本文是數字媒體分析師、Amazon Studio前主管、媒體思想領袖Matthew Ball撰寫的“元宇宙基礎知識（The Metaverse Primer） ”系列的第4篇文章，著重介紹計算在“元宇宙（the Metaverse）”中的作用。在這裡，對於計算的定義是，“實現和提供算力，以支持元宇宙以及相關的多種高要求功能，包括物理計算、渲染、數據協調和同步、人工智能、投射、動作捕捉和翻譯。 ”
元宇宙對算力的需求有多大？
在硬件和社交網絡方面，我簡單考慮了下元宇宙中將會新增的數據的一小部分，即將會生成，發送和接收的數據，比如觸覺、面部掃描、實時環境掃描。而整體的新增數據將比這些大幾個數量級。
比如，英偉達的創始人和CEO黃仁勳（Jensen Huang）認為沈浸式模擬的下一步將不僅僅是更為真實地模擬爆炸或是街頭比賽，而是多元運用“分子物理學、重力學、電磁學、電磁波，包括光波和無線電波，以及壓力和聲音的原理。”
正如虛擬世界將被增強，“現實”世界也是如此。每年，都將有更多的傳感器、攝像頭、物聯網（IoT）芯片集成到我們周圍的物理世界中，其中很多將實時與它們的虛擬模擬物連接，且後者也能夠反過來與前者交互。與此同時，我們的個人設備將成為每個人的護照，同時也是很多這些體驗的發生器。簡言之，我們周圍的大部分世界都將實現互聯和線上化，包括我們自己。
總體來看，元宇宙將持續擁有人類歷史上最高的算力要求。而計算將可能繼續處於極度短缺的狀態。用Andreessen Horowitz合夥人Chris Dixon的話說，“全球以及人類歷史上的每一種好的計算資源都出現了需求大於供給的情況。CPU算力是如此。GPU算力也是如此。”其結果是，算力的可得性和發展水平將局限和定義元宇宙（儘管終端用戶不會意識到這一點）。不管你能接收多少數據，或者接收速度有多快，或因為什麼原因而接收這些數據，如果用不上，一切都沒用。
想一想今天最流行的類似元宇宙的體驗，比如《堡壘之夜》（Fortnite）或《機器磚塊》（Roblox）。雖然這些平台的獨具創意讓它們大獲成功，但需要注意的是，它們背後的想法一點也不新鮮，只是最近才成為可能而已。開發者們早就想要打造一種多個（甚至成百上千）現實玩家在同一個共享的模擬虛擬環境中共處的體驗，在這裡，除了想像力，沒有別的邊界。
但直到2010年代中，才出現了允許上百萬的消費級設備同時接入的一場比賽有100個現實玩家的遊戲，也才有了足夠的價格可負擔的服務器端硬件，能夠以近乎實時的速度同步這些信息。一旦這種技術壁壘被打破，遊戲行業將會迅速被以豐富的用戶生成內容（UGC）為主的遊戲所佔領，也將充滿著大量的同時在線玩家（《自由之火》（Free Fire）、 《絕地求生》（PUBG）、《堡壘之夜》（Fortnite）、《使命召喚：戰爭地帶》（Call of Duty: Warzone）、《機器磚塊》（Roblox）、《我的世界》（Minecraft）） 。而這些遊戲正在迅速擴展到各類以往只能在現實生活中經歷的媒體體驗中（例如，美國饒舌歌手Travis Scott在《堡壘之夜》中進行的演唱會，以及Lil Nas X在《機器磚塊》中進行的演唱會）。
“大逃殺類游戲的平均總日活已經超過了3 .5 - 4億人，這比3A遊戲機+PC遊戲市場的總和還多。對於這樣一個新興的遊戲類別，這是讓人驚豔的成就。感覺是一種新發現的文化雛形。”—— Matthew Ball
然而，即便在大逃殺類游戲出現四年以後，為了確保其可行性，有些小手段還是必不可少的。例如，大部分的玩家永遠不會真的在一起。他們會分散在一個非常大的地圖上。這意味著，雖然服務器需要跟踪每個玩家在做什麼，但是每個玩家的設備不需要渲染他們（其他玩家）或跟踪/處理他們的行為。並且，當《堡壘之夜》確實把所有玩家聚集在一個限定的領域，進行社交活動時，比如一場音樂會，它將成員數量限制在50人，並且規定了他們能做什麼（而不是像標準遊戲模式那樣）。對於處理器不太好的用戶，就需要做出更多的妥協。幾年前的設備將選擇不下載其他玩家的自定義皮膚（因為這對遊戲本身沒有影響），而是用模式化的人物代替。特別值得注意的是，在手游《自由之火》（Free Fire）中，由於這款遊戲的玩家大部分在新興市場、多為中低端安卓機，因此大逃殺模式的玩家上限是50人。
“我不禁想要知道未來這些類型的遊戲將會向哪些我們今天無法實現的方向發展。在《堡壘之夜》中我們的峰值是1 070萬玩家——但是那是1 0萬個百人團遊戲。我們能否最終將他們放在一個共享的世界中呢？那會是怎樣的體驗呢？隨著科技的不斷發展，將會有全新的遊戲類型出現，是今天根本無法發明的。”—— Epic Games首席執行官Tim Sweeney （2 019年）
當然，這將會逐漸被解決。 《使命召喚：戰爭地帶》（Call of Duty: Warzone）在2019年進行了一場150人參與的比賽（儘管只是在高性能遊戲機和個人電腦上；《使命召喚移動版》的上限是100人）。 《機器磚塊》也允許200個玩家共同存在在其保真度相對不高的世界中，並且正在測試中的Beta版本有望將這一人數提高到700 （承諾最終達到1000以上）。英國遊戲公司Improbable也甚至進行了一場有4000人參與的公測。
不過實現更多用戶的同時在線並不是我們對計算設備的唯一要求。我們還希望我們在《堡壘之夜》中的角色可以有更多自定義的物品，而不僅僅是一套服裝和一個背包。比如不一樣的鞋子和帽子？再比如，真正參與到一場虛擬音樂會中，而不是僅僅進入一個基本無法互動的、圍起來的區域？回到之前談到過的例子，只有不到1%的台式機和筆記本Mac電腦和個人電腦，能夠哪怕在最低保真度設置下運行微軟飛行模擬器（Microsoft Flight Simulator）。即便微軟的新一代Xbox遊戲機——在微軟飛行模擬器宣傳片發布後兩個月問世的S系列和X系列，也還沒有支持它（儘管今年晚些時候將會實現支持）。
這並不是說，所有元宇宙體驗都需要復雜的瞬時處理（比如仿真會議室），更加不會每時每刻都有這種要求（沉浸式體驗最好以高保真度呈現，但能夠從更多設備接入好於只能從性能最好的設備接入）。
不過人類歷史證明，更多的算力能夠帶來更多的進步——正因此如此對於算力的需求才總是超過供給。從這個角度看，黃仁勳希望模擬上帝造物的神奇手法的想法可能有些過度和不實際，但這需要我們能夠預測和排除由算力帶來的可能創新。誰能夠想到大逃殺百人團戰的實現將會給世界帶來的改變？
把算力部署在哪裡？
針對如何解決日益增長的算力需求及其相對的稀缺性有很多學派。一種是盡可能地在雲端集中進行模擬處理，而不是在本地計算設備上。例如，雲遊戲服務Google Stadia和Amazon Luna在雲端處理所有的電子遊戲內容，然後將整個渲染後的體驗以流媒體視頻的形式推送到用戶的設備上。客戶端設備需要做的僅僅是播放視頻，並發送輸入信息（比如向左移動，按X）。這種方式的支持者常常把這種邏輯比喻為用電網和工業發電廠而非私人的家庭發電機給每家每戶供電。這種基於雲的模式讓消費者可以用他們消費級、升級不頻繁且價格針對個人用戶有所提高的電腦，享受到企業級“計算能力難以置信”（用Jeff Bezos的話說）的設備，從而獲得更好的每單位處理算力性價比，同時這些設備也更容易更換。這意味著，不管你是用的是1500美元的iPhone，還是老式的有WiFi連接和熒光屏的冰箱，你理論上都可以玩《賽博朋克2077》（Crberpunk 2077），並體驗其炫酷的渲染畫面。
另一種理論認為，寄希望於本地計算機的進步是更好的選擇，而不是依靠遠程的超級電腦卻不得不隨時面臨網絡不靠譜的煎熬（參見系列的第2篇文章）。基於雲的渲染和流媒體視頻是個非常有吸引力的想法，但這也毫無疑問的極大的增加了需要傳輸的低延時數據。如前所述，遊戲內容的最低標準是60幀/秒（是視頻標準的兩倍），常常達到90-12幀/秒，並且最好有2K-4K的清晰度。要可靠地將這些內容同時傳輸給每一個希望加入元宇宙的用戶，並且實現低延時，是非常非常難的。在這裡，發電廠的比喻不攻自破，因為我們不會每天因為得不到足夠的電力而煩難，所需要的傳輸速度也沒有如此之快。
即便能夠超低延時傳輸，用流媒體（而非本地處理）提供增強現實（AR）的數據也是不合理的，因為攝像頭移動和接收到新輸入信息的速度太快了（可以說是光速，並且可能只來自幾英尺以外）。鑑於增強現實有著非常高的計算要求，很可能未來我們的核心個人設備/移動設備將可以近乎實時地完成還不錯的渲染。
“試圖在“延遲牆”的錯誤一端解決實時處理問題的嘗試往往注定失敗，儘管帶寬和延遲在改善，但本地計算的性能提高速度更快。”—— Epic Games首席執行官Tim Sweeney
並且，迄今為止，遠程計算也沒能在渲染方面實現更高的效率。這是因為基於雲的GPU沒有通用的渲染“能力”。相反，它們是鎖定的“實例”。單個GPU，無論遠程或本地，都僅支持為一個用戶進行渲染。還沒有人找到以高效、划算並且符合現代清晰度和幀率要求的方式，將渲染能力拆分給多個用戶使用的方法，就像電廠可以把電力分給多個家庭那樣，或是一個CPU服務器可以支持大逃殺百人團的輸入信息、地點信息和數據同步那樣。
因此，渲染服務器常常面臨使用率問題，因為它們需要為需求峰值做好規劃。一個雲遊戲服務可能需要7.5萬個專屬服務器，在周日晚上8點的時候為美國克利夫蘭市提供服務，但在周一早上4點的時候，只需要4000個服務器就夠了。作為消費者，您可以購買價值400美元的GPU，並且隨便地讓它處於閒置不用的狀態，但是數據中心的經濟目標是盡可能針對需求優化硬件的利用。
這也是為什麼如果客戶提前從亞馬遜租賃服務器（“預定實例”），AWS會給予客戶一定的折扣的原因。客戶獲得明年可以使用服務器的承諾，因為他們預先支付了租賃費用，而亞馬遜從其成本和向客戶收取的費用的差價中謀利（AWS最便宜的Linux GPU預定實例，與一個PS4相當，一年的價格超過2000美元）。如果客戶希望在他們需要的時候使用服務器（“現貨實例”），他們可能發現訂不到服務器，或是只有低端GPU可以選擇，或是只有其他地區的GPU可以選擇，而後者意味著較長的延時。
如果這種模式發展起來，價格會有所改善（“AWS們在預定實例上的利潤就是機會”），但出租使用率低的高端GPU往往價格不菲，特別是針對企業用戶來說，定價會更高。數據中心總是會產生很大的熱量，需要花很多錢進行降溫，從雲流媒體數據向高分辨率、高幀率內容的轉變也意味著更高的帶寬成本。相比於本地計算，這兩種費用都是額外的。
更重要的是，消費者的處理器性能的提高速度快於網絡，因為它們的更新換代速度更快，也不需要真的對抗光速。這種發展並沒有消除所有網絡方面的挑戰，但這意味著我們寄希望於由客戶端設備執行更多的計算，而不是將大量視頻流發送給這些設備，或許是更好的選擇。隨著時間的推移，事情可能發生改變，但在可預測的未來Epic Games首席執行官Tim Sweeney的觀點將是正確的。
iPhone 6的CPU速度最高加快了5 0倍，GPU速度最高加快了8 4倍。
計算與元宇宙（上篇）到此結束！在下篇中，我們將跟隨作者了解最前沿的邊緣計算，以及分佈式計算領域的創新，包括RNDR渲染網絡等區塊鏈項目在這方面的探索。敬請關注！
