Все о Цифровых системах - новости, статьи, обзоры, аналитика. Более 1000 компаний, товаров и услуг в каталоге.
Добавить компанию

GPU-инфраструктура ITGLOBAL.COM ускорила 3D-визуализацию архитектурной студии в 8 раз

Клиент ITGLOBAL.COM — архитектурная студия специализируется на создании дизайн-проектов и интерьерных решений. До внедрения автоматизации 3D-визуализация каждого проекта создавалась вручную и занимала от двух до трех рабочих дней. Этот срок требовался только для подготовки предварительного макета к первой презентации заказчику; после получения обратной связи команда приступала к доработке и созданию финального решения. 

Очереди на рендеринг замедляли согласование и, по оценке клиента, приводили к потере до 40% потенциальных заказов. Дополнительную нагрузку формировала высокая стоимость работы 3D-дизайнеров, при этом итоговое качество визуализации зависело от опыта конкретного специалиста. В этих условиях компании потребовалось решение, способное сократить сроки и стандартизировать процесс без снижения качества.

ITGLOBAL.COM развернул GPU Cloud на базе двух ускорителей NVIDIA A100 80GB. Конфигурация выбрана с учетом особенностей NeRF-моделей, работающих с большими массивами визуальных данных и предъявляющих повышенные требования к объему и пропускной способности видеопамяти. Инфраструктура обеспечила обучение моделей и рендеринг без простоев, а также возможность масштабирования вычислительных ресурсов при росте числа проектов. 

В результате время создания одной визуализации сократилось с 2–3 дней до двух часов, что обеспечило ускорение в 8 раз. Пропускная способность студии в части подготовки предварительных макетов выросла на 280%, а количество проектов, обрабатываемых одним дизайнером, выросло более чем в три раза без снижения качества. Стандартизация процесса снизила зависимость результата от индивидуального опыта специалистов и позволила масштабировать объем работ без расширения команды.

«Для задач NeRF-визуализации недостаточно просто «мощного облака» — здесь критически важен объем и пропускная способность видеопамяти. Мы спроектировали GPU-инфраструктуру специально под специфику клиента: длительные нагрузки и огромные массивы данных. Выбор NVIDIA A100 с 80 ГБ HBM-памяти позволил исключить простои, которые критичны для обучения таких моделей. В итоге на базе наших ресурсов студия получила не просто вычислительные блоки, а стабильный конвейер, который выдает результат в 8 раз быстрее и легко масштабируется под новые задачи», — прокомментировал Евгений Свидерский, директор облачного бизнеса ITGLOBAL.COM, корпорация ITG.