Одно из направлений вычислительных мощностей: метавселенная + децентрализованный рендеринг
Отсортировав все проекты публичных сетей, получившие финансирование в 2022 году, мы дополнительно изучили подразделённые направления публичных сетей Метавселенной.
В новом треке общедоступных цепочек есть много общедоступных цепочек, пытающихся найти новые способы использования вычислительной мощности PoW. Это использование больше не используется для обеспечения сетевой безопасности, а для создания доказательств, выполнения конкретных задач и т. д.
Направление бизнеса, число которого постепенно увеличивается: децентрализованный рендеринг на основе сценариев приложений Metaverse. Этот тип публичной цепочки используется в сценариях вертикальных приложений, связанных с Метавселенной, предоставляя услуги 2D/3D-рендеринга на основе вычислительной мощности и совместимые с логикой Web3.
В дополнение к новым публичным сетям Caduceus и Portalverse Network, получившим финансирование в прошлом году, существует также публичная сеть Metaverse iPolloverse, анонсированная в прошлом году в этой области, а также ранее созданный проект Render Network, который первым использовал эту концепцию. Мы организовали вышеуказанные публичные сети:
Традиционные услуги рендеринга полагаются на высокопроизводительные процессоры или графические процессоры, которые известны как одни из «источников вычислительной мощности».
«Рендеринг» можно просто понимать как «графика + вычислительная мощность + инфраструктура». Традиционный рендеринг вычислительных мощностей — один из зрелых рынков на уровне Web2. На рынке рендеринга с помощью графического процессора рендеринг означает «процесс получения смоделированной 3D-графики и установки множества параметров для создания изображения определенного визуального стиля посредством серии вычислений» во время создания специальных эффектов. К визуализируемым объектам предъявляются разные требования к текстуре, материалу, текстуре, освещению, глобальному освещению, шейдеру, размытию линзы, глубине и т. д. и требуются разные визуальные стили. Однако независимо от формы рендеринга графики для этого требуется много. вычислительная мощность.
Традиционные отрасли оказания услуг включают кино, телевидение, анимацию, игры, архитектуру/дизайн интерьера, рекламу/кино и телевидение/упаковку, научные исследования, медицинское обслуживание, выставки и т. д.
Различные сценарии приложений предъявляют совершенно разные требования к качеству, точности и скорости рендеринга и требуют разных решений CPU/GPU: например, кино- и телепродукты требуют реалистичных эффектов и часто используют форму предварительного рендеринга/офлайн-рендеринга для обеспечения качества изображения. качество, но скорость крайне низкая; игры и AR-дисплеи требуют взаимодействия и рендеринга в реальном времени, что требует высокой частоты кадров, но низких требований к качеству и детализации изображения.
Оффлайн-рендеринг: больше используется в спецэффектах кино и телевидения, 3D-рендеринге, компьютерной анимации, дизайне домашнего декора и других сценах.
Рендеринг в реальном времени: в основном используется в облачных играх, AR/VR, спецэффектах для прямых трансляций видео, создании облаков и других сценариях, требующих высокой низкой задержки и интерактивности.
В конечном итоге в погоне за реальными сценами сложно визуализировать полностью реалистичные модели в реальном времени в искусственном интеллекте, виртуальной реальности, 3D-играх и других сценах.
Интересно, что рендеринг некоторых сцен основан на разных технических решениях. Различные аппаратные устройства могут реализовывать решения рендеринга с разными характеристиками. Например: традиционный OctaneRender (приобретенный голливудской совместной компанией рендеринга OTOY) — это механизм физического рендеринга на базе графического процессора, использующий NVIDIA. Графический процессор RTX с трассировкой лучей для аппаратного ускорения.
Благодаря вмешательству инфраструктуры Web3 децентрализованная распределенная сеть может позволить большему количеству участников присоединиться к такой экосистеме, например, майнерам CPU/GPU и отдельным создателям, которым необходимы услуги рендеринга для сцен метавселенной/VR/AR. Дайте новые возможности.
В определенной степени децентрализованный рендеринг имеет потенциал для преодоления традиционного рендеринга: существующие игры Web2 требуют широкого использования интерактивных изображений. Когда компьютер запускает игру, видеокарта будет отображать большое количество изображений в фоновом режиме, образуя непрерывное изображение. Для визуальных эффектов (игровая анимация), когда качество визуализированных изображений слишком высокое или слишком частые переходы анимации, количество изображений значительно увеличивается, а вычислительная мощность видеокарты не успевает за ним, что приводит к лагам и задержкам. , особенно для рендеринга в реальном времени. Облачным играм Web2 всегда было трудно решить проблемы высокой задержки и высокой стоимости. Инфраструктура рендеринга Web3 имеет преимущества в высокоточном моделировании и рендеринге в реальном времени.
Например: сеть рендеринга RNDR, один из первых головных проектов на треке, в последней версии iPad Pro упомянула, что, когда локальная вычислительная мощность iPad недостаточна, вычислительная мощность облака в сети рендеринга будет использоваться для помогите с рендерингом.
В существующей инфраструктуре рендеринга Web3 токеномика в основном используется для поощрения экологических пользователей к использованию вычислительных мощностей видеокарт в свободное время и использованию более распределенных персональных узлов графического процессора для формирования сети облачного рендеринга периферийных вычислений ближе к каждому пользователю. И сбалансируйте инициатора задачи рендеринга и поставщика вычислительной мощности, обеспечивая при этом экономическую эффективность услуги рендеринга, предоставляя преимущества майнерам графического процессора и сохраняя экологическую устойчивость.
В то же время такие платформы также должны предоставлять услуги ближе к уровню приложений и лучше вводить авторов, играющих ключевую роль в Web3, в экосистему. Взяв в качестве примера раннюю сеть рендеринга RNDR, она предлагала две роли: «создатели» (создатели 3D-изображений, которым необходимы дополнительные вычислительные мощности графического процессора) и «поставщики узлов» (пользователи с простаивающими вычислительными мощностями графического процессора). Для того, чтобы добиться низкой стоимости рендеринга и охватить общественность.
Публичная цепочка Metaverse, являющаяся инфраструктурой Web3, может лучше поддерживать всю экологию цепочки.
Например: возьмем в качестве примера сетевую архитектуру публичной сети iPolloverse. Сетевая архитектура состоит из четырех уровней: от низкого к высокому: уровень метавычислительной мощности, сетевой уровень, уровень рендеринга и экологический уровень. Согласно общедоступной информации, ее тестовая сеть достигла 1 графического процессора, поддерживающего 500 пользователей.
Судя по Render, раннему главному проекту трека, и новой общедоступной цепочке концепции рендеринга Metaverse, сторона предложения трека достаточна, то есть вычислительная мощность графического процессора занята многими инфраструктурами этого нового типа. майнинга включает в себя множество ролей, включая поставщиков облачных услуг на графических процессорах и т. д.
Поэтому следующая, более важная вещь, на которую следует обратить внимание, — это сторона спроса на рендеринг Метавселенной:
Обратитесь к трем основным параметрам, составляющим метавселенную: аватар (количество людей/ролей), активы NFT и инфраструктура. Служба децентрализованной сети рендеринга может влиять на все три вышеуказанных параметра.
С точки зрения общей вычислительной мощности графического процессора эта концепция, основанная на периферийных вычислениях, не нова, но появление концепции Metaverse в 2022 году и реализация сценариев приложений, таких как GameFi и цепные игры, открывают новые возможности для децентрализованного рендеринга сценариев приложений и. ожидания отраслевого масштаба. Как инфраструктура с практическими сценариями применения, общедоступная цепочка рендеринга Metaverse будет в центре внимания следующего развития спроса на рендеринг.
Кроме того, с точки зрения сложных вычислений, за пределами сценария Metaverse, некоторые концепции и сценарии, которые все еще используют сложные вычисления, все еще растут. Например, RNDR тестирует API ChatGPT для обеспечения вычислительной мощности. Эти новые концепции включают вычислительную мощность искусственного интеллекта, моделирование белков, расчеты погоды и т. д. Эти платформы, требующие больших вычислительных мощностей, открыли новые возможности для воображения.