AMEYA360报道：云异构计算带来高算力全新体验

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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。
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　　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。
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2 z! U8 T) y+ y　　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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物联网应用越来越广泛。
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