為確保AMD能夠為更強大的公有云提供支持，公司首席信息官Hasmukh Ranjan積極擁抱兩個世界：云推動的業(yè)務轉(zhuǎn)型，和大規(guī)模工程工作負載。

Hasmukh Ranjan正站在云的十字路口。作為一家芯片制造商，AMD是公有云計算引擎的重要提供商，Ranjan的主要職責之一，就是支持為云提供動力的半導體工程。但作為消費者，Ranjan和所有CIO一樣，必須決定把賭注投放在哪里最合適。對于AMD最關鍵的工程應用來說，答案仍然是他們自己的數(shù)據(jù)中心——而不是云。

這是因為像AMD這樣的芯片制造商需要超大核心的計算能力和內(nèi)存，以及數(shù)PB的存儲空間來運行他們的設計應用。盡管如此，在上任一年之后Ranjan表示，AMD有近95%的業(yè)務應用都是運行在公有云上的。他說，只是AMD為制造處理器而創(chuàng)建的龐大工程應用并沒有運行在云端。

他說：“在工程方面，云提供商沒有我們所需的那種高端設備，”他指出，AMD的設計應用需要每個核心高達64GB，“而且我們擴展到了高達2TB~4TB的系統(tǒng)?！?/p>

他表示，這些龐大的需求繼續(xù)在三個方面增長——“多樣性、速度和數(shù)量”，指的是AMD不斷擴大的產(chǎn)品組合、AMD設計工作的高速度、以及芯片設計過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。

正是因為如此，Ranjan預計AMD的數(shù)字基礎設施將在未來一段時間內(nèi)還保持混合的狀態(tài)，業(yè)務流程在云端，工程在本地環(huán)境，直到公有云廣泛支持大量高性能計算工作負載。然而，Gartner分析師Sid Nag指出，AWS等云廠商提供的實例最多可達224個核心，而且很多企業(yè)已經(jīng)開始在云端運行高性能計算工作負載了。

芯片設計的本質(zhì)性轉(zhuǎn)變

Ranjan說，AMD并非所有的芯片工程流程都是在本地執(zhí)行的，他指出，AMD有10%到15%的計算是運行在云端的，這在行業(yè)中是很典型的。

由于工程要求，大多數(shù)芯片制造商從頭到尾與Cadence Design Systems、Synopsys和西門子等電子設計自動化（EDA）供應商在本地展開合作，服務于最終設計藍圖，也就是從數(shù)據(jù)中心一直到制造商合作伙伴和晶圓廠，這種緊密集成的過程保證了數(shù)據(jù)的完整性和安全性。

但這種情況正在發(fā)生變化。Ranjan指出，Marvell Semiconductor與AWS在今年2月宣布建立合作伙伴關系，這表明半導體企業(yè)希望在生產(chǎn)中更多地使用云。根據(jù)公告，Marvell選擇AWS作為EDA云提供商，以采用云優(yōu)先的方式設計芯片。

Ranjan說：“但由于技術原因和商業(yè)原因，這個行業(yè)在采用公有云方面還是比較慢的，高端系統(tǒng)方面，本地環(huán)境和云之間的價格差異可能是非常非常大的?！?/p>

雖然芯片設計和制造沒有太大變化，但有分析師表示，所有半導體企業(yè)都與云提供商建立了緊密的合作伙伴關系。例如，他們一起設計并構(gòu)建了專門的高性能計算云服務，以滿足這個非常重要的垂直領域的一些工作負載需求。

麻省理工學院斯隆管理學院高級講師、Global Opportunity Initiative項目創(chuàng)始人George Westerman指出，在本地或者是高性能計算云上運行工程設計的決策過程，對于任何企業(yè)來說都是相同的：訪問成本、數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t成本、網(wǎng)絡安全方面的問題。

Cadence、Synopsis、Marvell等主流供應商和芯片設計服務商的高性能計算云，本質(zhì)上是半導體行業(yè)的行業(yè)云，唯一的區(qū)別就是芯片制造商直接與他們的制造合作伙伴或晶圓廠展開合作，遷移本地工程設計用于生產(chǎn)產(chǎn)品。

位于美國加州圣何塞的技術制造咨詢公司TechInsights產(chǎn)品總監(jiān)Risto Puhakka說：“半導體方面要比云端現(xiàn)在可以處理的規(guī)模更大。這些數(shù)據(jù)流非常龐大，創(chuàng)建了專用的管道將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到臺積電那里，為他們的晶圓加工制作掩模。”

IT轉(zhuǎn)型

隨著Ranjan獲得和培養(yǎng)了更多的工程人才以生產(chǎn)出最好的產(chǎn)品，他也在改造公司的數(shù)字基礎設施以實現(xiàn)業(yè)務目標——盡可能多地使用云。例如，Ranjan說，AMD最近把他們的SAP應用轉(zhuǎn)移到了公有云中。

此外他還負責確保AMD擁有龐大的數(shù)據(jù)存儲庫和分析功能，以便為他的工程團隊提供足夠的資源。在這方面，AMD在AWS、微軟Azure、Google Cloud Platform和Oracle Cloud上實施了領先的數(shù)據(jù)湖庫、自動化應用和AI 算法，所有這一切都符合AMD最高管理層的愿望，即通過芯片進步更好地為所有云客戶提供高性能計算工作負載，Ranjan正在通過為工程師們提供最先進的混合平臺用于設計芯片來解決這個問題。

Ranjan說，一切似乎都在朝著積極的方向發(fā)展。

“大部分計算都發(fā)生在我們位于美國的大型數(shù)據(jù)中心——一個在亞特蘭大，其余的分布在世界各地，”他補充說，AMD有54%的服務器機齡不到兩年?！拔覀兎浅Ｇ把?。這不僅可以實現(xiàn)非常高效的計算，而且也是可持續(xù)發(fā)展的最佳選擇?！?/p>

AI的價值

在商業(yè)方面，半導體行業(yè)過去十年中一直處于供求關系的大起大落中。疫情減緩了材料供應，進而拖累了制造過程并導致芯片嚴重短缺。Ranjan 說，由于可能出現(xiàn)的經(jīng)濟衰退減緩了對消費設備、個人電腦和服務器的需求，這種短缺最近有所緩解（汽車行業(yè)除外）。

但對AMD、英特爾和Nvidia等廠商來說，保持強勁需求的是云管理程序的持續(xù)增長，以及最近對機器學習模型和平臺（如ChatGPT）的需求高漲。

Ranjan的設計師們也是AI的一大消費者，這些工具正穩(wěn)步地融入到AMD的設計流程中。除了來自Cadence、Synopsis和西門子的高度專業(yè)化EDA工具之后，他們的半導體工作流程還需要源代碼管理系統(tǒng)，而且越來越多地需要AI。

他說：“我們正試圖用現(xiàn)有的AI新技術和工具來完善這一環(huán)境，這些技術正處于不同的部署階段，有些是內(nèi)部開發(fā)的，有些是與不同的AI供應商合作的?！?/p>

順勢而為

雖然Ranjan與云的關系可能不算是很典型，但他的核心工作與所有企業(yè)的CIO一樣：讓IT投資與整個組織的業(yè)務需求和目標保持一致。

因此Ranjan認為，CIO需要比業(yè)務方面領先半步，以擴展和支持公司不斷發(fā)展的需求，并提供公司各個支持方所需的基礎設施，包括業(yè)務和技術。

這是一種平衡的藝術，但CIO在最高管理層中的角色已經(jīng)隨著行業(yè)的整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型而發(fā)生演變。IT部門不再只是一個成本中心；恰恰相反，他說。

“我的夢想是為公司創(chuàng)造價值，并與公司的業(yè)務保持一致，我首先要確定的是我創(chuàng)建的解決方案是否100%符合公司不斷變化的業(yè)務需求。我渴望每天都處于那種模式?！?/p>