竞争的尽头是算力

目前，Joby Aviation已使用了AWS（亚马逊云计算服务）加速其eVTOL飞机的设计迭代。使整个组织可以更加专注于设计，而不是管理一个规模可观的IT基础设施。

云计算服务代表的是算力，而算力代表的是效率，为什么要使用公共基础设施来作为设计工具的平台，那估计是使用的工具越来越复杂，种类越来越多，团队协作的数量越来越多。所以，今天我们一起了解一下Joby所采用的高性能云计算服务。

亚马逊HPC（高性能计算机）是为需要低延迟和动态资源供应的应用程序提供高计算能力。并行是AWS HPC的主要关注点，使用AWS批处理服务可以处理多个HPC节点，并提供高的节点间通信能力。

随着AWS HPC的推出，用户可以以更快的速度将桌面上的想法转化为市场产品。此外，AWS为高性能节点间通信提供了显著的吞吐量而不是为HPC应用程序提供所有功能的单一单元服务，而是允许对系统进行精细颗粒度控制的服务集合。

说起AWS的HPC，就不得不得提起ARM处理器的兴起。戈登·摩尔在1965年预测，微芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番。但是由于摩尔定律的终结，大型高性能计算（HPC）系统的硬件和软件变得越来越复杂，经常包含越来越具体的单元，以加快帮助程序员的框架或编程模型控制的特定工作负载。Arm体系结构是最近出现的HPC体系结构之一。

Acorn RISC（精简指令集计算机）机器被称为ARM。ARM处理器是精简指令集计算机上构建的CPU家族中最知名的成员。ARM处理器的功耗明显低于基于复杂指令集计算机（CISC）的处理器，因为其需要更少的晶体管。

由于低热量和低功耗的特点，ARM处理器在嵌入式系统中取得了巨大成功。尤其在手表等小型设备中发挥了重要作用。然而，随着时间的推移，工程师们开始看到ARM处理器的更多潜力，包括被用于HPC。

正如我们所知，晶体管的数量与功耗成正比。由于ARM的晶体管较少，与英特尔处理器相比消耗的功率要小得多。从处理器体系结构的角度来看，已经使用了两种不同的方法来提高数据处理的能源效率。利用具有CISC设计的低功耗CPU，例如Intel Atom产品系列，是一种策略。替代策略包括采用RISC（精简指令集计算机）架构的处理器，如ARM产品系列。与采用CISC设计的处理器相比，RISC处理器通常使用更少的晶体管，从而降低功耗和散热。采用RISC设计的处理器通常比采用CISC架构的处理器需要更少的晶体管，从而降低功耗和散热。ARM处理器在平板电脑和智能手机等嵌入式系统中取得了巨大成功。

另一方面，英特尔CPU采用了CISC设计。虽然ARM倾向于采用软件方法进行优化，但英特尔更倾向于优化硬件以最大限度地提高硬件性能。摩尔定律和并行处理历来允许超级计算机性能稳步提高，而能源效率被视为次要问题。但很快就发现，超级计算机发展到下一个水平的关键概念是功耗。

与英特尔处理器相比，ARM处理器每秒可以处理数百万条指令。ARM通过去除多余和重复的代码，提供了巨大的性能改进。仅仅因为ARM基于RISC架构，并不意味着它优于英特尔CPU；相反，更适合特定的用例。在过去的三十年里，基于ARM的处理器已经出货了2150多亿台。由于其体积较小，功耗较低，因此适合小型设备。能源效率在当代HPC研究环境中变得至关重要，这是最关键的。以廉价成本实现HPC的传统方法包括将许多机器的处理能力组合成集群，由于ARM处理器在移动和嵌入式系统中的普及，目前有了价格合理的ARM开发平台。

高性能云技术的最新发展引发了并行和高性能计算行业的变革。HPC应用程序开发人员因此发现Amazon Web Services、Microsoft Azure和Oracle计算基础设施变得吸引人，其可以为远程虚拟化计算资源提供对高性能软件和硬件堆栈的强大支持。

而ARM评估了许多云技术，包括亚马逊网络服务、谷歌云平台和微软Azure。经过对所有云平台的仔细考虑后，ARM最终决定选择了AWS，原因有以下两个：

1.允许动态配置资源，

AWS能够根据HPC应用程序的计算和存储需求进行扩展。这为利益相关者提供了很大的灵活性，不必担心计算能力或存储空间不足，因为整个体系结构是自动的，可以在需要时添加更多的节点。

2.采用现收现付模式

，大多数其他云平台总是对计算和存储收取固定费用。然而，AWS采用了合理的成本削减策略，只对所使用的服务量收费。

因此，ARM开始将其所有资源迁移到AWS Cloud，因为其提供了极大的灵活性，并允许以具有成本效益的方式定制和优化芯片。ARM利用了AWS Batch，后者负责管理大量的EC2计算节点。如前所述，AWS Batch有助于根据EDA工作负载动态缩放EC2节点。

以前，ARM手动更改计算和存储资源，但现在只使用AWS Batch和AWS EFA实现节点间通信功能。