A LG Electronics usa o NICE DCV para acelerar o design de produtos com acesso remoto a ferramentas de CAE

Um dos maiores usuários corporativos da AWS na Coreia, a LGE fabrica soluções para aparelhos eletrônicos, eletrodomésticos e componentes automotivos. A marca LG ThinQ oferece dispositivos conectados inteligentes, que contam com tecnologia de inteligência artificial, para que se comuniquem entre eles enquanto aprendem sobre os ambientes e padrões de comportamento de seus usuários. A empresa emprega mais de 75 mil pessoas, que trabalham em mais de 120 instalações, incluindo 80 subsidiárias em todo o mundo. Alguns engenheiros trabalham no local, nos dois datacenters da LGE, enquanto outros trabalham de casa, em diferentes regiões.

Os engenheiros da LGE usam as ferramentas CAE executadas on-premises para gerar simulações de computadores, o que ajuda a criar os produtos da marca LG ThinQ. Após as simulações, os engenheiros precisam exibir modelos e resultados remotamente. Porém, a ferramenta de acesso remoto anterior da LGE não usava a potência do GPU de forma eficiente e limitava a exibição de modelos remotamente. Muitos usuários precisavam baixar os dados do servidor em seus desktops locais, o que podia levar horas para um modelo complexo. Segundo Woosung Kim, engenheiro profissional de computação de alta performance (HPC) da LGE, “tínhamos um desafio geográfico”. “Vários usuários estavam trabalhando remotamente, mas a rede não comportava o peso de usuários que lidavam com grandes modelos na infraestrutura de HPC.”

Em 2013, a LGE testou duas soluções de exibição remota, mas o NICE DCV apresentou a melhor performance e ofereceu o melhor valor. “O NICE DCV teve a melhor performance para acelerar a resolução gráfica e baixa latência e foi simples de gerenciar para HPC,” afirma Kim. A consultora de soluções de HPC, International Solution Business Consulting (ISBC), uma parceira de consultoria registrada da AWS, ajudou a LGE a selecionar o NICE DCV. “A ISBC tem um longo histórico de uso do NICE DCV, além de ter sólidas habilidades e experiência com Linux e HPC”, segundo Kim.

Com a ajuda da ISBC, a LGE criou uma prova de conceito em 2013 e começou o serviço de produção no ano seguinte. Usando o NICE DCV, os engenheiros da LGE podem acessar remotamente o software CAE e os sistemas de supercomputação executados em datacenters on-premises, e esses sistemas podem interagir facilmente. A ISBC ajudou a LGE a configurar e usar o NICE DCV juntamente com o software CAE, além de personalizar o NICE EnginFrame, o que simplificou o processo de configuração e execução de aplicações técnicas e científicas, que aproveitam a potência, a escala e a flexibilidade da AWS.

A solução resultou em economias importantes, porque pode simplesmente ser configurada para otimizar a eficiência. O uso do recurso GPU aumentou de 70% a 90% em sistemas Linux, porque o NICE DCV permite que várias sessões compartilhem um único GPU, resultando na redução dos custos de infraestrutura no servidor. Mais de 2.000 estações de trabalho compartilham a solução NICE DCV e cada servidor GPU apoia de 10 a 15 usuários simultaneamente. Em 2016, a LGE começou a dar suporte ao cliente Windows do NICE DCV, uma aplicação independente executada nativamente no sistema operacional Windows, permitindo que os engenheiros expandissem seus dados e projetos de simulação. “O cliente Windows do NICE DCV oferece uma boa performance”, afirma Kim.

Como a solução oferece transmissão 3D remota, os usuários do CAE não precisam carregar ou baixar nada do armazenamento HPC, e podem compartilhar telas entre si para colaborar, o que aumenta a eficiência dos recursos de rede e da produtividade dos funcionários. Além disso, a solução permite que os engenheiros trabalhem remotamente, proporcionando flexibilidade.

Os dados da LGE são centralizados e mantidos seguros on-premises, e o uso do NICE DCV e de outros serviços na AWS ajuda a LGE a manter a segurança dos dados e a proporcionar funcionalidades remotas. Nenhum usuário tem acesso aos dados armazenados nos datacenters. Somente os dados de exibição podem ser transmitidos às telas dos usuários. A LGE também ajustou o controle do acesso a diferentes recursos do NICE DCV, permitindo configurar o que os usuários podem fazer ou acessar. Por exemplo, a LGE pode desabilitar o recurso de copiar e colar ou o uso de drivers USB para certos usuários.

Por fim, a LGE usou o NICE DCV para permitir que os engenheiros acessassem o software CAE on-premises que fosse necessário para o design de produtos da marca LG ThinQ. Essa solução ajudou a reduzir os custos da LGE por meio do compartilhamento de GPU, além de melhorar a colaboração entre engenheiros, mantendo ao mesmo tempo a segurança. Também aumentou a flexibilidade e agilidade da LGE, permitindo que ela se adaptasse rapidamente durante a pandemia do COVID-19.

No futuro, a empresa pretende usar o NICE DCV para modelos de inteligência artificial em desenvolvimento no TensorFlow, uma solução de código aberto para machine learning, que visa aprimorar as iniciativas de desenvolvimento. Segundo Kim, “nossa colaboração com a ISBC proporcionou benefícios significativos para a equipe de HPC da LGE por mais de oito anos”. “A ISBC não só nos ajudou a usar o NICE DCV, mas também atuou como consultora para a infraestrutura de arquitetura e na criação de outras soluções usando os serviços da AWS.”