電子發燒友網報道(文/莫婷婷)2022年,隨著相關技術的成熟,全真互聯應用也加速普及。在字面定義上,全真互聯指的是通過多種終端和形式,實現對真實世界全面感知、連接、交互的一系列技術集合與數實融合創新模式。
由騰訊聯合埃森哲發布《全真互聯白皮書》指出了全真互聯的4大發展特征:全真體驗、無限連接、自由協同、數實融合。而支撐全真互聯發展的是無限算力、可信協議、泛在智能等關鍵技術發展,包括云計算、區塊鏈、AI等技術,云技術主要為各類全真互聯應用場景提供更充足的算力和便捷的計算載體。
異構計算作為重要的算力底座,被認為是科技進入智能時代和全真互聯網時代的算力基礎。那么,它主要是解決哪些問題呢?騰訊云異構計算產品總監宋丹丹提到了三個方面,一是解決了全真互聯過程中所需要的一個單機算力,二是伴隨著卡的迭代, PCIe 帶寬也在增加,異構計算可以解決高延時問題,三是可以解決成本高的問題。
異構計算最擅長的是高效率和低延時應用場景,因此除了通用領域,異構計算還能面向AI、視覺計算、科學計算領域。目前,騰訊云已經推出多款異構計算產品,并且面向多個應用領域落地,上述提到的三大場景正是騰訊云異構計算平臺正在布局的領域。
在AI領域,AI技術早前主要應用在兒童游樂園、電影院等簡單的體驗場景上,近兩年開始民用化、商用化,例如在飛機駕駛人員的培訓上,AI技術可以用于模擬機艙中,讓飛行員進行飛行訓練,解決傳統的模擬飛行高成本的問題。這是XR的落地場景,背后是GPU server 在做非常多的仿真計算。宋丹丹提到,如果仿真計算算得不準,或者算慢了,整個的訓練基本上就是無效的。這也對異構計算平臺提出了非常高的要求:要算得準、算得快,并且不能出錯。
從AI技術的應用趨勢來看,異構計算的落地場景也在逐漸拓展,例如視覺計算領域。早在兩年前英偉達的CloudXR面向全球發布時,騰訊云的異構計算就已經支持了CloudXR方案。官方介紹,CloudXR是基于NVIDIA RTX GPU和CloudXR SDK構建,而且能夠從數據中心、云端或邊緣等位置流式傳輸XR體驗。
但在現階段,AR/VR要提供高性能的實時高渲染能力還需要強大的技術支持。騰訊云總結了客戶遇到的痛點,一是在超過千人的場館,瞬時算力需求高,線下IDC很難滿足業務彈性需求;二是AR/VR實時渲染效果、編碼質量、時延要求高;三是自行搭建云渲染平臺,難度大,周期長。為此,騰訊云推出了搭載GPU云服務器,并且能夠接入Pass平臺,提供完整云渲染方案。
圖源:騰訊云
隨著邊緣計算節點、分布式云逐漸發展,帶寬越來越大、成本下降,再加上內容的成熟,XR將不再停留在概念階段,而是會加快商業化進展。宋丹丹也提到,在兩年前對XR技術是保持觀望態度,但如今在虛擬營業廳、虛擬會場等領域開始有實際的商用化探索,可以讓這個技術慢慢地走向商用。
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