从云端到终端：云渲染全链路实现的四大关键技术

当前，水利水电、发电电网、石油石化等能源行业的数字孪生应用正在迎来新的高峰，而“渲染”，是各类数字孪生应用场景从“建模”到“显示”的最后关键环节。大型能源水利数字孪生场景、大屏/Pad/VR设备等多样的应用设备需求，均需要更低延时、高精度、高协同性的渲染服务。

在“算力强国”、“国家云“等相关政策的清晰指引下，我国云计算产业发展进程不断加快，鼓励以云服务方式整合算力资源，充分发挥云计算资源弹性调度优势。以云计算为基础的新型渲染方式，服务大规模、高复杂度，高仿真度应用需求的实时云渲染技术应运而生。

云渲染与端渲染：性能与效率的较量

渲染主要分为实时云渲染和本地渲染，但越来越多的用户开始选用实时云渲染，摒弃了原来使用本地电脑进行渲染显示。原因在于，要使高质量的内容实时流畅运行在终端设备上，端渲染通常需要大量的计算资源，对于终端设备的硬件门槛要求很高，但普通的端设备（如个人电脑、平板等）的计算能力和图形处理能力有限，难以支持渲染任务，无法满足轻量化终端的应用需求。且在实际应用中，1台本地机器渲染10小时完成的任务，云端10台同配置机器同时渲染，只需渲约1小时。相较之下，云渲染在终端硬件要求、资源利用效率、并行处理能力和多设备协同等方面均具备更大的优势。

云渲染四大关键技术

要实现"云端渲染，终端呈现"的目标，需攻克四大技术难关。

低延迟高宽带网络技术

保障数据传输的实时性和稳定性。依托边缘计算在边缘节点进行数据处理的特征，有效降低实时云渲染的端到端的延迟。

GPU虚拟化技术

使多个虚拟机能够使用单个GPU的全部或部分处理能力，以便更快地运行视频、人工智能和其他图形或数学密集型应用。

音视频编解码技术

实现高效率压缩、传输和解码渲染的图像和音频信号，为实时云渲染高质量和交互性渲染画面的实现提供保障。常用的压缩算法包括H.264、H.265等视频编码算法以及JPEG、PNG等图像压缩算法。

数据传输技术

包括数据压缩、传输协议、网络架构、数据缓存与预加载、带宽控制、安全技术等方面。高效的传输协议如RTC、QUIC、SRT等，以其低延迟、高速率和高可靠性满足了实时数据传输的需求。

随着AI大模型与数字孪生的深度融合，实时云渲染也将会与更多技术融合创新，深化行业应用场景，带来全新发展境况。