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云端快速芯片设计:Annapurna Labs 的 Altair 加速器之旅

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技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 应用基础设施与中间件 - 数据交换与集成
适用行业
  • 建筑物
  • 建筑与基础设施
适用功能
  • 产品研发
用例
  • 需求计划与预测
  • 时间敏感网络
服务
  • 云规划/设计/实施服务
  • 系统集成
关于客户
Annapurna Labs 成立于 2011 年,是一家无晶圆厂芯片初创公司,专注于为快速增长的云基础设施带来创新。四年后,它被亚马逊网络服务(AWS)收购。此后,Annapurna Labs 加速创新,开发了多款让云客户受益的产品,包括基于 64 位 Arm Neoverse 架构专用云服务器的 AWS Nitro 技术、Inferentia 定制机器学习芯片和 AWS Graviton2 处理器。
挑战
Annapurna Labs 是一家被 Amazon Web Services (AWS) 收购的无晶圆厂芯片初创公司,在管理专用 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 实例上的工作负载方面面临着挑战。团队有时可以通过手动添加新的按需实例来进行扩展,但该过程不是自动化的,从而导致效率低下、忘记未使用的计算资源以及扩展不足或扩展过多。作为一家芯片设计公司,上市时间和工程效率是他们的关键指标。该团队需要一种解决方案,可以增加结构和效率以扩展 AWS 计算资源,缩短获得结果的时间,并将开发模型更改为持续集成。
解决方案
Annapurna Labs 选择 Altair Accelerator™ 作业调度程序用于其前端和后端工作流程。 Accelerator 的快速扩展功能由 Annapurna Labs 开发,仅在有需求时自动启动新实例,并在处理需求的速度足够快时停止扩展。这种许可证优先的调度方法使 Accelerator 能够有效地区分等待许可证的工作负载与等待硬件的工作负载。与 Annapurna Labs 合作添加了许多功能,包括可配置的实例类型选择、Spot 实例支持、防止各种错误、精细控制每个新实例上可以执行的作业数量等等。 Rapid Scaling 还了解在第一个选择不可用时如何选择备份实例类型。
运营影响
  • With Rapid Scaling now part of Annapurna Labs’s chip development Continuous Integration flow, they are seeing faster incremental development and continuous regression. The company keeps tighter control on costs and benefits from a detailed view into resource usage by projects and users. The ability to understand workload speed and spin-up costs enables Rapid Scaling to avoid overshoot. This flexibility maps nicely into AWS notions of Reserved, On-demand, and Spot instances.
数量效益
  • Annapurna Labs has reduced its cost by at least 50% with the installation of Rapid Scaling.
  • The Rapid Scaling feature allows demand to be satisfied in 10 minutes.
  • All resources are freed after they have been idle for one minute.

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