據報道，谷歌芯片設計團隊已經成功將其 IT 工作負載遷移到了谷歌云平臺。這項工作是在 Alphabet Cloud 團隊的支持下完成的，該團隊專門從事 IT 遷移工作。不過，這并不是谷歌首次將工作負載遷移到云端，因為谷歌在許多領域都已經采取了這種做法，例如 DeepMind、Vertex AI、YouTube 和 Waze。通過利用云計算的可伸縮性、靈活性和成本效益，谷歌芯片設計團隊受益匪淺。

芯片設計團隊最初是在一臺計算機機架上創建的，隨著工作負載的不斷增加和復雜度的提高，規模也隨之擴大，現在已經發展成數十個機架和數百臺服務器。隨著項目數量的增加，團隊面臨越來越多的挑戰，每個新項目都需要新的工程師和基礎設施。然而，當團隊優先考慮招聘工程師來管理和優化遺留機器時，卻忽視了增長和創新的重點。

在全面遷移到谷歌云之前，芯片設計團隊采用了一種使用谷歌內部軟件設計環境的混合解決方案，并將一些電子設計自動化 (EDA) 工作負載發送到云端。雖然這種方法在短期內是有效的，但在轉移工作負載進行分析時存在明顯的延遲。同時，運行兩個桌面（一個用于設計環境，一個用于在谷歌云中的結果）也給團隊帶來了額外的負擔。

通過與 Alphabet Cloud 團隊的合作，谷歌芯片設計團隊已經全面遷移到了谷歌云。這一舉措為該公司帶來了巨大的商業利益。據谷歌公司稱，將工作負載遷移到云端使得新計算基礎設施的交付周期從六個月縮短到了幾天，同時也降低了運營成本。因此，團隊可以更快地創新，花費更少的時間在數據中心的維護上。

此外，該團隊還利用谷歌云的 AI 和 ML 功能來設計更高效的芯片。他們利用谷歌云中現成的各種 ML 算法來高效地導航大型搜索空間，并在芯片設計的各個階段應用獨特的優化。這項工作使芯片設計流程得到了極大的簡化和加速，從而縮短了上市時間，并擴大了 ML 加速器的產品領域。通過利用谷歌云的強大功能，芯片設計團隊可以預測資源使用情況并使用更少的計算資源，從而提高了效率和性能。

在過去一年中，自從團隊遷移到谷歌云以來，他們已經將每日作業提交量增加了 170%。這表明團隊能夠更快地完成任務，同時保持平穩的調度延遲。此外，他們利用谷歌云上的 250+ GKE 集群支持工作負載，并解決了對在谷歌云上運行作業所需的 EDA 工具許可證的訪問問題。

芯片設計團隊還計劃開源部分流程，特別是 Bazel 構建規則和回歸系統，以便其他芯片制造商可以從他們與谷歌云一起使用的方法中受益。這將有助于加速芯片設計的發展和創新，同時也將有利于整個行業的進步和發展。