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异构计算作为重要的算力底座,被认为是科技进入智能时代和全真互联网时代的算力基础。那么,它主要是解决哪些问题呢?云异构计算产品总监宋丹丹提到了三个方面,一是解决了全真互联过程中所需要的一个单机算力,二是伴随着卡的迭代,PCIe带宽也在增加,异构计算可以解决高延时问题,三是可以解决成本高的问题。
在AI领域,AI技术早前主要应用在儿童游乐园、电影院等简单的体验场景上,近两年开始民用化、商用化,例如在飞机驾驶人员的培训上,AI技术可以用于模拟机舱中,让飞行员进行飞行训练,解决传统的模拟飞行高成本的问题。这是XR的落地场景,背后是GPU server在做非常多的仿真计算。宋丹丹提到,如果仿真计算算得不准,或者算慢了,整个的训练基本上就是无效的。这也对异构计算平台提出了非常高的要求:要算得准、算得快,并且不能出错。
从AI技术的应用趋势来看,异构计算的落地场景也在逐渐拓展,例如视觉计算领域。早在两年前英伟达的CloudXR面向全球发布时,官方介绍,CloudXR是基于NVIDIA RTX GPU和CloudXR SDK构建,而且能够从数据中心、云端或边缘等位置流式传输XR体验。
但在现阶段,AR/VR要提供高性能的实时高渲染能力还需要强大的技术支持。腾讯云总结了客户遇到的痛点,一是在超过千人的场馆,瞬时算力需求高,线下IDC很难满足业务弹性需求;二是AR/VR实时渲染效果、编码质量、时延要求高;三是自行搭建云渲染平台,难度大,周期长。为此,腾讯云推出了搭载GPU云服务器,并且能够接入Pass平台,提供完整云渲染方案。随着边缘计算节点、分布式云逐渐发展,带宽越来越大、成本下降,再加上内容的成熟,XR将不再停留在概念阶段,而是会加快商业化进展。宋丹丹也提到,在两年前对XR技术是保持观望态度,但如今在虚拟营业厅、虚拟会场等领域开始有实际的商用化探索,可以让这个技术慢慢地走向商用。 |
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