תשתיות ותקציבים מוגבלים, שעדיין זקוקים לפתרונות מתקדמים בתחום התכנון וניתוח המערכות.
• גמישות בניהול עומסי עבודה – השימוש מבוסס על צורכי התכנון המדויקים ומשך הפרויקט. אם צוות הפיתוח נדרש להגדיל את נפח השימוש – הוא יכול לעשות זאת מיידית. בהתאם, הוא יכול להקטין מיידית את נפח השימוש, ולא לשלם עבור שירות שהן לא משתמשות בו.
• שימוש בפלטפורמת ענן של אחת השחקניות הגדולות בתחום, כמו AWS, מאפשר לגדול בעשרות אלפי משתמשים ועדיין לעבוד בסביבה מאובטחת.
• העבודה בענן אטרקטיבית במיוחד עבור חברות קטנות ובינוניות בעלות משאבי IT מוגבלים. יחד עם זאת, גם צוותי הנדסה בעלי צרכים משתנים העובדים בארגונים גדולים, יכולים לעבור את הקיבולת של מחלקת ה-IT הארגונית.

שיפור כושר התחרות בארבע דרכים מרכזיות:

• חיסכון בזמן – לא צריך להמתין להתקנת תשתית ה-IT. הכלים הנדרשים זמינים מיידית על פי דרישה. הפרויקטים לא מעוכבים בשל המתנה לכלים ומשאבים.
• אין צורך להחזיק תשתית עבור כלים שכבר לא נמצאים בשימוש. כלים רבים נדרשים ספציפית רק לחלק מסוים בתהליך התכנון.
• אין צורך לרכוש ולתחזק חוות שרתים. כל השרתים הם בענן ונתמכים על-ידי חברת האירוח וחברת כלי ההנדסה.
• אין צורך לפתח תשתית גלובלית שתתמוך בכוח עבודה מבוזר.

הלקחים של חברת Astera Labs

בכנס שקיימה לאחרונה TSMC, הציגה חברת Astera Labs התנסות טובה בהאצת זרימות תכנון מוליכים למחצה בענן. לדבריהם, הם השתמשו בענן הרבה יותר ממה שהיו רגילים בעבודה עם מרכזי נתונים מקומיים. הם העריכו את נפח האחסון, אך הוא הוכפל פעמיים. כמובן כאשר סיימו, הם יכלו  פשוט לקטון חזרה. אותו דבר קרה עם היקף המחשוב שהיה פי שלושה ממה שציפו. הם פשוט עשו הרבה יותר סימולציות וכמובן שהעלויות גדלו.

מה עבד להם? הם קיבלו שבב באיכות גבוהה יותר באמצעות וריפיקציה טובה יותר. משלב הרכבת הצוות ועד קבלת שבב עובד, לקח להם פחות משנה. היו להם ממשקי מחשוב עצמאיים לוריפיקציה ולתכנון פיזי, כלומר הם לא השתמשו באותם שרתי מרכז נתונים לשני הצרכים, מה שהיה קשה לביצוע אם היו עובדים on-prem. סביבת ה-AWS הייתה יציבה ובכל הזמן הזה רק מערכת אחת הושבתה באופן בלתי צפוי.

מה לא עבד להם? כאשר יש לך כוח מחשוב בלתי מוגבל, אתה חשוף לצווארי בקבוק חדשים. למשל מתזמן העבודה PBS בו השתמשו, והבינו בדיעבד שמתזמנים פשוט לא מותאמים למחשוב ארעי במיוחד. אנשי Astera Labs הרגישו שיש מקום לשיפור גם בכלי ה-EDA , במידת התאמתם לתשתית הענן, כדי לנצל שכבות אחסון שונות.

באותו כנס, סיפר מארק דאפילד מ-AWS על חוויית אמזון-אנפורנה. כאשר אמזון רכשה את אנפורנה, היה להם מרכז נתונים on-prem והיה ברור שאין הגיון בהרחבה שלו, בהתחשב בכך של-AWS היו כבר בערך זיליון שרתים. אנפורנה (לשעבר) פיתחה במסגרת AWS שלושה שבבים באופן מלא:  Nitro, Graviton ו-Inferentia. בתהליך זה הם גילו מה נדרש כדי לגרום לתכנון מוליכים למחצה לעבוד על AWS, מה שהואיל גם ללקוחות אחרים שהחלו להשתמש בו.

מודלים עסקיים של התכנון האלקטרוני בענן

לסיכום, יש שלוש דרכים שונות להשתמש בענן של אמזון, ובתמחורים שונים מאוד: On-Demand – תשלום לפי זמן שימוש ולפי הצורך הנדרש במדויק. Reserved – מיועדת לעומסי עבודה מתמשכים קריטיים, ובעלות זולה משמעותית. Spot – כמו כל שוק ספוט, המחיר משתנה עם הביקוש אבל הוא תמיד פחות מהאפשרויות האחרות, לפעמים 90% פחות. החיסרון הוא שיש פוטנציאל לאבד מכונה בהתראה של שתי דקות בלבד, אם היא נדרשת למישהו המשלם "לפי דרישה".

מודל עסקי נוסף שהוטמע בשנים האחרונות אצל חברות רבות מאפשר אמולציה של השבב המתוכנן בענן. מודל זה מאפשר לקבוצות פיתוח להשתמש באמולציה ללא רכישת האמולטור או התשתיות הדרושות עבורו (כמו חשמל, חדר שרתים, קירור ומיזוג). מכיוון שהאמולטור הוא מערכת המשלבת חומרה ותוכנה, הוא לא יכול לרוץ על הענן של אחד הספקים הגדולים של מרכזי הנתונים (על מחשבים מבוססי ארכיטקטורה של X86 או ARM).

במקום זאת, אפשר להריץ את המודל במרכז נתונים שיש בו מערכות אמולציה רבות במודל עסקי דומה המאפשר גמישות (בהגדלה והקטנה של גודל התכנון לאורך זמן וכמות הזמן הכולל הנדרש לגישה לאמולטור) ומקל על המעבר בין טכנולוגיות. המשתמש יכול לעבור לדור הבא של האמולטורים מבלי למחזר את הדור הקודם. חברות רבות בישראל ובחו"ל כבר משתמשות במודל זה.

פורסם בקטגוריות: חדשות , מאמרים , תוכנה ותכנון אלקטרוני

פורסם בתגיות: EDA , ענן , קיידנס