当渲染遇上区块链：RNDRNetwork快速入门

RNDR Network（渲染网络，简称RNDR）是权威云渲染公司OTOY旗下基于区块链的分布式GPU渲染网络，由艺术家和GPU（图形处理单元）算力提供者组成，能够为全球用户提供“指尖即得”的强大渲染功能。

经过两年半的前期技术搭建和封闭化的Beta版本测试，RNDR Network已于今年4月正式宣布启动，平台（rndr.otoy.com）于5月27日上线运行。

RNDR如何运作？

区块链技术能够为图形渲染带来三方面的赋能：1）版权追踪；2）变现；3）控制权交还用户。RNDR的愿景是将GPU算力转化为三维数字资产的互连经济，让任何物体、环境都能在区块链上进行创作、分享、重制和变现。

借助OTOY的旗舰无偏物理渲染器OctaneRender，RDRN Network能够以数倍于传统工作室的速度完成影院级别质量的渲染工作。

RNDR Network由ERC-20标准的功能型代币（Utility Token）RNDR支持，用于支付在分布式的RNDR Network上执行的动画、动态图形及视觉效果渲染任务。

用户能够在网络上注册工作站，通过完成渲染任务，赚取RNDR代币。同时，渲染工作将会分配给多个运行有简单的客户端应用程序的电脑。

目前这一过程仅由NvidiaGPU完成。但根据计划，接下去RNDR将会支持AMD显卡，同时也会加入更多渲染器选择，例如Autodesk的Arnold渲染器。

RNDR的多层定价机制

由于1个RNDR代币所对应的渲染能力将会受到渲染任务的市场价格变动影响。当用户买卖代币并希望在平台上进行渲染任务时，可能需要面对不断变化的代币价格。这对于需要渲染服务的艺术家以及提供GPU算力的矿工而言，都会是十分不便的。

因此，为了降低此类不确定性、让用户能够有效地预测成本，RNDR Network采用多层定价机制（Multi-Tier Pricing，简称MTP）。多层定价机制让用户基于一些参数，比如速度、系统配置、安全性等，选择他们希望用哪一个层级的算力完成渲染工作。每个层级的算力价格基本稳定，但将会定期根据GPU性能、GPU云渲染成本和去中心化供需数据调整价格。例如，当有新版的OctaneBench（GPU性能和渲染工作的基准化软件）或新一代GPU硬件时，就会有这种调价。

RNDR在设计上旨在降低供需不匹配导致的损失，而垄断和扭曲的定价经常是产生这种损失的原因。基于区块链的P2P渲染平台能够很好的减少这种损失，形成全新的经济生产力，而多层定价机制通过提供不同的参数选择和价格弹性，让供需两端能够获得更好的平衡。

以上图为例，层级1的价格最高，算力最强，层级2、3依次降低。如果艺术家不需要渲染任务在非常短的时间内完成，可以选择层级3。

值得一提的是，除了RNDR代币，目前RNDR平台上还有RNDR积分，两者的区别是：前者能够在交易所买卖，比如矿工可以用RNDR代币支付电力及其他运营成本，而后者仅能在RNDR平台上使用，能够通过PayPal和Stripe充值购买，仅为便捷艺术家使用的目的。GPU算力提供者仍然获得以RNDR代币支付的报酬。

RNDR代币概况

RNDR代币的总供给为536,870,912，分配情况如下：

● 25% - 已经公开发售

●?10% - 作为RNDR储备，600万RNDR被划拨用于获客

●?65% - 在第三方托管账户中，用于回流网络以调节供需

运营和维护RNDR Network的资金将来自于每个渲染任务的交易费。该费用将为处理渲染任务所需的总RNDR费用的0.5-5%之间，由GPU供给情况和艺术家的渲染需求标准决定。

RNDR代币的Etherscan查询链接为：https://etherscan.io/token/0x6de037ef9ad2725eb40118bb1702ebb27e4aeb24

如何作为GPU算力提供者（矿工）加入RNDR

作为GPU算力提供者加入RNDR不需要拥有OctaneRender的账号或订阅OctaneRender的服务。

目前，满足硬件要求的用户，可以通过填写意向表单，申请成为RNDR Network的GPU提供者。

RNDR Network的硬件要求是支持CUDA（统一计算架构）的NVIDIA?GPU，最低为CUDA? 10.1的驱动器，且满足3.0及以上的算力（最低驱动版本为419）。建议的最低配置是：8GM虚拟内存+，32GB内容+，以及良好的网络连接。

RNDR Network将会根据OctaneBench的处理能力以及节点的虚拟内存和内存情况分配工作任务。因此，GPU算力更强大的节点会获得更复杂的工作。对此，RNDR的用户手册（https://rendertoken.com/assets/files/RNDR_User_Manual.pdf#toolbar=0）中有更为详细的介绍。

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编译者/作者：RNDR渲染网络

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