如何借用服务器算力渲染
『壹』 云游戏平台在国内前景如何
云游戏平台能在手机上玩电脑游戏，也能在电脑上玩手机游戏，适合大多数人。发展前景还不错，各大公司都有类似的作品。不过说句实话，短时间内发展不起来。
云游戏平台的特点，就是不用下载，通过平台可以直接玩。用手机玩大型电脑游戏，甚至还能用手机双开手游。我之前也试过几个平台，感觉还算可以。不过有个缺点难以忽略，那就是卡顿。手机或者电脑不好，整个游戏会变得异常卡顿。看着游戏界面，就像是在看一块块的马赛克。
尽管市场没能崛起，但不可否认的是，云游戏平台发展很快。通过几年的时间，就让人们在平台上，能体验到各种大型游戏，已经算是不错了。云计算没有我们想的那么简单，或许在发展几年，平台就能变得大众化。
『贰』 算力怎么交易
如果要交易这个算力的话，是在网上交易的，可以在他们的APP上面都是可以交易的
『叁』 怎么租用GPU服务器
除了国内外云大厂之外，还可以租用物理机，林海天成就有这项业务，比较适用于公司企业，或者是开发什么5G项目，个人跑个数据、做个试验还是到大厂租
云算力就是小白体验用的，玩个新奇。真的要挖矿建议还是租赁矿机，不但单位成本更低，还挖的多。资金够的话还可以选择直接买矿机放在中外矿业进行托管，综合成本更低。
『伍』 效果图渲染慢，怎么可以渲染快一点
1、更换配置更高的电脑，但是成本较高。
2、使用云渲染平台的服务，借助云端算力，提高渲染速率。
3、使用所见即所得的渲染软件，基本出图就很快了，而且上手简单。如国外的lumion、国产Mars等软件。
通常渲染出图的问题，一方面是渲染单张图片的速度慢，另外一方面是渲染后需要反复调整和修改。所以个人比较推荐使用 所见即所得的渲染软件（比较甲方爸爸就是喜欢改改改）。
『陆』 云算力是什么
云算力的背后其实就是我们所知道的服务器机房，更多算力方面的知识也可以到十次方平台了解。
『柒』 十次方算力租赁平台的成本是怎样的，能举个例子吗
以广州某动画影视创作公司举例
所属行业：渲染设计
方案要求：100台高端服务器组成渲染(2*CPU+2*2080Ti )
项目时段：12个月
新机价格：500W
十次方算力租赁平台价格：500元/台月(无卡租赁)
增值服务：服务器集群搭建、显卡回收
节省成本：240w(购买成本)+100w(显卡回收)=340w ，省68%
希望能够帮到你。
『捌』 十次方的算力银行可以用在哪些方面
1、特效渲染影视：特效是引爆眼球的大片标配。对于一部特效片，至少会有几千个特效镜头，有些还是3D渲染镜头。而电影1秒钟至少有24帧，1帧需要渲染30分钟，也就是说一段5秒的特效染也要用上两三天。因此为了压缩渲染时间，提升渲染效率，就需要更多服务器输出更高的算力。
2、视频：短视频俨然成了行业的新宠，人们在闲暇时就会习惯性地刷。而短视频的背后必然就需要用到智能推荐、精准营销、图像检索、语言识别等能对用户上传的视频进行有效的分析和感知。这背后自然就需要很大的算力需求。
3、区块链、人工智能：区块链和人工智能的行业，比如挖矿、机器人学习这些会需要高性能运算需求。
4、大数据：有人做形象的比如说到，在数字经济的时代里，大数据是石油，而算力就是引擎。可想而知，如果没有足够的算力和数据支持，人工智能和数字化服务都会崩溃，因此这对于大数据公司就需要海量算力支撑。
5、气象预测：如果想要预测足够远和精确的未来信息，就需要更多的算力。算力，能模拟出更多的气象模型，有更多的参数，能让天气预报更准确些，也可以预测到更长时间的天气变化情况。
除了以上，还有药分子结构计算的药物公司、医学影像分析的医院和各地方的农业遥感、环保监测等行业都需要更多更高的算力去支撑。
『玖』 如何在短短48小时内用云计算给地球做b超
今年杭州云栖大会上，中国馆地震局的地球物理科学家王伟涛博士在Tech Insight的数据存储技术实战专场做了一场主题分享：名为《云计算在地震学研究中的应用-利用bcs和海量数据创建虚拟地震》。 他介绍，原本需要一年计算时间的整个中国数千个地震台两两之间的五年数据的计算任务，在云计算中狂飙，48小时之内就计算完成了。
这到底是如何实现的呢?
我们的祖先凝望星河闪耀，却花费万年时间才摸索出天体运行规律。
我们的前辈坐看潮涌潮平，却历经千秋万代才能航行到大洋彼岸。
而我们自己，在这片土地上繁衍至今，却仍旧对脚下的大地懵然无知。
从观察记录到规律预测，几乎是人类科学史的全部逻辑。
但每次我们拼尽全力记下的数据，都只是抬高知识瀚海的涓涓细流。
当我们提笔开始繁复演算的时候，期待的是阿基米德跳出浴缸、牛顿举起苹果的那一刻。
王伟涛博士正是这样计算的执笔人，他来自中国地震局。他想知道的，是我们脚下大地的每个细节。
浩如烟海的计算
我们经历的每一次地震，都在提醒自己预测和预警这种灾害的迫切性。但是，我们距离这个目标还很远。
为更好的认识地震这一物理现象，需要极其的详细的地壳结构影像，而为了绘制这张地下地图，又需要详尽的数据计算。 目前为止人类打到地下最深的井是前苏联钻探的科拉超深井，约12.2公里，但是地震的震源深度往往在地下十几到几十公里，当前的科技根本无法在震源深度开展直接观测。
所以我们需要依靠分布在全国的数千个地震台来对地震波进行探测，震波在地下的传播特性，受到地质结构的影响，这也是地震波可以用来绘制地底图像的原理。这些地震台可以感知地震的“大震波”，也同样可以捕捉日常的“大地噪声”，例如海潮拍击大陆的震动。
根据地震波进行地底成像的原理
王伟涛告诉记者，像他这样的地球物理科学家几乎都是半个程序员。 因为从地震波到地底成像，中间要经过超越一般人想象的大规模程序计算。他的计算模型是这样的： 每一次震动都会由近至远依次传递到各个地震台，所以理论上来说，每个地震台都会对同一次震动做出自己的记录，这些数据既有差异有又联系。
利用这些数据，可以计算出一些“虚拟地震”。 用每两个地震台之间进行数据互相关对比计算，就可以获取研究中国地下的总体结构所需要的宝贵数据。
虚拟地震可以模拟出和真实地震一样的数据，所以可以用于本来没有发生地震的地区的地底成像 每个地震波数据都有 E，N，Z(东西，南北，垂直)三个向度的分量，全国2000多个永久和临时地震台就是 6000 个分量，每年的数据量大概是 30TB，而我们的总数据量已经到了 PB 级别。
由于我们要相互对比每一个地震台每个时间点的每个分量数据，这些计算量是呈指数级增长的。 王伟涛的智慧和经验，恰恰表现在他所设计的程序和算法之上。 但耗费很大心力完成这个算法的王伟涛博士发现，他才踏上了万里长征的第一步，还有一个巨大的困难横亘在面前。
图中每两个地震台之间的连线(灰色)都是需要计算的数据，总计算量极其庞大。如果使用单机对这些数据进行计算，大概需要七年时间。按照一个人的职业生涯二十年计算的话，我在退休前只能完成三次计算。在这种情况下，大规模分布式的云计算似乎成为了唯一的选择。
然而，云计算的机理绝不像听起来这么轻盈。记者也采访到了中国地震局的合作伙伴阿里云的童鞋们，在他们眼里，云计算和科学研究一样，集合了人类最顶尖的智慧。
所需存储空间、计算量和预计单机计算所需的时间
分布式存储：有关农场的游戏
云存储就像一个大的农场，每个服务器就像一个工人，而你的数据就是羊。阿里云存储高级专家承宗说。看来他是个牧场达人。“分布式存储”，可以看作分布式计算的基础条件。也就是说，你的羊要先放进阿里云的“农场”，它的工人才会帮你照料、喂养、剪毛、纺线。
对于王伟涛博士的数据来说，仅仅是存储在云端，就需要无数“黑科技”。
在将要进行的计算中，计算系统会对存储系统进行大规模的访问。而这些访问必须要平均地打到服务器上，绝不能存在热点。而这还不够，由于服务器的硬件故障在大规模集群中会变成一个常态事件，所以必须做好资源的实时调度和提供故障容忍能力。
例如保证在摘掉一块硬盘的时候，其余的硬盘要迅速用备份数据把存储追齐。
承宗举了以上两个例子。这两个例子换成农场的比喻，大概是如下表述： 农场对于工人的工作量要平均分配，绝不能出现“对着一个羊薅羊毛”的情况发生。另外，农场每天都有工人病倒、请假，要在最短的时间把他的工作合理分配给很多人，这样别的工人也不至于负荷过大。
整个阿里云的分布式文件系统，被命名为盘古。在承宗心里，盘古还有很多智能化的“黑科技”。
他举例了一个例子： 我们人类看到的磁盘都一样，但是盘古看到的磁盘各不相同。它会根据历史访问数据的积累，例如写入的速度和效率，对每一块磁盘的健康度进行打分。
对于健康状况不好的磁盘，就相应减轻一些工作分配。这些底层的技术，都可以为王伟涛博士下一步真正的计算做准备。
承宗说，在分布式计算中，数据带宽成为了一个重要的参数。从王伟涛博士的角度来看，如果把数据存储在自己的服务器上，仅仅利用阿里云的计算能力进行结果输出，是不能实现的。原理很简单，分布式计算的所有服务器都向一个存储单位发送数据读取请求，带宽会被瞬间堵死，再强大的算力都无法发挥。
至于具体数据，百兆光纤的带宽一般是 100Mb/s，而硬盘的带宽最高可达几Gb/s，而阿里云存储内网访问带宽(云计算系统内部)可以高达Tb/s级别。
批量计算：建造一座金字塔
接下来，王伟涛博士的数据就会进入最终计算的环节。我熟悉了自己习惯的 Linux 系统，所有的计算代码都是在这个环境中完成的，如何让我的代码在云计算的环境中发挥作用，是一个很重要的问题。
地底成像数据的计算流程
在地震科学研究方面，阿里云显然没办法提出算法建议，所以他们需要做的是，提供一个通用的接口，让王伟涛可以使用自己机房中的电脑、界面和Linux 系统，来对云上的计算进行控制。
阿里云提供的兼容和适配能力，是阿里计算专家林河山颇为骄傲的地方。 王博士在此之前没有使用过分布式集群，也没有使用过“超算”，所以直接跨越到云上，从操作和控制层面来说，对他来说会是个挑战。
我们提供的计算接口可以让单机程序不做修改就高效执行在云环境下。用户通过几句简单的命令就能在云上调动大规模的计算资源进行分析，而不需要学习复杂的分布式计算知识。其实很多从其他地方过渡到云计算的人都会有这样的问题，所以不仅是王博士，很多其他用户也会用到我们的通用计算接口。他说。 这个时候，大规模计算的障碍基本被扫清了。
不过，林河山告诉记者，云计算真正的核心技术，还在于批量计算的算力调度之上。
大规模计算的加速流程和模式 计算规模扩大之后，就会造成对存储资源的访问非常频繁，这时，对于访问的并发量的控制就要非常“小心”了。
王博士的应用有非常多的小I/O请求，如果每一次I/O请求都直接访问云存储，由此带来的延时会对计算效率造成影响。为了进一步优化计算性能，批量计算采取了“分布式缓存”的策略，把有可能会用到的数据，提前缓存到计算节点周围。这样，就可以让计算能力不受集群规模的限制。林河山说。
而即使是这样，还远远不够，对于数据访问究竟采取多大“粒度”，是考验系统智能的重要时刻。如果一次读取过多，可能造成带宽拥堵，如果一次读取过少，又会造成频繁访问。而针对不同类型的数据，都要做出合理的预判，自动地读取，是一项艰巨的任务。
打个比方： 这如同建造一座金字塔，数万名“奴隶”要分工合作。工程师要决定：是牺牲速度一次性运输多个石块到现场，还是牺牲数量，一次快速运输一块石头到现场。
同样，面对浩瀚的金字塔工程，每时每刻要分配多少奴隶来搅拌砂浆，分配多少奴隶来搬运石块，分别分配多少奴隶来负责建造各个区块，这个即使是工程师都需要仔细考量才能完成的任务，都要交给系统自动完成，难度可想而知。
当然，如此繁复的计算过程，出错是经常会发生的。
林河山举了一个例子： 在渲染追光动画的动画片《小门神》时，阿里云的容错机制就发挥了作用。(当时在峰值有 2000台服务器参与了大规模批量计算。)一般情况下， 对于视频的渲染工作是一个连续的长流程。如果某一帧渲染中哪怕只有一个节点出问题，都会造成访问的大规模延时，造成逻辑上的拥堵，产生“热点”。
林河山说：“阿里云的做法是，在计算出错之后，在最短的时间内重跑，如果在跑的过程中确认节点存在问题，还会自动调度到另一个地方，这些对于用户来说都是没有感知的，但是在背后，我们必须做出大量的努力。
绘制地下的世界
原本需要一年计算时间的整个中国数千个地震台两两之间的五年数据的计算任务，在云计算中狂飙，48小时之内就计算完成了。
地球内部成像，恰似人体的B超
这在云计算时代来临以前是无法想象的。 从科学研究的角度来看，这些数据是原始的地震观测数据的数据产品，同时也是后续科学研究所依赖的重要数据，可以很好地支撑王伟涛进行接下来的研究。 从外界看来计算过程非常顺利，而刚才我们所感受的一切艰辛，都只发生在背后的代码世界。
借用阿里云产品总监李津的话： 当计算结果输出的时候，我们所有的技术人员都沉默了。
我们多么渴望这样的数据早几十年被计算出来，这样我们就能为人类认识地震这一自然灾害争取宝贵的时间。
抛开商业的云雾，可以看到云计算真正的的锋利所在。
王伟涛的研究并没有停止，他说： 目前为止，我只做了2011年到2015年的一个向度上的数据分析，未来还会继续把更多向度和频率上的数据进行计算。科学研究的精确度是可以一直提高的。越来越精确的地底数据，会为矿产勘探、防震减灾和地震科学研究提供非常强的支持。
科学的有趣之处，正是在于不断地尝试。有可能一觉醒来想到新的方法，就要重新改写公式和代码，通过计算进行验证。
也许有一天，属于王伟涛的那只苹果会悄然落下。那一刻，是王伟涛的胜利，也同样是人类计算力的胜利。 我们倾尽全力提高算力，把数据的涓涓细流汇聚成洪荒之力，只是因为我们不愿对脚下的大地懵然无知。
『拾』 十次方算力租赁平台降低企业算力成本是怎么回事
据我了解到，十次方算力平台本身就是做服务器租用销售出身的，有大量的服务器等算力硬件资源。企业如果有自己的算力软件，就可以在十次方的算力平台上，采用软硬合作的算力输出方式，这样就可以避免购买硬件设备的费用。