Một trong những đích đến của sức mạnh tính toán: metaverse + kết xuất phi tập trung

Sau khi sắp xếp tất cả các dự án chuỗi công cộng đã nhận được tài trợ vào năm 2022, chúng tôi đã khám phá thêm các hướng chuỗi công khai được chia nhỏ của Metaverse.

Trong lộ trình chuỗi công khai mới, có nhiều chuỗi công khai đang cố gắng tìm kiếm những cách sử dụng mới cho sức mạnh tính toán PoW. Việc sử dụng này không còn được sử dụng để duy trì an ninh mạng mà để tạo ra bằng chứng, thực hiện các hoạt động kinh doanh cụ thể, v.v.

Một hướng kinh doanh đang dần gia tăng về số lượng là: kết xuất phi tập trung dựa trên các kịch bản ứng dụng Metaverse. Loại chuỗi công khai này được định vị trong các kịch bản ứng dụng dọc liên quan đến Metaverse, cung cấp dịch vụ kết xuất 2D/3D dựa trên sức mạnh tính toán và tuân thủ logic Web3.

Ngoài các chuỗi công khai mới Caduceus và Portalverse Network đã nhận được tài trợ vào năm ngoái, còn có chuỗi công khai Metaverse iPolloverse được công bố vào năm ngoái trong lĩnh vực này, cũng như dự án Render Network được thành lập sớm là dự án đầu tiên liên quan đến khái niệm này. Chúng tôi đã tổ chức các chuỗi công khai trên:

Các dịch vụ kết xuất truyền thống dựa vào CPU hoặc GPU hiệu suất cao, được biết đến như một trong những “cường quốc về sức mạnh tính toán”.

“Rendering” có thể hiểu đơn giản là “đồ họa + sức mạnh tính toán + cơ sở hạ tầng”. Kết xuất sức mạnh tính toán truyền thống là một trong những thị trường trưởng thành ở cấp độ Web2. Trong thị trường kết xuất GPU, kết xuất đề cập đến "quá trình lấy đồ họa 3D được mô hình hóa và thiết lập nhiều tham số để tạo ra hình ảnh có phong cách trực quan nhất định thông qua một loạt phép tính" trong quá trình sản xuất hiệu ứng đặc biệt. Các đối tượng được kết xuất có các yêu cầu khác nhau về kết cấu, chất liệu, kết cấu, ánh sáng, độ chiếu sáng tổng thể, bóng đổ, độ mờ ống kính, độ sâu, v.v. và yêu cầu các phong cách hình ảnh khác nhau. Tuy nhiên, bất kể hình thức kết xuất đồ họa nào, nó đều yêu cầu rất nhiều. khả năng tính toán.

Các ngành truyền thống cung cấp dịch vụ kết xuất bao gồm phim ảnh, truyền hình, hoạt hình, trò chơi, kiến ​​trúc/thiết kế nội thất, quảng cáo/phim và truyền hình/bao bì, nghiên cứu học thuật, chăm sóc y tế, triển lãm, v.v.

Các kịch bản ứng dụng khác nhau có các yêu cầu rất khác nhau về chất lượng, độ chính xác và tốc độ hiển thị, đồng thời yêu cầu các giải pháp CPU/GPU khác nhau: ví dụ: các sản phẩm phim và truyền hình yêu cầu hiệu ứng chân thực và thường áp dụng hình thức kết xuất trước/kết xuất ngoại tuyến để đảm bảo hình ảnh chất lượng , nhưng tốc độ cực kỳ chậm; trò chơi và màn hình AR yêu cầu tương tác và hiển thị thời gian thực, đòi hỏi tốc độ khung hình cao nhưng yêu cầu thấp về chất lượng hình ảnh và độ chi tiết.

Kết xuất ngoại tuyến: được sử dụng nhiều hơn trong các hiệu ứng đặc biệt của phim và truyền hình, kết xuất 3D, hoạt hình CG, thiết kế trang trí nhà cửa và các cảnh khác.

Kết xuất thời gian thực: Chủ yếu được sử dụng trong các trò chơi trên đám mây, AR/VR, các hiệu ứng đặc biệt phát sóng trực tiếp video, tạo đám mây và các tình huống khác yêu cầu độ trễ và khả năng tương tác cao, thấp.

Để theo đuổi các cảnh thực, rất khó để hiển thị các mô hình hoàn toàn thực tế trong thời gian thực trong AI, thực tế ảo, trò chơi 3D và các cảnh khác.

Điều thú vị là một số kết xuất cảnh dựa trên các giải pháp kỹ thuật khác nhau. Các thiết bị phần cứng khác nhau có thể triển khai các giải pháp kết xuất với các đặc điểm khác nhau. Ví dụ: OctaneRender truyền thống (được mua lại bởi công ty kết xuất hợp tác Hollywood OTOY) là một công cụ kết xuất vật lý dựa trên GPU sử dụng NVIDIA. GPU dò tia RTX để tăng tốc phần cứng.

Với sự can thiệp của cơ sở hạ tầng Web3, mạng phân tán phi tập trung có thể cho phép nhiều người tham gia hơn vào hệ sinh thái như vậy, chẳng hạn như người khai thác CPU/GPU và những người sáng tạo cá nhân cần dịch vụ kết xuất, để tạo ra các cảnh metaverse/VR/AR.

Ở một mức độ nhất định, kết xuất phi tập trung có khả năng vượt qua kết xuất truyền thống: các trò chơi Web2 hiện tại yêu cầu sử dụng nhiều hình ảnh tương tác. Khi PC chạy trò chơi, card đồ họa sẽ hiển thị một số lượng lớn hình ảnh ở chế độ nền để tạo thành một liên tục. Đối với hiệu ứng hình ảnh (hoạt hình game), khi chất lượng hình ảnh hiển thị quá cao hoặc chuyển đổi hoạt hình quá thường xuyên, số lượng hình ảnh tăng lên đáng kể và sức mạnh tính toán của card đồ họa không theo kịp sẽ dẫn đến tình trạng giật, lag. , đặc biệt là để hiển thị thời gian thực. Trò chơi trên nền tảng đám mây Web2 luôn khó giải quyết các vấn đề về độ trễ cao và chi phí cao. Cơ sở hạ tầng kết xuất Web3 có lợi thế về mô phỏng độ chính xác cao và kết xuất thời gian thực.

Ví dụ: mạng kết xuất RNDR, một dự án đi đầu trên đường đua, đã đề cập trong bản phát hành mới nhất của iPad Pro rằng khi sức mạnh tính toán cục bộ của iPad không đủ, sức mạnh tính toán của đám mây trên Mạng kết xuất sẽ được sử dụng để trợ giúp về việc hiển thị.

Trong cơ sở hạ tầng kết xuất Web3 hiện có, Tokenomics chủ yếu được sử dụng để khuyến khích người dùng sinh thái đóng góp sức mạnh tính toán của card đồ họa trong thời gian rảnh rỗi và sử dụng nhiều nút GPU cá nhân được phân phối hơn để hình thành mạng kết xuất đám mây điện toán biên gần hơn với mỗi người dùng. Và cân bằng giữa người khởi tạo tác vụ kết xuất và nhà cung cấp năng lượng tính toán, đồng thời đảm bảo hiệu quả chi phí của dịch vụ kết xuất, mang lại lợi ích cho người khai thác GPU và duy trì tính bền vững sinh thái.

Đồng thời, các nền tảng như vậy cũng cần cung cấp dịch vụ gần hơn với lớp ứng dụng và giới thiệu tốt hơn những người sáng tạo, một vai trò quan trọng trong Web3, vào hệ sinh thái. Lấy mạng kết xuất RNDR ban đầu làm ví dụ, nó đề xuất hai vai trò: "người tạo" (người tạo hình ảnh 3D cần thêm sức mạnh tính toán GPU) và "nhà cung cấp nút" (người dùng có sức mạnh tính toán GPU nhàn rỗi). Để theo đuổi chi phí kết xuất thấp và tiếp cận công chúng.

Là cơ sở hạ tầng của Web3, chuỗi công khai Metaverse có thể hỗ trợ tốt hơn cho toàn bộ hệ sinh thái chuỗi.

Ví dụ: Lấy kiến ​​trúc mạng chuỗi công cộng iPolloverse làm ví dụ. Kiến trúc mạng có bốn lớp: từ thấp đến cao, chúng là lớp sức mạnh tính toán Meta, lớp mạng, lớp kết xuất và lớp sinh thái. Theo thông tin công khai, mạng thử nghiệm của nó đã đạt 1 GPU hỗ trợ 500 người dùng.

Đánh giá từ Render, dự án đầu tiên của đường đua và chuỗi công khai mới của khái niệm kết xuất Metaverse, phía cung của đường đua là đủ, tức là phía sức mạnh tính toán GPU đã bị nhiều cơ sở hạ tầng loại mới này chiếm giữ. việc khai thác liên quan đến nhiều Vai trò, bao gồm các nhà cung cấp dịch vụ đám mây GPU, v.v.

Do đó, điều quan trọng tiếp theo cần quan sát là phía nhu cầu kết xuất Metaverse:

Hãy tham khảo ba thông số cơ bản tạo nên metaverse: Avatar (số lượng người/vai trò), tài sản NFT và cơ sở hạ tầng. Dịch vụ mạng kết xuất phi tập trung có thể chạm tới tất cả ba thông số trên.

Từ góc độ sức mạnh tính toán GPU được chia sẻ, khái niệm dựa trên điện toán biên này không phải là mới, nhưng sự nổi lên của khái niệm Metaverse vào năm 2022 và việc triển khai các kịch bản ứng dụng như GameFi và trò chơi chuỗi mang đến những cơ hội mới cho các kịch bản ứng dụng và kết xuất phi tập trung. mong đợi của quy mô ngành. Là một cơ sở hạ tầng với các kịch bản ứng dụng thực tế, chuỗi công khai kết xuất Metaverse sẽ là trọng tâm của quá trình phát triển phía cầu kết xuất tiếp theo.

Ngoài ra, từ góc độ các phép tính phức tạp, ngoài kịch bản Metaverse, một số khái niệm và kịch bản vẫn sử dụng các phép tính phức tạp vẫn đang gia tăng. Ví dụ: RNDR đang thử nghiệm API ChatGPT để cung cấp sức mạnh tính toán. Những khái niệm mới này bao gồm sức mạnh tính toán AI, mô phỏng protein, tính toán thời tiết, v.v. Những khuôn khổ đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán này đã mở ra những trí tưởng tượng mới.