フィルムスタジオ、HPC管理のレンズに再びフォーカス

Nicole Hemsoth

先進的なスーパーコンピューティング技術の助けを借りて、アニメーション映画はスケッチの単純サイクルから写実的、物理精度の芸術作品へと進化した。

私たちの多くが追跡したように、Pixarの夜明けから人間がリアルなアニメーションと対話する最新のヒット作まで、髪を振り上げることから、極寒のツンドラの向こうでリアルタイムに雪片を吹きつけるシミュレーションされた吹雪や荒れるように描写された海での物理法則によって激しく動揺する船にいたるまで、すべてにおいてハイパーリアリズムには限界がないようだ。

しかし、すごいリアリズムには大きな投資を伴う。例えば、2003年に登場した衝撃的な映像である映画「ロードオブザリング　王の帰還」の時代から、もっと最新の今年の「猿の惑星：新世紀」にいたるまでを考えると、計算需要は10倍になっている、とAdaptive Computing社のシニアソフトウェアエンジニアであるDavid Beerは言う。

リアリズムと正確な物理における進歩がこれまでに高まる計算投資を必要とするのは不思議ではない。メディアおよびエンターテイメントのセグメントは、全体のHPCサーバビジネスの推定で比較的安定した10%を占めているが、企業は計算能力を増強しようとしている。若干の面白い形であるが、それはエンターテイメント産業のしみだらけであるが、大変な性質に合うのだ。

多くのスタジオのレンダリングの問題は、膨大な計算リソースの必要性は大規模スーパーコンピューティングサイトのそれに相等するが、比較的短い作業期間だけのために、永久的に数千サーバを持つことは効率的ではないことだ。さらにこの作業をパブリッククラウドに持っていくと、多数のサーバをプロビジョニングする全体のコストの面で、クラウドサービスプロバイダーとの特別な関係を通した懸念がある。サーバのセキュリティ保護はひとつだ。コストの面ではデータの移動はボトムラインとして大きなウェイトがあるが、多くのスタジオにおける懸念のトップはセキュリティに根強い懸念がある。

このすべてに追加するが、ほとんどのスタジオは、カスタムワークフローと管理を必要とする複雑で、キャラクタもしくはシーン固有の要素のレンダリングを管理する魔法のようなカスタムコードを持っているという事実がある。最後に、これはスタジオが多くのパーソナライゼーション、リソース使用のオプション、およびこの方法に沿ったワークフローのガイダンスを必要とすることを意味する、とBeerは言う。いくつかのスタジオは独自の中央に位置するデータセンター(例えばPixar)を持っている一方、Weta Digitalを含む他は複数のセンターに分散したデータセンターをオペレーションしている。それでもリソースは見落とせない。集めると、これらはTop500の上位100位に入るのだ。

制作スタジオのレンダリング環境になると、ノード数は2000から5000ノードであることが多いが、コア数は大きく異なる。特にGPUはスタジオにとって標準品であり、大量購入し、多くのメモリまたは異なるコプロセッサを搭載するボックスを使う混成環境の利点を得ているが、購入自体は「陳腐」なHPC側になりがちだ、とBeerは語る。つまり、スタジオは最新のHPCプロセッサの技術革新を経験していないということだ。彼らは知っているものに固着し、電力やワークフロー管理などの広範囲にわたった他の問題にフォーカスしている。

GPUやコプロセッサの面でスタジオは逸れるかもしれないが、リソース管理は懸念事項のままだ。制作会社がレンダリングをパブリックまたはインターナルクラウドだけに依存する例があるが、ピーク時の時間帯だけでなく、需要サイクルを通して高価なHPC製品に対する投資を最大化できることを見ている、とBeerは語る。したがって、彼自身のような企業は大スタジオのニーズに対応するために、異なるサイトに渡ってワークロードをバランスさせるだけでなく、小規模のメディア企業もプライベートクラウド構成を使ってスタジオサーバを利用することができる方法を見つけている、と彼は言う。これらのポイントは、ROIが明確である大規模なアクティビティがある間は、高い需要と大規模な演算用に独自のデータセンターを持つことは役に立つが、風が収まった後にはリソース管理はトリッキーになってくるということだ。

「広範囲なHPCの世界では、利用率、効率などなどに関するも多くの問題を解決してきました。しかし、大規模スーパーコンピューティングサイトにおける利用効率や電力消費率を見ることは、スタジオにとって学ぶべき多くのレッスンがあるのです。」とBeerは教えてくれた。

エクサスケールにおける懸念についてHPCコミュニティのメンバーを話した際に、非常に高い目標に専念しているコミュニティのニーズと、メディアやエンターテイメントを含む営利企業によるものとは、それほど変わりがない、と彼は指摘している。両方の領域において、「あるべきところにデータを置き、計算のための準備をし、データをパイプラインに蓄積すること」であるとBeerは説明した。

「大規模システムを簡単に構築する時が来た際に、私達はポイントに近づいてきます。ラボが懸念を持っているかもしれないが、これらの人にとっては電力会社が大きな掛け金を請求し始めるかどうか心配しているのです。エクサスケールにしても商用にしても、それはお金と感覚の会話なのです。しかし、ひとつを解決すれば他も解決します。」

一言で言えば、正しいクラウドのバランス、正しい管理フレームワーク、そしてデータを移動し扱う最も効率的な方法を見つけるかどうか、この産業におけるシステムの視野は他のHPC領域の範囲外ではない。需要が少なく進行中でもよいが、メディアとエンターテイメント全体としては、まずます複雑な方法で計算条件が増えるニーズに直面することを余儀なくされるのだ。