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DreamWorks Animation y SAP HANA colaboran con Lenovo en informática de alto rendimiento


Imagen: Getty Images/iStockphoto

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Lenovo anunció dos asociaciones en su conferencia Tech World el miércoles. El primero es un clúster informático de alto rendimiento en el centro de datos de animación DreamWorks Animation del estudio de cine. El segundo es una asociación con SAP HANA Enterprise Cloud Client Edition.

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carrera de animación

A principios de este año, DreamWorks se vio en la necesidad de actualizar su centro de datos heredado. Lenovo dice que, por lo general, lleva cuatro años hacer una película animada generada por computadora, con cientos de artistas e ingenieros trabajando en colaboración para crear 5 mil millones de archivos digitales que requieren 200 millones de horas de computación para renderizarse, o más de 22,000 años de computación. «Esta es una escala de procesamiento y carga computacional pesada, no muy diferente de las necesidades de supercomputación de los investigadores», dijo la compañía.

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Diseñar e instalar clústeres informáticos de alto rendimiento durante el apogeo de la pandemia mundial fue un desafío considerable. Lenovo navega por la cadena de suministro y trabaja en estrecha colaboración con el estudio.

En la actualidad, los centros de datos de DreamWorks Animation están equipados con la tecnología de refrigeración líquida Lenovo Neptune para respaldar la pasión del estudio por hacer películas más grandes y audaces.

“Bromeo diciendo que no puedo comprar un rollo de papel higiénico durante la pandemia, pero puedo comprar e instalar una supercomputadora”, dijo en un comunicado Skottie Miller, investigadora de DreamWorks Animation Systems Architecture.

Según la compañía informática, el sistema de refrigeración líquida Lenovo Neptune utiliza agua de fuentes existentes para reducir el consumo de energía en un tercio, al tiempo que permite que se almacene más potencia informática en las paredes de los centros de datos tradicionales.

Además, según DreamWorks Animation, el equipo de logística del estudio aprovechó el alcance de la cadena de suministro global de Lenovo para preordenar componentes con plazos de entrega más largos, mantenerlos en Europa hasta que puedan enviarse y trabajar con proveedores globales para entregar sistemas y sincronizar su llegada. .

«Es una obra maestra logística bien coreografiada», agregó Miller.

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Lenovo dijo que la asociación con DreamWorks Animation proporciona un escenario para mostrar lo que la computación de alto rendimiento puede lograr para las industrias más allá de la investigación científica, especialmente cuando se combina con la experiencia y el soporte adecuados.

«El centro de datos está realmente en el corazón de nuestro entorno», dijo el CTO de DreamWorks Animation, Jeff Wike, en un comunicado. «A medida que late y crece, tiene que respaldar todas estas diferentes ambiciones creativas y operativas».

el rendimiento importa

Según el anuncio del miércoles, SAP HANA Enterprise Cloud Customer Edition ahora se entregará localmente en los centros de datos de los clientes. Lenovo dijo que aprovechará los servicios de infraestructura Lenovo TruScale, los servidores Lenovo ThinkSystem y ThinkAgile y el almacenamiento certificado y respaldado por SAP HANA.

“Esta es una oferta llave en mano de bajo riesgo que permite a los clientes mantener su entorno de software SAP y sus datos en las instalaciones, mientras obtienen los beneficios de una experiencia de nube privada”, dijo Lenovo.

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Lenovo dijo que el servicio de infraestructura TruScale de Lenovo es un ejemplo de un modelo de consumo que puede ayudar a aliviar los desafíos financieros a medida que expande su huella informática. Lenovo dijo que también está desempeñando un papel en la habilitación de modelos de consumo flexibles para clientes empresariales para que SAP pueda llevar la nube a los clientes.

Es una forma en que las organizaciones pueden acelerar y optimizar sus capacidades de administración de datos para habilitar inteligencia empresarial procesable, aprovechar el análisis en tiempo real para brindar información más rápida y democratizar el poder de la inteligencia artificial (IA) para tomar mejores decisiones y obtener una ventaja competitiva a través de información. , dijo Lenovo.

Los datos ya no se procesan solo en los centros de datos tradicionales, dijo la compañía. Los datos se crean en múltiples puntos de acceso, y las últimas innovaciones tecnológicas ahora permiten a los usuarios hacer más con sus datos y procesar y analizar datos en el perímetro o incluso en la nube.

«Esta tendencia sugiere que el uso de [customer] datos para proporcionar mejores resultados», dijo Lenovo.

Una tecnología probada utiliza análisis de datos de alto rendimiento (HPDA) para lograr resultados en tiempo real. HPDA es la fusión de big data y computación de alto rendimiento. Lenovo dijo que los motores de análisis de big data tradicionales, como Apache Hadoop y Apache Spark, almacenan y administran grandes volúmenes de datos no estructurados, que pueden extraerse para obtener tendencias y conocimientos.

Sin embargo, los requisitos de velocidad y latencia del análisis en tiempo real plantean desafíos importantes para los sistemas de big data tradicionales.

Según la empresa, el desafío para los clientes que ejecutan estas cargas de trabajo es que la computación de escalamiento horizontal tradicional no es rentable y no brinda el rendimiento necesario para analizar datos en tiempo real.

“Los clientes con una plataforma de centro de datos común a menudo tienen que hacer concesiones entre el almacenamiento, la memoria y el rendimiento informático y luego decidir qué combinación es la mejor para sus necesidades específicas de carga de trabajo”, dijo Lenovo. «La ejecución de estas cargas de trabajo intensivas en computación a menudo requiere no solo el rendimiento de HPC, sino también el nivel de capacidad de almacenamiento y memoria adecuado para big data».

Lenovo dice que está diseñando sistemas de misión crítica que combinarán potencia de procesamiento, almacenamiento y memoria en una sola máquina. La compañía dice que el objetivo es permitir a los usuarios ejecutar y analizar conjuntos de datos masivos en la memoria del sistema y minimizar los desafíos de latencia.

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