LG Electronics 公司利用 NICE DCV，透過從遠端存取 CAE 工具而加速產品設計

LGE 是 AWS 在韓國的最大企業使用者之一，它製造消費性電子產品、家電和車用零組件解決方案。它推出的 LG ThinQ 品牌以人工智慧技術提供智慧型連線裝置，使裝置之間不僅能彼此通訊，還能瞭解使用者的行為模式和環境。這家公司旗下有 75,000 名員工，設有 120 多家營運據點，包括全球 80 個子公司。有些工程師在 LGE 兩大資料中心現場工作，有幾個區域的其他工程師則是居家辦公。

LGE 的工程師們使用內部部署的 CAE 工具產生電腦模擬，以協助設計 LG ThinQ 產品。模擬過後，工程師們必須從遠端顯示模型和結果。然而，LGE 過往使用的遠端存取工具無法有效使用 GPU 電力，因而在從遠端顯示模型時受限。絕大多數的使用者都必須將伺服器的資料下載到本機桌面，複雜的模型可能必須耗費好幾個小時。LGE 的高效能運算 (HPC) 專業工程師 Woosung Kim 表示「我們被地理位置所侷限，多數使用者都在遠端辦公，但是網路資源不敷某些重度網路使用者的需要，因為這些使用者負責的是 HPC 基礎設施的大型模型。」

LGE 在 2013 年測試過其他兩款遠端顯示解決方案，但 NICE DCV 效能最高也最具競爭優勢。Kim 表示「NICE DCV 在加速圖形解析度和低延遲方面具有最佳效能，而且 HPC 管理起來很簡單。」讓 LGE 選擇使用 NICE DCV 的幕後推手是 HPC 解決方案顧問公司 International Solution Business Consulting (ISBC)，它也是 AWS 的註冊顧問合作夥伴。Kim 表示「ISBC 長期使用 NICE DCV，經驗豐富，而且它也有很強的 Linux 和 HPC 技術能力及背景。」

透過 ISBC 的協助，LGE 在 2013 年進行了概念驗證，隔年開始起用上線服務。透過 NICE DCV，LGE 工程師們可遠端存取執行於內部部署資料中心的 CAE 軟體和高速運算系統，而這些系統也可以順暢無礙地彼此互動。ISBC 協助 LGE 裝機並使用 NICE DCV 搭配 CAE 軟體，而且還自訂 NICE EnginFrame (這款工具利用 AWS 的電力、擴展性和靈活性簡化了設定及執行技術與科學應用程式的流程)。

這款解決方案大幅降低了成本，因為它只需要簡單的設定就能發揮最佳效率。由於 NICE DCV 可讓多個工作階段共用一個 GPU，因而使 Linux 系統上 GPU 資源的使用率提高了 70–90%，進而省下伺服器基礎設施的成本開支。NICE DCV 解決方案開放給 2,000 多個工作站共用，每個 GPU 伺服器可同時支援 10–15 名使用者。2016 年 LGE 開始支援 NICE DCV Windows 用戶端 – 這是一種在 Windows 作業系統上單機執行的應用程式，可讓工程師們沿用其模擬專案和資料。Kim 表示「NICE DCV Windows 用戶端的效能優異。」

由於該解決方案備有遠端 3D 串流功能，因此 CAE 使用者不需在 HPC 儲存區中上傳或下載資料，此外，還可以彼此共用螢幕以便進行協同合作，進而提高網路資源的效率和員工生產力。不只如此，這款解決方案可讓工程師們從遠端作業，同時享有靈活性。

LGE 的資料在內部部署下採集中管理，安全無虞，而且使用 NICE DCV 搭配其他 AWS 服務使 LGE 的資料即使在啟用遠端功能的情況下也無安全顧慮。無使用者可以直接存取存放在資料中心內的資料；只有顯示資料可以進行串流處理，傳送到使用者的螢幕上。再者，LGE 針對各種不同的 NICE DCV 功能採取精細的存取控制機制，可設定哪些使用者可進行哪些作業或存取哪些內容。例如，LGE 可以停用複製和貼上功能，或是不讓某些使用者使用 USB 隨身碟。

最終，LGE 透過 NICE DCV 使工程師們得以從遠端存取他們在設計 LG ThinQ 產品時所需的內部部署 CAE 軟體。這款解決方案透過讓多個工程師共用 GPU 並提高協同合作的效率，在兼顧資料安全的前提下，成功協助 LGE 節省成本。它也同時提高 LGE 的靈活性和敏捷性，在 COVID-19 疫情期間仍能快速應變。

該公司日後打算使用 NICE DCV 來開發 TensorFlow (一種機器學習專用的開放原始碼解決方案) 的人工智慧模型，以便進一步提升其研發能力。Kim 表示「過去 8 年多來，我們與 ISBC 攜手合作，為 LGE 的 HPC 團隊締造了極高效益。ISBC 不只協助我們使用 NICE DCV，也針對基礎設施的架構以及使用 AWS 服務建置的其他解決方案，為我們提供諮詢服務。」