Clients d'Amazon FSx pour Lustre

  • LG AI Research

    LG AI Research En collaboration avec des experts en IA de renommée mondiale, LG AI Research vise à ouvrir la prochaine ère de l'IA afin de réaliser avec vous un avenir prometteur en fournissant un environnement de recherche optimal et en tirant parti des technologies d'intelligence artificielle de pointe.

    Défi : LG AI Research avait besoin de déployer son modèle de fondation, EXAONE, en production en un an. EXAONE, qui signifie « IA experte pour tous », est un modèle multimodal de 300 milliards de paramètres qui utilise à la fois des images et des données textuelles.

    Solution: LG AI Research a utilisé Amazon SageMaker pour entraîner son modèle de fondation à grande échelle, et Amazon FSx pour Lustre pour distribuer des données dans des instances afin d'accélérer l'entraînement des modèles. LG AI Research n'a mis qu'un an à déployer en production son modèle de fondation, EXAONE. En éliminant le besoin d'une équipe de gestion d'infrastructure distincte, LG AI Research a déployé avec succès EXAONE en un an et a réduit ses coûts d'environ 35 %.

    Lire l'étude de cas de LG AI Research. »
  • Paige

    Paige est le principal fournisseur de transformation numérique des pathologies. Il propose une solution Web complète basée sur l'IA qui apporte efficacité et fiabilité au diagnostic du cancer.

    Défi : les solutions sur site de Paige ont atteint leur maximum. Leur objectif était de former des modèles d'IA et de machine learning pour aider à traiter la pathologie du cancer. Paige a découvert que plus ils disposent de capacités de calcul, plus vite ils peuvent entraîner leurs modèles et aider à résoudre les problèmes de diagnostic.

    Solution : Pour exécuter ses charges de travail de formation au ML, Paige a sélectionné les instances Amazon EC2 P4d, alimentées par des GPU NVIDIA A100 Tensor Core, qui offrent des performances élevées pour la formation en ML et les applications HPC dans le cloud. Paige utilise Amazon FSx pour Lustre, un système de stockage partagé entièrement géré basé sur un système de fichiers très populaire à hautes performances. L'entreprise a connecté ce service à certains de ses compartiments Amazon S3, ce qui permet à ses équipes de développement de traiter des pétaoctets de données d'entrée ML sans avoir à préconfigurer manuellement les données sur des systèmes de fichiers à hautes performances. Grâce à la solution AWS, Paige peut entraîner 10 fois plus de données sur site à l'aide de l'infrastructure AWS pour le ML.  Paige a également bénéficié de flux de travail internes 72 % plus rapides avec Amazon EC2 et Amazon FSx pour Lustre. 

    En connectant Amazon FSx pour Lustre à Amazon S3, nous pouvons nous entraîner avec 10 fois plus de données que ce que nous avons essayé dans l'infrastructure sur site sans aucun problème.

    Alexander van Eck, staff AI engineer - Paige
    Lisez l'étude de cas, Paige favorise le traitement du cancer à l'aide d'un flux de travail hybride de ML construit avec des instances Amazon EC2 P4d. »
  • Toyota

    Le Toyota Research Institute choisit FSx pour Lustre afin de réduire les temps d’entraînement du machine learning en matière de reconnaissance d'objets.

    Le Toyota Research Institute (TRI) collecte et traite de grandes quantités de données de capteurs provenant des essais de conduite de ses véhicules autonomes. Chaque ensemble de données d'entraînement est stocké sur un périphérique NAS sur site et transféré vers Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) avant d'être traité sur un puissant cluster de calcul GPU. TRI avait besoin d'un système de fichiers à hautes performances pour l'associer à ses ressources de calcul, accélérer l’entraînement de ses modèles de ML et fournir des informations plus rapidement à ses scientifiques des données.

    Nous avions besoin d'un système de fichiers parallèle pour nos ensembles de données d’entraînement de ML et avons choisi Amazon FSx pour Lustre pour sa disponibilité et sa durabilité accrues par rapport à notre système de fichiers traditionnel. L'intégration avec les services AWS, y compris S3, en a également fait l'option privilégiée pour notre stockage de fichiers haute performance.

    David Fluck, ingénieur logiciel chez Toyota Research Institute
  • Shell

    Shell propose un portefeuille dynamique d'options énergétiques, allant du pétrole, du gaz et de la pétrochimie à l'énergie éolienne, solaire et à l'hydrogène. Shell est fière de fournir l'énergie dont ses clients ont besoin pour améliorer leur vie. 

    Défi : Shell s'appuie sur le HPC pour la création de modèles, les tests et la validation. De 2020 à 2022, l'utilisation du GPU a été inférieure à 90 % en moyenne, ce qui a entraîné des retards dans les projets et des limites à l'expérimentation de nouveaux algorithmes.

    Solution : Shell augmente sa capacité de calcul sur site en passant au cloud avec les clusters Amazon EC2 et Amazon FSx pour Lustre. Cette solution permet à Shell d'augmenter ou de diminuer rapidement, et d'acheter de la capacité de calcul supplémentaire uniquement en cas de besoin. Les GPU de Shell sont désormais pleinement utilisés, ce qui réduit les coûts de calcul et accélère les tests de modèles de machine learning.

  • Storengy

    Storengy, filiale du groupe ENGIE, est l'un des principaux fournisseurs de gaz naturel. L'entreprise propose aux entreprises du monde entier des technologies de stockage de gaz, de solutions géothermiques, de production d'énergie sans carbone et de stockage.

    Pour s'assurer que ses produits sont correctement stockés, Storengy utilise des simulateurs de haute technologie pour évaluer le stockage souterrain du gaz, un processus qui nécessite l’utilisation intensive de charges de travail informatiques à haute performance (HPC). L'entreprise utilise également la technologie HPC pour effectuer des tâches de découverte et d'exploration du gaz naturel.

    Grâce à AWS, nous disposons de la capacité de mise à l'échelle et de la haute disponibilité nécessaire pour réaliser des centaines de simulations à la fois. De plus, la solution se met automatiquement à l’échelle lors de nos périodes de pointe, ce qui signifie que nous n’avons pas de surprises avec notre environnement HPC.

    Jean-Frédéric Thebault, ingénieur chez Storengy
  • Smartronix

    Smartronix tire parti de FSx pour Lustre pour fournir des performances fiables et élevées pour ses déploiements SAS Grid.

    Smartronix fournit des solutions cloud, de la cybersécurité, de l’intégration de systèmes, du C5ISR et de l’analyse de données dans le monde entier, ainsi que de l’ingénierie axée sur les missions pour de nombreuses organisations commerciales et fédérales parmi les plus importantes du monde. Smartronix s'est appuyée sur SAS Grid pour analyser et fournir des statistiques quotidiennes sur la COVID à l'échelle de l'État, et a trouvé son système de fichiers parallèle autogéré difficile à administrer et à protéger.

    La collaboration avec AWS et l'exploitation de leurs solutions gérées, telles que FSx pour Lustre, nous ont permis de mieux servir nos clients, avec une plus grande disponibilité et un coût inférieur de 29 % à ceux des systèmes de fichiers autogérés.

    Rob Mounier, architecte de solutions en chef chez Smartronix
  • Netflix

    Netflix est un service de streaming qui propose une grande variété d'émissions de télévision, de films, de dessins d'animation, de documentaires primés, etc.

    Défi : Netflix utilise un entraînement distribué à grande échelle pour les modèles de machine learning multimédia, pour les miniatures de post-production, les effets visuels et la génération de bandes-annonces pour des milliers de vidéos et des millions de clips. Netflix était confronté à de longues attentes en raison de la réplication entre nœuds et d'un temps d'inactivité du GPU de 40 %.

    Solution : Netflix a repensé l'architecture de son pipeline de chargement de données et amélioré son efficacité en précalculant tous les clips vidéo/audio. Netflix a également choisi Amazon UltraClusters (instances EC2 P4d) pour accélérer les performances de calcul. Les performances d'Amazon FSx pour Lustre permettent à Netflix de saturer les GPU et d'éliminer pratiquement le temps d'inactivité des GPU. Netflix bénéficie désormais d'une amélioration de 3 à 4 fois supérieure grâce au précalcul et à FSx pour Lustre, réduisant ainsi le temps d'entrainement des modèles d'une semaine à 1 à 2 jours.

    Regardez la vidéo : Entraînement distribué à grande échelle sur les modèles de machine learning multimédia avec Amazon FSx pour Lustre. »
  • Hyundai

    Hyundai Motor Company est devenue un constructeur automobile de renommée mondiale qui exporte ses véhicules de marque dans plus de 200 pays.

    Défi : L'un des algorithmes souvent utilisés dans la conduite autonome est la segmentation sémantique, qui consiste à annoter chaque pixel d'une image à l'aide d'une classe d'objet. Ces classes peuvent être une route, une personne, une voiture, un bâtiment, la végétation, le ciel, etc. Hyundai teste la précision et recueille des images supplémentaires pour corriger les performances prédictives insuffisantes dans des situations spécifiques. Cela peut toutefois s'avérer difficile, car il n'y a souvent pas assez de temps pour préparer toutes les nouvelles données tout en laissant suffisamment de temps pour entraîner le modèle et respecter les délais prévus.

    Solution : Hyundai a choisi Amazon SageMaker pour automatiser l'entraînement des modèles et la bibliothèque Amazon SageMaker pour le parallélisme des données, afin de passer d'un GPU unique à un entraînement distribué. Ils ont choisi Amazon FSx pour Lustre pour entraîner des modèles sans attendre de copies de données. Ils ont également choisi Amazon S3 pour le stockage permanent de leurs données. Hyundai a atteint une efficacité de mise à l'échelle allant jusqu'à 93 % avec 8 instances de GPU, soit 64 GPU au total. FSx pour Lustre a permis à Hyundai d'exécuter plusieurs tâches d'entraînement et expériences avec les mêmes données sans aucun temps d'attente.

    Lire le billet de blog du client »
  • Rivian

    Rivian a pour mission de faire en sorte que le monde reste à jamais aventureux. Nous pensons qu'il existe une façon plus responsable d'explorer le monde et nous sommes déterminés à faire de la transition vers le transport durable une expérience passionnante.

    Pour respecter les calendriers d'ingénierie très courts et réduire le besoin de prototypes réels, le fabricant de véhicules électriques Rivian s'appuie sur des techniques avancées de modélisation et de simulation. Grâce à de grandes capacités de calcul, les simulations permettent aux ingénieurs de tester de nouveaux concepts et de mettre rapidement leurs conceptions sur le marché.

    Le partenariat avec Amazon permet à Rivian de se concentrer sur le développement et la livraison de véhicules durables, et non sur l'informatique. Et avec Amazon, nous exécutons nos principales applications de développement plus rapidement que sur site, notamment 56 % plus rapidement sur Elements, 35 % plus rapidement sur Siemens et 20 % plus rapidement sur Ansys.

    Madhavi Osanaka, CIO - Rivian
    Lire l'étude de cas de Rivian »
  • DENSO

    Denso développe des capteurs d'image pour les systèmes avancés d'assistance au conducteur (ADAS), qui aident les conducteurs à gérer des fonctions telles que le stationnement et le changement de voie.

    Défi : pour développer les modèles ML nécessaires à la reconnaissance d'images ADAS, DENSO avait créé des clusters de GPU dans son environnement sur site. Cependant, plusieurs ingénieurs du ML partageaient des ressources GPU limitées, ce qui a eu une incidence sur la productivité, en particulier pendant la période chargée précédant le lancement d'un nouveau produit.

    Solution : En adoptant Amazon SageMaker et Amazon FSx pour Lustre, Denso a pu accélérer la création de modèles de reconnaissance d'image ADAS en réduisant le temps d'acquisition de données, de développement de modèles, d'apprentissage et d'évaluation.

    « La pratique du passage au cloud va continuer de s'accélérer dans le domaine de l'intelligence artificielle et du machine learning. Je suis convaincu qu'AWS continuera à nous apporter son assistance alors que nous continuons à ajouter des fonctionnalités. »

    Kensuke Yokoi, general manager - DENSO
    Lisez l'étude de cas Denso. »
  • Joby Aviation

    Joby Aviation utilise AWS pour révolutionner le transport.

    Défi : les ingénieurs de Joby s'appuient sur le calcul haute performance (HPC) pour réaliser des milliers de simulations complexes et intensives de dynamique des fluides numériques (CFD) qui utilisent chacune des centaines de cœurs de CPU et peuvent prendre de nombreuses heures.

    Solution : l'utilisation d'Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) et d'Amazon FSx pour Lustre a permis à Joby d'obtenir des résultats plus rapides avec ses charges de travail CFD par rapport à une infrastructure de calcul haute performance sur site.

    Lorsque nous essayions d'exécuter des dizaines de simulations en même temps, nous lisions et écrivions plusieurs gigaoctets de données à la fois, ce qui ralentissait tout. FSx pour Lustre a éliminé ces problèmes de capacité. Nous pouvons désormais augmenter facilement la taille de notre disque dur.

    Alex Stoll, responsable de l'aéromécanique chez Joby Aviation
    Lire l'étude de cas de Joby Aviation »
  • T-Mobile

    T-Mobile réalise des économies annuelles de 1,5 million de dollars et double la vitesse des charges de travail SAS Grid grâce à Amazon FSx pour Lustre.

    Défi : T-Mobile connaissait des frais généraux de gestion élevés et des difficultés de performance avec sa charge de travail SAS Grid autogérée.

    Solution : T-Mobile a déployé Amazon FSx pour Lustre, un système de fichiers hautes performances entièrement géré, pour migrer et faire évoluer son infrastructure SAS Grid. T-Mobile a utilisé l'intégration étroite d'Amazon FSx et S3 pour réduire ses frais de stockage et optimiser ses opérations.

    Amazon FSx pour Lustre nous a permis de doubler la vitesse de nos charges de travail SAS Grid, de réduire notre coût total de possession de 83 % et d'éliminer complètement notre charge opérationnelle. Notre partenariat avec AWS nous permet de nous concentrer sur ce que nous faisons de mieux, à savoir développer des produits innovants pour nos clients, tout en nous appuyant sur les fonctionnalités de stockage de pointe de FSx et les capacités d'hébergement de classe mondiale d'AWS.

    Dinesh Korde, directeur principal du développement logiciel – T-Mobile
  • Netflix

    La production de la quatrième saison de la série dramatique épisodique de Netflix « The Crown » a dû faire face à des défis inattendus. En effet, le monde s'est confiné en raison de la pandémie de COVID-19, juste au moment où le travail de post-production des effets visuels devait commencer. En adoptant un flux basé sur le cloud sur AWS, y compris le serveur de fichiers Amazon FSx Lustre pour améliorer le débit, l'équipe interne de Netflix chargée des effets visuels, composée de 10 artistes, a pu réaliser de manière transparente plus de 600 plans pour les 10 épisodes de la saison en seulement 8 mois, tout en travaillant à distance. 

    Lire le billet de blog « The Crown dans le cloud » »
  • Maxar

    Maxar utilise AWS pour fournir des prévisions 58 % plus rapidement que son superordinateur météorologique ne le permettait.

    Défi : Maxar Technologies, partenaire de confiance et innovateur dans le domaine de l'intelligence terrestre et des infrastructures spatiales, avait besoin de fournir des prévisions météorologiques plus rapidement que son superordinateur sur site.

    Solution : Maxar a travaillé avec AWS pour créer une solution HPC utilisant des technologies clés, notamment Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) pour des ressources de calcul sécurisées et hautement fiables, Amazon FSx pour Lustre pour accélérer le débit de lecture/écriture de son application, et AWS ParallelCluster pour créer rapidement des environnements de calcul HPC sur AWS.

    Maxar a utilisé Amazon FSx pour Lustre dans notre solution HPC AWS pour exécuter le modèle numérique de prévisions météorologiques de la NOAA. Cela nous a permis de réduire le temps de calcul de 58 % et de générer les prévisions en 45 minutes environ à un nettement plus avantageux. L'optimisation de nos ressources de calcul AWS nous a permis d’améliorer considérablement nos performances.

    Stefan Cecelski, Ph. D. ingénieur et scientifique en chef des données chez Maxar Technologies
    Lire l'étude de cas de Maxar »
  • INEOS TEAM UK

    INEOS TEAM UK accélère la conception des bateaux pour la Coupe de l’America grâce à AWS.

    Défi : créée en 2018, INEOS TEAM UK a pour objectif d'organiser la Coupe de l'America, le plus ancien trophée sportif international au monde, en Grande-Bretagne. La Coupe de l'America limite les essais sur l'eau à 150 jours au maximum avant l'événement. Des simulations de haute performance en dynamique des fluides numériques (CFD) des monocoques et de foils deviennent donc essentielles à la conception d'un bateau gagnant.  

    Solution : à l'aide d'AWS, INEOS TEAM UK peut traiter des milliers de simulations de conception pour son équipe de la Coupe de l'America en une semaine, alors qu'il lui fallait plus d'un mois avec un environnement sur site. INEOS TEAM UK a participé à la 36e édition de la Coupe de l'America en 2021. L'équipe utilise un environnement HPC exécuté sur des instances Spot Amazon EC2.  Pour garantir des performances de disque rapides pour les milliers de simulations réalisées chaque semaine, l'équipe a également utilisé Amazon FSx pour Lustre afin de fournir un système de fichiers rapide, mis à l’échelle, sécurisé et hautes performances basé sur Amazon Simple Storage Service (S3).

    AWS nous permet de prendre des mesures de conception plus importantes, simplement parce que nous avons plus de temps pour comprendre nos résultats.

    Nick Holroyd, responsable du design – INEOS TEAM UK
    Lire l'étude de cas d'INEOS TEAM UK »
  • Hive VFX

    Hive VFX réduit les coûts initiaux du studio et fonctionne comme un studio VFX dans le cloud sur AWS.

    Défi : Hive avait besoin d'une infrastructure de haute performance pour lancer un petit studio cloud indépendant permettant aux artistes du monde entier de créer du contenu de qualité.

    Solution : Amazon FSx pour Lustre entièrement géré, intégré à Amazon S3, a fourni un accès rapide aux ressources de calcul AWS sans investissement initial important ni expertise de la part de l'équipe informatique interne. La synchronisation transparente des données et des autorisations de fichiers entre FSx Lustre et S3 a permis à Hive VFX de stocker un grand volume d'images et de partager des données de projet entre les continents.

    Je peux créer un système de fichiers Amazon FSx pour Lustre en 5 minutes et tout est géré par AWS.

    Bernie Kimbacher, fondateur – Hive VFX
    Lire l'étude de cas de Hive VFX »
  • Lyell

    Lyell accélère ses recherches sur le traitement cellulaire du cancer grâce à Amazon FSx pour Lustre.

    Défi : Lyell fournit des traitements contre le cancer à base de cellules qui nécessitent la conception informatique de protéines à grande échelle. Ces charges de travail étaient traditionnellement exécutées sur site, mais l'entreprise avait besoin d'une solution plus évolutive et plus rentable, car elle était limitée à une seule expérience par mois.

    Solution : depuis la migration de leur système de fichiers vers FSx pour Lustre, les scientifiques des données peuvent mettre en marche et arrêter des milliers de clusters HPC composés d'instances EC2 et de systèmes de fichiers Amazon FSx, ce qui leur permet d'exécuter rapidement des expériences lourdes en termes de traitement, et de ne payer pour le calcul et le stockage que pour la durée de la charge de travail.

    Amazon FSx pour Lustre accélère notre recherche dans le développement de la prochaine génération de traitements contre le cancer. Grâce à FSx, nous avons réduit le temps d'exécution de nos expériences de plusieurs semaines à quelques heures, et nous avons permis aux scientifiques de tester bien plus d'hypothèses qu'auparavant. Nos charges de travail exécutées sur des dizaines de milliers de nœuds de calcul peuvent désormais utiliser FSx pour accéder aux données S3 à des ensembles très élevés.

    Anish Kejariwal, responsable de l'ingénierie de l'analyse des données – Lyell Immunopharma
  • BlackThorn Therapeutics

    BlackThorn Therapeutics accélère l'obtention d’informations grâce à FSx pour Lustre.

    Défi : le traitement des données d'imagerie par résonance magnétique (IRM) à l'aide de systèmes de fichiers cloud faits maison standard exigeait beaucoup de ressources et de temps. BlackThorn avait besoin d'une solution de stockage de fichiers partagés à forte intensité de calcul pour simplifier ses flux de travail de science des données et de machine learning.

    Solution : Amazon FSx pour Lustre est intégré à Amazon S3 et Amazon SageMaker, ce qui permet un traitement rapide de leurs ensembles de données d’entraînement ML ainsi qu'un accès transparent aux calculs grâce aux instances Amazon EC2.

    FSx pour Lustre nous a permis de créer un pipeline de traitement de données IRM de haute performance. Le temps de traitement des données pour nos flux de travail basés sur le ML a été réduit à quelques minutes contre des jours et des semaines auparavant.

    Oscar Rodriguez, directeur principal de l'innovation et de la technologie chez BlackThorn Therapeutics
  • Qubole

    Qubole améliore la durabilité des données tout en réduisant les coûts grâce à Amazon FSx pour Lustre.

    Défi : Qubole recherchait une solution de stockage haute performance pour traiter les charges de travail analytiques et d'IA/ML de ses clients. Ils avaient besoin de stocker et de traiter facilement les données intermédiaires contenues dans leur parc d’instances Spot EC2.

    Solution : Qubole a utilisé Amazon FSx pour Lustre pour stocker et traiter des données intermédiaires via son système de fichiers parallèle à haut débit.

    Les deux principaux problèmes de nos utilisateurs, à savoir les coûts élevés et les pertes de données intermédiaires, découlaient de l'utilisation d'instances EC2 et d'instances Spot EC2 inactives pour traiter et stocker des données intermédiaires générées par des cadres de traitement distribués tels que Hive et Spark. Nous avons pu résoudre ce problème en utilisant Amazon FSx pour Lustre, un système de fichiers très performant, pour décharger les données intermédiaires. Désormais, nos utilisateurs n'ont pas à payer pour maintenir les instances inactives et ne sont pas affectés par l'interruption des nœuds Spot EC2. Amazon FSx a aidé nos utilisateurs à réduire leurs coûts totaux de 30 %.

    Joydeep Sen Sarma, directeur technique – Qubole
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