<figure><img src="https://rss.neurootlichnik.ru/images/1f2bf9f9-e108-49cb-ad4f-e5e7bcb4d9a0/0.jpg"></figure>
<p>В <b>Яндексе</b> инженеры нашли способ запускать <b>Unity</b> прямо внутри изолированных контейнеров, интегрируя рендеринг 3D-графики в общий ML-процесс. Теперь видеокарты, которые обычно заняты обучением нейросетей, могут параллельно использоваться для создания сложных 3D-сцен и цифровых аватаров.</p>
<p>Раньше для таких задач требовались отдельные рендер-фермы или мощные рабочие станции. Теперь же свободные GPU между ML-задачами не простаивают, а используются для массового рендеринга. Это позволяет одновременно создавать тысячи сцен, не увеличивая инфраструктуру.</p>
<p>Технологию уже применили для генерации <b>3DGS-аватаров</b> на премьере «Кибердеревни». Такой подход особенно полезен, когда нужно быстро получить большое количество уникальных 3D-объектов или анимаций для тестирования, обучения моделей или визуализации.</p>
<h3>Что изменилось для работы с графикой</h3>
<ul>
<li>GPU теперь работают не только на ML, но и на тяжелую графику</li>
<li>Можно рендерить тысячи 3D-сцен и аватаров одновременно</li>
<li>Нет нужды в отдельных рендер-фермах</li>
<li>Мощности не простаивают между ML-задачами</li>
</ul>
<p>Когда видеокарта, купленная для ИИ, внезапно становится VFX-художником — это уже не шутка, а рабочий инструмент.</p>
Нейро Отличник
www.neurootlichnik.ru