Une des destinations de la puissance de calcul : métaverse + rendu décentralisé
Après avoir trié tous les projets de chaîne publique qui ont reçu un financement en 2022, nous avons exploré plus en détail les orientations subdivisées de la chaîne publique du Metaverse.
Dans la nouvelle piste de la chaîne publique, de nombreuses chaînes publiques tentent de trouver de nouvelles utilisations de la puissance de calcul PoW. Cette utilisation n'est plus utilisée pour maintenir la sécurité du réseau, mais pour générer des preuves, exécuter des activités spécifiques, etc.
Une direction commerciale dont le nombre augmente progressivement est : le rendu décentralisé basé sur des scénarios d'application Metaverse. Ce type de chaîne publique se positionne dans des scénarios d'application verticaux liés au Metaverse, fournissant des services de rendu 2D/3D basés sur la puissance de calcul et conformes à la logique Web3.
Outre les nouvelles chaînes publiques Caduceus et Portalverse Network qui ont reçu un financement l'année dernière, il existe également la chaîne publique Metaverse iPollovers annoncée l'année dernière dans ce domaine, ainsi que le projet Render Network, qui a été le premier à impliquer ce concept. Nous avons organisé les chaînes publiques ci-dessus :
Les services de rendu traditionnels s'appuient sur des processeurs ou des GPU hautes performances, connus comme l'une des « centrales de puissance de calcul ».
Le « rendu » peut être simplement compris comme « graphiques + puissance de calcul + infrastructure ». Le rendu de puissance de calcul traditionnel est l'un des marchés matures au niveau Web2. Sur le marché du rendu GPU, le rendu fait référence au « processus consistant à prendre les graphiques 3D modélisés et à définir de nombreux paramètres pour générer une certaine image de style visuel à travers une série de calculs » lors de la production d'effets spéciaux. Les objets rendus ont des exigences différentes en termes de texture, de matériau, d'éclairage, d'éclairage global, de shader, de flou d'objectif, de profondeur, etc., et nécessitent des styles visuels différents. Cependant, quelle que soit la forme de rendu graphique, cela nécessite beaucoup de choses. Puissance de calcul.
Les industries traditionnelles de prestation de services comprennent le cinéma, la télévision, l'animation, les jeux, l'architecture/le design d'intérieur, la publicité/le cinéma et la télévision/l'emballage, la recherche universitaire, les soins médicaux, les expositions, etc.
Différents scénarios d'application ont des exigences très différentes en matière de qualité, de précision et de vitesse de rendu, et nécessitent différentes solutions CPU/GPU : par exemple, les produits cinématographiques et télévisuels nécessitent des effets réalistes et adoptent souvent la forme d'un pré-rendu/rendu hors ligne pour garantir l'image. qualité, mais la vitesse est extrêmement lente ; les jeux et les écrans AR nécessitent une interaction et un rendu en temps réel, qui nécessitent des fréquences d'images élevées mais de faibles exigences en matière de qualité d'image et de détails.
Rendu hors ligne : plus utilisé dans les effets spéciaux de cinéma et de télévision, les rendus 3D, l'animation CG, la conception de décoration d'intérieur et d'autres scènes.
Rendu en temps réel : principalement utilisé dans les jeux cloud, AR/VR, effets spéciaux de diffusion vidéo en direct, création cloud et autres scénarios nécessitant une latence et une interactivité très faibles.
Dans la quête ultime de scènes réelles, il est difficile de restituer des modèles entièrement réalistes en temps réel dans l'IA, la réalité virtuelle, les jeux 3D et d'autres scènes.
Il est intéressant de noter que certains rendus de scènes sont basés sur différentes solutions techniques. Différents appareils matériels peuvent implémenter des solutions de rendu avec des caractéristiques différentes. Par exemple : le traditionnel OctaneRender (acquis par la société de rendu coopérative hollywoodienne OTOY) est un moteur de rendu physique basé sur GPU qui utilise celui de NVIDIA. GPU de traçage de rayons RTX pour l'accélération matérielle.
Avec l'intervention de l'infrastructure Web3, le réseau distribué décentralisé peut permettre à davantage de participants de rejoindre un tel écosystème, tels que les mineurs CPU/GPU et les créateurs individuels qui ont besoin de services de rendu, pour les scènes métaverse/VR/AR, offrant de nouvelles opportunités.
Dans une certaine mesure, le rendu décentralisé a le potentiel de rompre avec le rendu traditionnel : les jeux Web2 existants nécessitent une utilisation intensive d'images interactives. Lorsque le PC exécute le jeu, la carte graphique restitue un grand nombre d'images en arrière-plan pour former une image continue. Pour les effets visuels (animation de jeu), lorsque la qualité des images rendues est trop élevée ou que les transitions d'animation sont trop fréquentes, le nombre d'images augmente considérablement et la puissance de calcul de la carte graphique ne peut pas suivre, ce qui entraînera des décalages et des retards. , notamment pour le rendu en temps réel. Les jeux cloud Web2 ont toujours été difficiles à résoudre les problèmes de latence élevée et de coût élevé. L'infrastructure de rendu Web3 présente des avantages en matière de simulation de haute précision et de rendu en temps réel.
Par exemple : le réseau de rendu RNDR, l'un des premiers projets en cours, a mentionné dans la dernière version de l'iPad Pro que lorsque la puissance de calcul locale de l'iPad est insuffisante, la puissance de calcul du cloud sur le réseau de rendu sera utilisée pour aide au rendu.
Dans l'infrastructure de rendu Web3 existante, Tokenomics est principalement utilisé pour encourager les utilisateurs écologiques à contribuer à la puissance de calcul de leur carte graphique pendant leur temps libre et à utiliser des nœuds GPU personnels plus distribués pour former un réseau de rendu cloud de calcul de pointe plus proche de chaque utilisateur. Et équilibrer l'initiateur de la tâche de rendu et le fournisseur de puissance de calcul, tout en garantissant la rentabilité du service de rendu, en offrant des avantages aux mineurs de GPU et en maintenant la durabilité écologique.
Dans le même temps, ces plates-formes doivent également fournir des services plus proches de la couche applicative et mieux introduire les créateurs, qui jouent un rôle clé dans le Web3, dans l'écosystème. Prenant comme exemple le premier réseau de rendu RNDR, il proposait deux rôles : « créateurs » (créateurs d'images 3D qui ont besoin d'une puissance de calcul GPU supplémentaire) et « fournisseurs de nœuds » (utilisateurs disposant d'une puissance de calcul GPU inactive). Afin de poursuivre le faible coût de rendu et d'atteindre le public.
En tant qu'infrastructure du Web3, la chaîne publique Metaverse peut mieux prendre en charge l'ensemble de l'écologie de la chaîne.
Par exemple : Prenons l'exemple de l'architecture de réseau de chaîne publique iPolloverse. L'architecture de réseau comporte quatre couches : de faible à élevée, il s'agit de la couche de puissance de méta-calcul, de la couche réseau, de la couche de rendu et de la couche écologique. Selon les informations publiques, son réseau de test a atteint 1 GPU prenant en charge 500 utilisateurs.
À en juger par Render, le premier projet principal de la piste, et la nouvelle chaîne publique du concept de rendu Metaverse, le côté offre de la piste est suffisant, c'est-à-dire que le côté puissance de calcul GPU a été occupé par de nombreuses infrastructures de ce nouveau type. Le minage implique de nombreux rôles, notamment les fournisseurs de services cloud GPU, etc.
Par conséquent, la prochaine chose la plus importante à observer est le côté demande du rendu Metaverse :
Référez-vous aux trois paramètres de base qui composent le métaverse : Avatar (nombre de personnes/rôles), actifs NFT et infrastructure. Le service de réseau de rendu décentralisé peut toucher les trois paramètres ci-dessus.
Du point de vue de la puissance de calcul GPU partagée, ce concept basé sur le edge computing n'est pas nouveau, mais la montée en puissance du concept Metaverse en 2022 et la mise en œuvre de scénarios applicatifs tels que GameFi et les jeux en chaîne offrent de nouvelles opportunités de rendu décentralisé et de scénarios applicatifs. attentes à l’échelle de l’industrie. En tant qu'infrastructure avec des scénarios d'application pratiques, la chaîne publique de rendu Metaverse sera au centre du prochain développement côté demande de rendu.
De plus, du point de vue des calculs complexes, en dehors du scénario Metaverse, certains concepts et scénarios qui utilisent encore des calculs complexes continuent de se multiplier. Par exemple, RNDR teste l'API ChatGPT pour fournir de la puissance de calcul. Ces nouveaux concepts incluent la puissance de calcul de l’IA, la simulation de protéines, les calculs météorologiques, etc. Ces frameworks qui nécessitent beaucoup de puissance de calcul ont ouvert de nouvelles imaginations.