chips y hardware de cálculoConfirmadoMicrosoft detalla cómo está utilizando su propio silicio personalizado Azure Cobalt 200 para acelerar las cargas de trabajo de automatización de diseño electrónico (EDA), mostrando un diseño de chip más rápido en la nube.
Fuente de imagen: MicrosoftEl 5 de noviembre de 2026, Microsoft anunció que está acelerando las cargas de trabajo de automatización de diseño electrónico (EDA) utilizando máquinas virtuales Azure Cobalt 200 (VMs).
Las pruebas internas realizadas por Microsoft demostraron importantes ganancias de rendimiento para las cargas de trabajo de EDA que se ejecutan en Cobalt 200 en comparación con Cobalt 100. Estas ganancias específicas del volumen de trabajo oscilaron entre un 38% de rendimiento superior y un aumento de 4.15x en el rendimiento.
Específicamente, una carga de trabajo de Calibre, una herramienta común de EDA, mostró aproximadamente 23% menos tiempo de ejecución en Azure Cobalt 200. La evaluación de las herramientas de EDA incluyó ofertas de los principales proveedores de la industria como Cadence, Synopsys y Siemens.
Azure Cobalt 200 es diseñado para cargas de trabajo de IA de escalada, nublada y basada en Linux. Los avances arquitectónicos clave en Cobalt 200 incluyen encriptación de memoria, aceleración incorporada para compresión y cifrado, y mayor rendimiento diseñado para servicios de nube intensivos en datos.
Las cargas de trabajo de Automatización de Diseño Electrónico (EDA) son fundamentales para el desarrollo moderno de semiconductores, que abarca un complejo conjunto de tareas desde la exploración arquitectónica inicial y el diseño lógico hasta la implementación, verificación y señalización física. Estos procesos se caracterizan por sus extremas exigencias computacionales, que a menudo requieren cientos de miles de núcleos de CPU y terabytes de memoria para tareas como simulaciones de chip completo, verificación formal y controles de reglas de diseño físico. La naturaleza iterativa del diseño de chips significa que los ingenieros ejecutan frecuentemente numerosas simulaciones y carreras de verificación, generando vastos conjuntos de datos y exigiendo alta rentabilidad para el procesamiento y almacenamiento de datos. Históricamente, la gestión de estas cargas de trabajo ha necesitado importantes inversiones en infraestructura local, lo que ha llevado a retos como los gastos de capital, la infrautilización de los recursos durante los períodos fuera de juego y los obstáculos cuando la demanda máxima de recursos informáticos supera la capacidad disponible. La capacidad de escalar los recursos de forma dinámica y eficiente es un reto persistente en la industria semiconductora.
Las máquinas virtuales Azure Cobalt 200 de Microsoft (VMs) están diseñadas para cargas de trabajo escaladas, nubladas y basadas en Linux, presentando características arquitectónicas que abordan directamente los retos inherentes de EDA. El diseño "escala-out" (inferencia) es particularmente crítico para los flujos modernos de EDA, que dependen cada vez más de la distribución de tareas altamente paralelizables a través de numerosos nodos de computación. Ejemplos incluyen ejecutar extensas suites de prueba de regresión para la verificación funcional, ejecutar simulaciones de Monte Carlo para el diseño analógico, o realizar cheques de verificación física distribuidos. La fundación "Linux-based" (inferencia) es un requisito fundamental de compatibilidad, ya que la gran mayoría de herramientas comerciales EDA de proveedores como Cadence, Synopsys y Siemens se desarrollan y optimizan para entornos Linux. Además, la "supervisión más alta para los servicios de cloud intensivos de datos" (hecho) es directamente beneficiosa para EDA, que implica el procesamiento y movimiento constantes de archivos de diseño masivo, bibliotecas de propiedad intelectual (IP) y resultados voluminosos de simulación y verificación. Este alto rendimiento puede mitigar los cuellos de botella I/O que a menudo plagan los despliegues de EDA a gran escala.
La inclusión de "encriptación de memoria" (hecho) y "aceleración incorporada para compresión y cifrado" (hecho) en Cobalt 200 aborda directamente la seguridad crítica y la integridad de los datos preocupaciones primordiales para la protección de la propiedad intelectual (IP) en el diseño de chips. Los datos de EDA, que incluyen esquemas de diseño patentados, modelos de verificación y datos de fabricación, representan algunos de los IP más sensibles y valiosos de cualquier empresa tecnológica. El cifrado de memoria ayuda a proteger los datos en reposo y en uso dentro del entorno VM, protegiendo contra el acceso no autorizado a información de diseño sensible durante el procesamiento. Concurrently, accelerated compresión and encryption capabilities can secure data in transit between compute nodes and storage, and reduce the storage footprint for large design databases, which can be gigabytes or terabytes in size. This integrated security approach is particularly relevant for cloud-based EDA adoption, where robust data protection mechanisms are a primary consideration for engineering teams migrating sensitive burdens (inference).
Las ganancias confirmadas de rendimiento demostradas por Azure Cobalt 200, que van desde un 38% de rendimiento superior a una mejora de 4.15x sobre el Cobalto 100, y una reducción específica del 23% en el tiempo de ejecución para una carga de trabajo de Calibre (hechos)—translated directly into tangible practical engineering consequences for chip development. Para los equipos de diseño, estas mejoras significan ciclos de iteración significativamente más rápidos, permitiendo a los ingenieros ejecutar más experimentos de diseño, realizar una verificación más exhaustiva, o identificar y resolver problemas más rápidamente. Esta aceleración puede conducir a una reducción sustancial del tiempo total del ciclo de diseño, que es un factor crítico en el mercado semiconductor altamente competitivo. Un ciclo de diseño más rápido puede permitir tiempo a mercado más rápido para nuevos productos de hardware, proporcionando una ventaja competitiva. La capacidad de completar tareas complejas de verificación o simulación en menos tiempo también permite a los ingenieros explorar una gama más amplia de opciones de diseño o lograr una mayor cobertura de verificación dentro de los plazos existentes del proyecto, lo que podría conducir a diseños de silicio más robustos y optimizados.
Este desarrollo significa un avance sustancial hacia el diseño de chips realmente nublados (inferencia). Al demostrar la capacidad de ejecutar eficientemente cargas de trabajo de EDA exigentes en su silicio de nube personalizado, Microsoft muestra un camino viable para las empresas semiconductoras para aprovechar la elasticidad y el acceso a los recursos de computación de alto rendimiento ofrecidos por la nube, sin los importantes gastos de capital y gastos operativos generales asociados con la gestión de grandes agrupaciones de hardware en locales. Este cambio permite a los equipos de diseño ampliar dinámicamente su infraestructura de cálculo para satisfacer las necesidades máximas, luego reducir durante períodos más tranquilos, optimizar la utilización de los recursos y reducir los costos operacionales. Además, la decisión estratégica de Microsoft de utilizar su propio Azure Cobalt 200 para diseñar *otro* Azure silicon (hecho) ejemplifica una poderosa estrategia verticalmente integrada. Este enfoque permite a Microsoft optimizar toda su pila de hardware y software específicamente para sus necesidades de ingeniería interna, creando un proceso de desarrollo y validación de circuito cerrado. Esta alimentación interna de perros no sólo valida las capacidades de la plataforma, sino que también proporciona retroalimentación directa para una mejora continua, potencialmente beneficiando a futuros clientes externos (inferencia).
Explore la documentación oficial relacionada con esta noticia.