在实际项目中，数字模型的落地方案有很多，webgl和本地部署。这两种方案在市场上都比较成熟，目前也有3D可视化厂商向业主推荐。但从用户的角度来看，其实这两种方案都有一些无法解决的弊端。例如，本地部署的方案，在多并发用户下无法共享，而且受机器所在空间的限制，只能去特定的控制室才能使用。即使在某些机器闲置的时候，也没法共享给其他有需要的人员使用。如果想满足所有人员的使用，必须配备很多设备，这样在空闲的时候会造成浪费。
虽然Webgl的方案从传统的C/S变成了B/S架构，但是技术还是有很多局限性，首先内容必须使用 OpenGL ES SL着色器语言生成。如果要基于实时引擎部署内容，内容和交互元素必须符合WebGL的框架，部分功能的实现可能还是会受到这个框架的限制。其次，显示效果完全依赖于客户端浏览器功能以及客户端本身硬件性能；图像质量取决于浏览器的显示能力。程序适合一些数据量小、安全要求低以及画质要求不高的项目场景。
三维可视化
当然，任何技术的发展都与时代有关。在实践中，这两个方案比以前的方案更好地解决了一些问题。但随着科技的进步，新技术最终会以更好的性能和效果取代旧方案。很多用户对实时云渲染技术还是比较陌生的。其实这项技术可以说是上述两种方案的升级方案。方案为纯B/S架构，将三维可视化、UE\\unity模型放置在服务器上，通过云渲染软件系统流翻译手机、电脑、平板、智能屏等设备上可以直接访问的URL地址。
程序运行是在云端服务器上，本地设备无需提供任何算力，用户也不需安装任何插件，并且可以在任何设备、任何场所(办公室、家里等)随时开机。)在OK网络的情况下。在模型构建阶段，也可以选择多种引擎，无论是优雅度更高的UE5、unity、3dmax还是其他设计软件，都是可以的。因为云流的原理实际上并没有改变程序的指令执行过程，而是将整个执行过程画面以视频流的形式发回给用户终端设备。服务器的性能一般比电脑好很多，显卡也可以插多卡。总的来说，使用实时云渲染技术方案对业主和用户都有以下好处：
一.对业主侧
集中管理各类服务器硬件设备，可集中建设，分配给不同的人员去使用，而且还可以错峰使用，使得资源的利用效率更高，而且统一建设节省成本。供多个用户同时使用，特别是有类似需求的集团公司，可由集团统一管理，减少重复采购。对于群内的交流，因为摆脱了时空设备的限制，可以提高工作协作效率。
二。对用户侧
对于用户来说，主要问题是用户不方便，是否需要花费大量的学习成本。使用实时云渲染软件和平时用户上网的使用习惯没什么区别，也是在浏览器里打开网页，或者点开客户端exe程序或者APP。不增加任何的学习成本，即点即用。这对很多行业的用户来说都是非常方便的。
实时云渲染技术
视频渲染有什么用处
你可能也有同样的想法。
来不及出门的时候，真希望有十只手一起收拾。
人这么多，为什么没有100支队伍
今天的工作量需要我一千个人一起完成。
其实你的电脑每一秒都在面临这样的问题。
为了把图像显示在你面前，它需要给出上百万个像素，每秒计算几十帧的像素值。
一秒钟就是上亿次并行计算。
这只是为了展示图片。如果是渲染3D动画，计算量会更大。
就是GPU(图形处理单元)能同时完成这么多计算却依然不卡。
与CPU相比，它拥有大量的算术逻辑单元，可以同时处理许多简单而有规律的计算任务。
这些特性使得GPU天生适合处理简单重复的计算逻辑。
比如AI训练/推理、图形图像处理、视频编解码等。
这些真正互联互通的场景也让GPU成为计算界的热门炸鸡。
然而，计算需求的爆炸式增长使得GPU的成本居高不下。
企业花大价钱搭建的GPU物理服务器也难以应对业务量的大幅波动：
平时很难满负荷运转，忙的时候也无法快速扩张。
你不能有一堆服务器。你的肝白天会爆炸，晚上就空了！
从游戏和视频渲染到推荐算法，Goose也是GPU的消耗大户。
为了压低计算能力的价格，提高利用率，Goose想了很多办法。
首先，把计算资源放到云上。
这使得GPU成为一个弹性资源池。所有企业共享，需要多少拿多少。
商业高峰？现在你可以用鼠标点击来展开它。
如果你不能用完整个GPU，你可以通过云上的vGPU功能只购买一半或四分之一。
这就需要GPU资源的强隔离。
一直是业内的难题。以往的方案总有各种不完善的地方。
经过多年的脉冲内核架构，Goose终于开发出了qGPU技术。
它完全控制和拦截用户模式和内核模式之间的通信。
就像把同一栋楼内外的门卫换成自己的人，在保证隔离的前提下，实现了GPU资源的精准分割。
这也是业界唯一的GPU离线混合能力。
在保证显存、算力、故障强隔离的前提下，能以5%的粒度精细划分算力。
让你在GPU上同时运行多个不同优先级的任务，并且保证互不干扰。
在机器学习场景下，它可以优先处理你需要马上得到结果的任务，比如在线推理；
同时将剩余的计算能力用于运行对时间限制不敏感的任务，比如离线训练，保证资源不闲置。
此外，腾讯云开发的跨平台加速引擎TACO，
你再也不用担心复杂的底层硬件差异，只需要专注于算法本身。
对于成本敏感的商家，云GPU还提供了“竞价示例”的购买方式，客户拥有定价权。
从此可以用自己能接受的价格使用计算能力。
这些能力的背后是腾讯云异构计算平台的支持。
经过腾讯自研业务和腾讯云海量场景的锤炼，广泛服务于深度学习与训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。
现在可以提供——的16 EFLOPS计算能力调度，相当于每秒1600亿次浮点运算。
通过自研软硬件的探索，持续推动浩驰的海量计算能力，结合腾讯云韵这一低时延、高质量、端到端的完整解决方案，渲染PaaS，加速全真互联的到来。
云互联助力企业部署腾讯会议业务。
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