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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/莫婷婷）2022年，隨著相關技術的成熟，全真互聯(lián)應用也加速普及。在字面定義上，全真互聯(lián)指的是通過多種終端和形式，實現(xiàn)對真實世界全面感知、連接、交互的一系列技術集合與數(shù)實融合創(chuàng)新模式。

由騰訊聯(lián)合埃森哲發(fā)布《全真互聯(lián)白皮書》指出了全真互聯(lián)的4大發(fā)展特征：全真體驗、無限連接、自由協(xié)同、數(shù)實融合。而支撐全真互聯(lián)發(fā)展的是無限算力、可信協(xié)議、泛在智能等關鍵技術發(fā)展，包括云計算、區(qū)塊鏈、AI等技術，云技術主要為各類全真互聯(lián)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(lián)網(wǎng)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(chǎn)品總監(jiān)宋丹丹提到了三個方面，一是解決了全真互聯(lián)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(jīng)推出多款異構計算產(chǎn)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(tǒng)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(fā)布時，騰訊云的異構計算就已經(jīng)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(shù)據(jù)中心、云端或邊緣等位置流式傳輸XR體驗。

但在現(xiàn)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(yè)務彈性需求；二是AR/VR實時渲染效果、編碼質(zhì)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(jié)點、分布式云逐漸發(fā)展，帶寬越來越大、成本下降，再加上內(nèi)容的成熟，XR將不再停留在概念階段，而是會加快商業(yè)化進展。宋丹丹也提到，在兩年前對XR技術是保持觀望態(tài)度，但如今在虛擬營業(yè)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。