Künstliche Intelligenz findet zunehmend Verbreitung in verschiedenen Branchen und Anwendungen. Hinter den Kulissen von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning bestimmen hochgradig daten- und rechenintensive Prozesse das Geschehen. Um die generierten riesigen Datenmengen zu speichern und für die Verarbeitung in Echtzeit bereitzustellen, ist eine besonders leistungsfähige, skalierbare Datenmanagement-Plattform gefragt.

Festplattenbasierte oder hybride Speichersysteme haben hier längst ihre Grenzen erreicht. Für die Datenverarbeitung auf diesem – weiter steigenden – Niveau kommen heute vollständig Flash-basierter Storage zum Einsatz. Moderne All-Flash-Systeme zeichnen sich durch wesentliche Innovationen aus, die erst in den vergangenen fünf Jahr in wirtschaftlich attraktivem Rahmen nutzbar wurden. Mittels Technologien wie Hyperscale-Flash und Storage Class Memory (SCM) gelang es, das Speichermedium Flash, das sich zuvor bereits durch Effizienz und Performance auszeichnete, immer weiter zu optimieren.

In Zeiten von Big Data, Analytik und KI geht es heute darum, immer größere Datenvolumina immer schneller zu bewältigen. Zugleich werden Energieeffizienz und Nachhaltigkeit immer wichtiger. Eine moderne Datenplattform, die diesem Anspruch gerecht wird, unterstützt Hyperscale-Flash mit hoher Speicherdichte und einer hohen Speicherkapazität pro Watt Leistungsaufnahme. Neue Ansätze zur Datenreduzierung verbessern dabei die Gesamteffizienz nochmals. Fortlaufende Flash-Optimierung erweitert den Lebenszyklus einer Storage-Umgebung gegenüber herkömmlichen HDD- und Hybrid-Lösungen.

Was mit einer zeitgemäßen All-Flash-Lösung im Produktiveinsatz möglich ist, demonstrieren die Pixar Animation Studios, eine Tochtergesellschaft der Walt Disney Company, eindrucksvoll. Pixar nutzte VAST Data als Datenplattform für seine jüngste Produktion "Elemental" und für weitere besonders daten- und rechenintensive Filmprojekte.

Rechenintensivstes Filmprojekt aller Zeiten
Die Zusammenarbeit zwischen Pixar und VAST geht auf das Jahr 2018 zurück. Damals galt es, neue Animationstechniken mit volumenintensivem Rendering für den Film "Soul" zu unterstützen. Bei „Elemental“ sind die Anforderungen an die Skalierung der aufwändig animierten Charaktere und Umgebungen nochmals deutlich gestiegen. Ziel war es, einen aufwändigeren, neuen Look basierend auf dem Look von "Soul" zu kreieren, was in diesem großen Maßstab eine Herausforderung war.

Volumetrische Charaktere und Umgebungen, erstmals bei "Soul" umgesetzt, führten zu massiven Datensätzen und Tausenden von erforderlichen Render-Cores, um den Rendering-Prozess für jedes Einzelbild durchzuführen. Während bei "Soul" 75.000 Render-Cores erforderlich war, waren es bei "Elemental" bereits 160.000. Volumetrische Daten sind simulierte Daten, die sich pro Frame und pro Durchlauf ändern, wobei es keine Möglichkeit zum Zwischenspeichern gibt. Die Daten müssen schnell für alle Clients verfügbar sein, damit sie darauf zugreifen und diese ablesen können.

Die Arbeiten zu "Elemental" begannen bereits 2017 und waren damit das rechenintensivste Filmprojekt aller Zeiten – mit dem sechsfachen Rechenaufwand von "Soul" und dem 800-fachen Aufwand im Vergleich zum Original von "Toy Story". Letzterer Titel von 1995 benötigte knapp 300 Hochleistungsrechner der damaligen Generation, für "Monsters, Inc." waren es bereits 700 und für "Findet Nemo" etwa 1000 Computer nur für den Rendering-Prozess. Der Unterschied bei "Elemental" gegenüber dem Vorgängertitel besteht darin, dass jede Figur in jedem Bild des Films anders aussieht. Es gibt keine Geometrie oder Texturen, die durchgängig verwendet werden.

Schnelle Bereitstellung großer Datenmengen für Rendering
VAST ermöglichte Pixar für "Elemental" die Bereitstellung dieser großen Datenmengen zur Render-Zeit und unterstützt heute das Animationsstudio bei der Einführung von KI und Deep Learning für zukünftige Filme. Aktuell verfügt die zentrale Render-Farm auf dem Campus in Emeryville über mehr als 150.000 Computer, womit es gelang, die 10.000 Artikulationspunkte für die Hauptfiguren Wade und Ember zu rendern. Typische Pixar-Charaktermodelle haben nur etwa 4000 Punkte. Pixar setzt auf Techniken, um traditionelle Charaktere mit Drahtgittermodellen und Texturkarten zu verwenden. Diese Techniken beschleunigen die Cores, um auf diese Daten zuzugreifen und sie mehrfach zu nutzen.

Vor "Elemental" hatte Pixar Highspeed-Storage-Caches, Dateiserver, auf denen die Daten gespeichert waren, im Einsatz. Sie waren schnell, hatten aber nur geringe Kapazität und waren sehr teuer im Betrieb. Bei der volumetrischen Verarbeitung ist jedoch schneller Datenzugriff mit großer Kapazität erforderlich, da jedes Bild sich aus einzigartigen Daten zusammensetzt. Waren in den letzten fünf Jahren 300 bis 500 TByte der Maßstab für einen Animationsfilm, sind es bei "Elemental" bereits 1770 TByte an Daten. Die Größe des gesamten Arbeitspakets, das für die Fertigstellung des Films bei maximaler Auslastung benötigt wird, hat nochmals deutlich zugenommen. Die Produktion verbraucht immer mehr Speicherplatz, wobei der Spitzenwert auf dem Höhepunkt des Renderings erreicht wird und danach wieder abfällt.

Mehr Kapazität und Leistung als jemals zuvor benötigt
Rendering-Maschinen haben einen Lebenszyklus von etwa fünf bis sieben Jahren. "Elemental" erforderte jedoch vor Ablauf des Zyklus zusätzliche Investitionen für eine größere Kapazität und schnellere Verarbeitung. Pixar benötigte viel mehr Kapazität in Form der schnellsten verfügbaren Storage-Hardware, wie sie nur eine vollständig Flash-basierte Lösung bereitstellen konnte. Es war ein gutes Timing, dass VAST parallel zu Beginn der Produktion eine entsprechende Plattform auf den Markt brachte. Die Datenplattform für Workload-intensive Anwendungen punktet mit skalierbarer Leistung, einfachem Datenmanagement und verbesserter Produktivität.

VAST machte es für Pixar erschwinglich und skalierbar, die Grenzen für die Visualisierung der Charaktere nach oben hin zu erweitern, um die Animationskünstler nicht einschränken zu müssen. Künstler fragen nicht nach neuer Technologie, sondern nach neuen Looks – und diese Looks bestimmen es, wohin die Reise technologisch geht. Die Produktionsfirma konnte sich die Kapazität und Performance leisten, die sie brauchte. Andere Projekte teilen sich heute diese Ressourcen gemeinsam. Das Hochgeschwindigkeitssystem ist in der Lage, parallel verschiedene Produktionen zur gleichen Zeit zu rendern. Die Investitionen in Technologie haben es Pixar ermöglicht, einfacher zu skalieren, was sich positiv auf das Budget auswirkt. Die Produktionsfirma kann nun die Nachfrage befriedigen, um Projekte termingerecht durchzuführen, und ist in der Lage, die Technologie anzupassen, um zu expandieren.

"Elemental" definiert den neuen Pixar-Look. Die Technologie ermöglicht es, Figuren und Umgebungen zu schaffen, die den aktuellen Pixar-Look erweitern. Dies gibt den Geschichtenerzählern neue Möglichkeiten, sich vorzustellen, wie sie ihre Geschichten erzählen können – komplett mit dem Bild, das sie im Kopf haben, ohne Kompromisse eingehen zu müssen. Es gibt viele Geschichten, die nicht erzählt wurden oder die vielleicht geändert werden mussten, weil es die aktuellen Grenzen der Rechenleistung einzuhalten galt. Der Zugang zu neuen Technologien wie der VAST Data-Plattform ermöglicht es Pixar, maximalen Nutzen aus dem aktuellen Stand der Technik zu ziehen. So kann die Produktionsfirma ihre Fähigkeiten immer wieder verbessern und sich weiterentwickeln, was dem Publikum beeindruckende Phantasiewelten auf der Leinwand beschert.

Fazit
Die Disney-Tochter Pixar hat mit "Elemental" die Grenzen des technisch Machbaren bei Animationsfilmen erneut nach oben verschoben. Das technische Fundament dazu lieferte eine All-Flash-basierte Storage-Infrastruktur für die extrem daten- und rechenintensiven Rendering-Jobs. Die Datenplattform unterstützt Hyperscale-Flash mit hoher Speicherdichte und Speicherkapazität bei geringem Energieverbrauch. Die Animationskünstler von Pixar erhielten so die Möglichkeit, ihre Story ohne technische Kompromisse zu visualisieren.

ln/Sven Breuner, Field CTO International bei VAST Data