Resumen

Azure NetApp Files ANF está transformando los flujos de trabajo de Electronic Design Automation EDA en la nube al ofrecer rendimiento, escalabilidad y eficiencia de primer nivel. Este artículo describe cómo ANF resuelve retos críticos en tres escenarios de cómputo en la nube para EDA: Cloud Bursting 24x7 All-in-Cloud y Data Center Supplement. Estas soluciones optimizan procesos EDA que dependen de sistemas de archivos NFS de alto rendimiento para diseñar semiconductores avanzados y soportan clústeres que pueden superar los 50 000 cores mejorando la productividad y acortando ciclos de diseño. Además innovaciones en CPU L3 cache y memoria DDR5 permiten mejoras de rendimiento de hasta 60 por ciento acelerando el diseño de chips.

Introducción

Los procesos EDA combinan herramientas y flujos de trabajo para diseñar chips modernos que exigen sistemas de archivos NFS de alto rendimiento. La creciente demanda de mejor PPA performance potencia, área y consumo impulsa clusters con múltiples nodos y CPUs donde ANF asegura entrega eficiente de datos permitiendo que un clúster actúe como una entidad unificada con consistencia y escala necesarios para diseños avanzados. ANF es la solución NFS más optimizada en Azure para cargas EDA y reduce la preocupación por la expansión de infraestructura que tradicionalmente requiere largos ciclos de planificación y gran inversión.

Escenarios de cómputo EDA en la nube

Se analizan tres escenarios clave para cubrir las necesidades computacionales de EDA en Azure y cómo ANF aporta valor en cada uno: Cloud Bursting 24x7 Single Set Workload y Data Center Supplement.

Escenario 1 Burst to Azure desde un centro de datos on premises

Los flujos EDA incluyen pasos con demanda variable que provocan picos donde la capacidad del cluster HPC on premises no es suficiente. Muchas empresas hacen burst a Azure para acelerar proyectos. En ejemplos reales se han desplegado hasta 120 000 cores en múltiples clusters soportados por ANF. Cambios continuos en el diseño requieren reejecuciones masivas llamados design spins o large regressions que generan colas largas en los planificadores de trabajos y retrasos por sobre suscripción de recursos. Migrar trabajos picos a Azure con su capacidad on demand y almacenamiento ANF reduce tiempos de espera por ejemplo Azure ofrece CPUs que reducen hasta 47 por ciento los tiempos de RTL simulation frente a on premises.

Beneficios de ANF para burst a Azure incluyen alto rendimiento hasta 826000 IOPS por volumen grande para las simulaciones más exigentes escalabilidad con volúmenes de hasta 2PiB y soporte para clusters de más de 50 000 cores facilidad de uso con experiencia tipo SaaS y despliegue mediante clics o automatización API reducción de costes con cool access que mueve datos fríos a Azure Storage y Reserved Capacity para ahorros frente a pay as you go y fiabilidad y seguridad con gestión empresarial de datos y cifrado integrado.

Escenario 2 24x7 Single Set Workload

A medida que Azure para EDA madura más equipos trasladan conjuntos completos de cargas que funcionan 24x7 a la nube incluyendo SPICE RTL y digital signoff buscando mayor productividad. A diferencia del bursting que es por lotes rápido este escenario requiere capacidades adicionales de control y protección de datos. ANF ofrece QoS para relacionar cuota tamaño con rendimiento evitando que una carga acapare IOPS snapshots frecuentes para recuperación en segundos soporte de volúmenes grandes hasta 2PiB cool access que migración de bloques inactivos al tier frío sin mover metadata importante y redimensionado dinámico de pools para provisionamiento just in time optimizando costes. Además ANF admite Reserved Capacity para reservar capacidad y ahorrar en compromisos de uno o tres años.

Escenario 3 Suplemento al centro de datos Data Center Supplement

Aquí las organizaciones expanden su centro de datos a Azure alojando flujos mixtos EDA con herramientas de frontend backend y analog mixed signal. La movilidad de datos y la gestión del ciclo de vida son críticas. ANF complementa con backup basado en políticas cifrado AES 256 bit cross region replication para replicación asíncrona entre regiones con flexibilidad de niveles de servicio cross zone replication para proteger frente a fallos por zona y plantillas BC DR que combinan snapshots replicación failover backup y soporte para REST API Azure CLI y Terraform permitiendo diseños de recuperación adaptados a objetivos empresariales.

Impacto técnico y de negocio

La integración de ANF en flujos EDA elimina muchas limitaciones de la infraestructura on premises y junto con CPUs de última generación y la infraestructura HPC on demand de Azure permite ganancias de rendimiento significativas y ciclos de diseño más cortos. ANF se consolida como la solución NFS por defecto en Azure para EDA al ofrecer simplicidad en despliegue soporte de grandes escalas y características avanzadas de protección y gestión de datos.

Sobre Q2BSTUDIO y servicios relacionados

Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud para AWS y Azure. Ofrecemos soluciones integrales que incluyen desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida integración de ANF y arquitecturas cloud y servicios gestionados en servicios cloud AWS y Azure. También proporcionamos servicios de ciberseguridad pentesting consultoría en inteligencia de negocio y despliegue de Power BI para visualizar métricas críticas. Nuestras capacidades en inteligencia artificial ia para empresas agentes IA y automatización permiten acelerar procesos EDA e impulsar innovación manteniendo la seguridad y cumplimiento.

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Resumen final

Azure NetApp Files ofrece una pila de soluciones madura y optimizada para las necesidades EDA en la nube cubriendo escenarios de bursting operación 24x7 y expansión del centro de datos. Combinado con servicios profesionales como los de Q2BSTUDIO las empresas pueden migrar y operar flujos EDA críticos con mayor rendimiento menor riesgo y control de costes permitiendo a los equipos de diseño focalizarse en la innovación de semiconductores y no en la infraestructura.