LG Electronics nutzt NICE DCV zur Beschleunigung der Produktentwicklung mit Fernzugriff auf CAE-Tools

LGE ist einer der größten Unternehmensanwender von AWS in Korea und stellt Unterhaltungselektronik, Haushaltsgeräte und Fahrzeugkomponentenlösungen her. Die Marke LG ThinQ bietet intelligente, vernetzte Geräte mit künstlicher Intelligenz, die miteinander kommunizieren können und gleichzeitig die Verhaltensmuster und die Umgebung ihrer Benutzer erlernen. Das Unternehmen beschäftigt mehr als 75.000 Mitarbeiter in über 120 Betrieben, darunter 80 Tochtergesellschaften in aller Welt. Einige Ingenieure arbeiten vor Ort in den beiden Rechenzentren von LGE, während andere in verschiedenen Regionen von zu Hause aus arbeiten.

Die Ingenieure von LGE setzen lokal laufende CAE-Tools ein, um Computersimulationen für die Entwicklung von LG-ThinQ-Produkten zu erstellen. Nach den Simulationen müssen die Ingenieure Modelle und Ergebnisse remote anzeigen. Das frühere Fernzugriffstool von LGE nutzte die GPU-Leistung jedoch nicht effizient und war bei der Remote-Anzeige von Modellen eingeschränkt. Die meisten Benutzer mussten die Daten vom Server auf ihre lokalen Desktops herunterladen, was bei einem komplexen Modell Stunden dauern konnte. „Es gab eine Herausforderung geografischer Art“, sagt Woosung Kim, High Performance Computing (HPC) Professional Engineer bei LGE. „Viele Benutzer arbeiteten aus der Ferne, aber das Netzwerk reichte nicht aus für intensive Benutzer, die große Modelle auf der HPC-Infrastruktur bearbeiten.“

Im Jahr 2013 testete LGE zwei andere Remote-Display-Lösungen, aber NICE DCV war am leistungsfähigsten und bot das beste Preis-Leistungs-Verhältnis. „NICE DCV hatte die beste Leistung für die Beschleunigung der Grafikauflösung und eine niedrige Latenz, und es war für HPC einfach zu verwalten“, sagt Kim. Der HPC-Lösungsberater International Solution Business Consulting (ISBC), ein registrierter AWS-Beratungspartner, unterstützte LGE bei der Auswahl von NICE DCV. „ISBC nutzt seit langem NICE DCV und verfügt über fundierte Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich Linux und HPC“, sagt Kim.

Mithilfe von ISBC erstellte LGE 2013 einen Machbarkeitsnachweis und nahm im darauffolgenden Jahr den Produktionsbetrieb auf. Mit NICE DCV können LGE-Ingenieure aus der Ferne auf CAE-Software und Supercomputing-Systeme zugreifen, die in einem On-Premises-Rechenzentrum laufen, und diese Systeme können nahtlos zusammenarbeiten. ISBC unterstützte LGE bei der Einrichtung und Nutzung von NICE DCV zusammen mit der CAE-Software sowie bei der Anpassung von NICE EnginFrame, das den Prozess der Einrichtung und des Betriebs technischer und wissenschaftlicher Anwendungen vereinfacht, die die Leistung, den Umfang und die Flexibilität von AWS nutzen.

Die Lösung hat zu erheblichen Kosteneinsparungen geführt, da sie zur Optimierung der Effizienz einfach konfiguriert werden kann. Die Nutzung der GPU-Ressourcen verbesserte sich auf Linux-Systemen um 70–90 Prozent, da NICE DCV mehreren Sitzungen die gemeinsame Nutzung einer einzigen GPU ermöglicht, was Einsparungen bei den Serverinfrastrukturkosten zur Folge hat. Mehr als 2.000 Workstations nutzen gemeinsam die NICE DCV-Lösung, und jeder GPU-Server unterstützt 10–15 Benutzer gleichzeitig. Seit 2016 unterstützt LGE den NICE DCV Windows Client – eine eigenständige Anwendung, die nativ auf dem Windows-Betriebssystem läuft – und ermöglicht Ingenieuren die Erweiterung ihrer Simulationsprojekte und -daten. „Der NICE DCV Windows Client bietet eine gute Leistung“, sagt Kim.

Da die Lösung Remote-3D-Streaming bietet, müssen CAE-Benutzer keine Daten aus dem HPC-Speicher hoch- oder herunterladen und können Bildschirme gemeinsam nutzen, was die Effizienz der Netzwerkressourcen und die Produktivität der Mitarbeiter erhöht. Darüber hinaus ermöglicht die Lösung den Ingenieuren die Arbeit aus der Ferne, was ihnen Flexibilität verleiht.

Die Daten von LGE sind zentralisiert und sicher vor Ort, und mithilfe des Einsatzes von NICE DCV und anderen Services auf AWS kann LGE diese Daten schützen und gleichzeitig Remote-Funktionen ermöglichen. Kein Benutzer hat direkten Zugriff auf die in den Rechenzentren gespeicherten Daten; lediglich die Anzeigedaten können auf die Bildschirme der Benutzer übertragen werden. Darüber hinaus verfügt LGE über eine fein abgestufte Zugriffskontrolle für verschiedene Funktionen von NICE DCV, so dass konfiguriert werden kann, was Benutzer tun oder worauf sie zugreifen können. So kann LGE beispielsweise die Möglichkeit des Kopierens und Einfügens oder die Verwendung von USB-Laufwerken für bestimmte Benutzer deaktivieren.

Letztendlich nutzte LGE NICE DCV, um den Ingenieuren den Fernzugriff auf die On-Premises CAE-Software zu ermöglichen, die sie für die Entwicklung der LG ThinQ-Produkte benötigten. Mithilfe dieser Lösung konnte LGE durch gemeinsame GPU-Nutzung Kosten sparen und die Zusammenarbeit zwischen den Ingenieuren verbessern – und das alles bei gleichbleibender Sicherheit. Auch die Flexibilität und Agilität von LGE wurde gesteigert, so dass während der COVID-19-Pandemie eine schnelle Anpassung möglich war.

In Zukunft plant das Unternehmen den Einsatz von NICE DCV für Modelle der künstlichen Intelligenz, die auf TensorFlow, einer Open-Source-Lösung für Machine Learning, entwickelt werden, um seine Entwicklungsarbeit weiter zu verbessern. „Unsere Zusammenarbeit mit ISBC verschafft dem HPC-Team von LGE seit über 8 Jahren erhebliche Vorteile“, sagt Kim. „ISBC hat uns nicht nur bei der Nutzung von NICE DCV geholfen, sondern fungiert auch als Berater für die Architektur der Infrastruktur und den Aufbau anderer Lösungen mit AWS-Diensten.“