
Render Network
Render Network Convertitore di prezzo
Render Network Informazioni
Render Network Piattaforme supportate
RENDER | SPL | SOL | rndrizKT3MK1iimdxRdWabcF7Zg7AR5T4nud4EkHBof | 2023-10-31 |
RNDR | ERC20 | ETH | 0x6de037ef9ad2725eb40118bb1702ebb27e4aeb24 | 2019-02-12 |
RNDR | ERC20 | POL | 0x61299774020da444af134c82fa83e3810b309991 | 2021-03-11 |
RNDRV1 | ERC20 | ETH | 0x0996bfb5d057faa237640e2506be7b4f9c46de0b | 2017-10-05 |
Chi Siamo Render Network
Render 네트워크는 분산 GPU 렌더링 솔루션을 제공하기 위해 설계된 분산형 블록체인 기반 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 아티스트와 개발자와 같은 제작자들이 유휴 GPU 리소스를 보유한 노드 운영자와 연결될 수 있도록 합니다. 이 시스템을 통해 네트워크는 3D 콘텐츠 렌더링, 가상 제작, 제품 디자인 및 AI 기반 작업과 같은 계산 집약적인 작업을 지원합니다. Render 네트워크는 블록체인 기술을 활용하여 효율적이고 확장 가능하며 비용 효과적인 렌더링 프로세스를 보장하고 제작자들에게 사실상 무한한 계산 능력에 접근할 수 있도록 하며, GPU 소유자들이 사용하지 않는 용량으로 수익을 창출할 수 있도록 합니다.
이 네트워크는 분산형 P2P 시스템을 통해 운영되며, 모든 상호작용이 투명성과 추적 가능성을 위해 온체인에 기록됩니다. ORBX 파일 형식과 같은 도구를 통합하고 다층 가격 책정을 가능하게 하여, 플랫폼은 렌더링 작업을 속도, 비용 및 품질과 같은 요소를 기반으로 최적화합니다.
RENDER는 이전에 RNDR로 알려졌던 Render 네트워크의 기본 암호화폐로, 여러 용도로 사용됩니다:
- 거래 결제: RENDER는 네트워크에서 렌더링 작업 및 컴퓨팅 서비스에 대한 결제를 위해 사용됩니다.
- 노드 보상: GPU 리소스를 제공하여 렌더링 작업을 완료하는 노드 운영자는 보상으로 RENDER 토큰을 받습니다.
- 스테이킹: RENDER는 네트워크를 보호하고 거버넌스에 참여하기 위해 스테이킹할 수 있습니다.
- 거버넌스: 토큰 보유자는 업그레이드, 정책 및 프로토콜 변경을 결정하는 Render 네트워크 제안(RNP)에 투표할 수 있습니다.
- 생태계 개발: RENDER 토큰은 보조금을 통해 네트워크의 성장을 지원하고 커뮤니티 주도 이니셔티브에 인센티브를 제공합니다.
Render 네트워크는 프로토콜 유지 관리와 커뮤니티 지원을 책임지는 비영리 기관인 Render 재단에 의해 개발되었습니다. 주요 팀원은 다음과 같습니다:
- 트리스탄 렐리 (운영 책임자)
- 앤드류 하이드 (커뮤니케이션 책임자)
- 트레버 해리스-존스 (재단 이사회)
- 써니 오산 (사회 참여 책임자)
- 니콜라 베르바, 잭 인, 알렉스 눌리우스 (개발).
재단은 거버넌스 프로세스를 감독하고 стратегические решения를 촉진하며 Render 네트워크의 발전을 Render 네트워크 제안(RNP) 시스템을 통해 추진합니다.
Render 네트워크는 AI 및 GPU 집약적인 작업을 위한 최적화된 플랫폼으로, AI 기반 콘텐츠 생성 및 계산에 대한 증가하는 수요를 지원합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:
- AI 보조 렌더링: 이 네트워크는 노이즈 감소 및 AI 기반 자산 생성과 같은 렌더링 최적화를 위한 AI 도구 사용을 가능하게 합니다.
- 생성적 AI 워크플로우: 아티스트와 개발자는 생성적 AI 도구를 통합하여 초고해상도 3D 환경을 위한 텍스처, 모델 및 동적 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
- 온체인 추적 가능성: 네트워크에서 처리된 모든 작업에는 해시된 메타데이터가 포함되어 있어, 투명한 출처 및 라이센스를 통해 AI 훈련 및 추론을 가능하게 합니다.
- 분산 GPU 훈련: 이 네트워크는 유휴 GPU를 활용하여 비용 효과적인 기계 학습 모델 개발을 위한 분산 AI 훈련 작업을 지원합니다.