클라우드 렌더링
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HMD는 기본적으로 배터리로 구동되기 때문에 본질적으로 저전력 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)를 사용했습니다. 그래서 VR 콘텐츠를 Quest에서 실행하려면 단순화해야 했는데, 낮은 성능의 스마트폰 디바이스나 고해상도의 그래픽 경험을 위해서 클라우드 렌더링이 사용될 수 있을 것 같습니다.
NIVIDA CloudXR 아키텍처
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CloudXR 서버 내부에서는 OpenVR 애플리케이션에서 비디오 프레임, 오디오, 햅틱, 헤드포즈, 컨트롤러 인풋 등을 수신한 후 인코팅하여 클라이언트로 전송합니다.
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그러면 클라이언트에서 비디오 프레임과 오디오를 디코딩하여 사용기기 런타임에 제공하는 구조입니다.
지원하는 Head Mounted Displays
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OpenVR-capable HMDs tethered to NVIDIA Pascal, Turing, or Ampere based GPU:
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HTC VIVE : HTC VIVE, HTC VIVE Pro, HTC VIVE Pro Eye
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Valve : Valve Index
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Untethered Android-based devices:
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HTC VIVE : HTC VIVE Focus 3,
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Meta Quest : Meta Quest, Meta Quest 2
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Pico : Pico Neo 3, Pico Neo 3 Pro Eye
지원하는 Mobile Devices
지원하는 클라우드 서비스
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AWS, Google Cloud, Microsoft Azure
Portal의 클라우드 렌더링 아키텍처
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크로스 플랫폼 XR CMS이라고 소개하고 있는 Portal의 아키텍처
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CloudXR Server CloudXR Client 간의 통신에 클라우드에서 렌더링 리소스 할당을 처리하고 원하는 VR 콘텐츠를 원격 시스템에 동기화하고 사용자가 원하는 VR 콘텐츠를 선택하면 CloudXR을 실행하는 구조라고 합니다.
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AWS, Microsoft Azure와 같은 클라우드 공급자들에 의존하지 않고 모든 유형의 VR 콘텐츠와 모든 유형의 환경을 지원하는 개방형 플랫폼이라고 합니다.
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Packer라는 오픈소스 도구를 이용해서 모든 클라우드 공급자를 위해 사전 설치된 소프트웨어 구성 요소를 사용하여 맞춤형 가상머신(VM) 이미지를 구축하여 클라우드에 구애받지 않고 NVIDIA CloudXR 서버를 사용할 수 있게 한 파이프라인입니다.
AWS의 CloudXR 아키텍처
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AWS에서 소개한 아키텍처
CloudXR 아키텍처 샘플
기타 참고 : Interactive Low-Latency Volumetric Video Streaming using head motion prediction
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2020년 6월 NOSSDAV’20에서 발표된 상호작용되는 Low-latency 볼류메트릭 비디오 스트리밍에 대한 아키텍처 자료입니다.
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볼류메트릭 비디오를 렌더링 하기위해서는 많은 컴퓨팅 파워가 필요한데 이를 경감시키기 위해서 클라우드 서버에 있는 볼류메트릭 비디오로부터 2D뷰를 렌더하여 2D 비디오를 클라이언트에게 스트림하는 시스팀을 개발했다고 합니다.
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유저의 헤드 모션을 예측하는 모델을 개발하고 M2P(motion-to-photon) latency를 줄이기 위한 잠재력에 대해서 연구함.