Cloud Rendering : streaming de gráficos complejos de servidores remotos para dispositivos ligeros

El renderizado en la nube se refiere al procesamiento de gráficos 3D complejos en servidores a distancia, con el objetivo de enviar el producto final al cliente. Facilita la utilización de GPUs potentes en centros de datos y la liberación de recursos del equipo local. El streaming de gráficos, también conocido como pixel streaming, funciona de la siguiente manera: el servidor renderiza cada cuadro y lo envía en tiempo real al equipo cliente (como un teléfono móvil o un navegador) mediante protocolos como WebRTC. En resumen, el cliente actúa como un thin client, únicamente descodificando video y capturando la entrada del usuario, mientras que el procesamiento gráfico se lleva a cabo en la nube. Esta arquitectura es diferente al renderizado local tradicional, ya que presenta latencia de red, pero a la vez ofrece mayor escalabilidad y capacidad de calculo.

Existen varias soluciones maduras para cloud rendering y cloud streaming. Entre ellas:

Plataformas y tecnologías principales:

• Unreal Engine Pixel Streaming: Permite ejecutar una aplicación Unreal Engine en un servidor de la nube y transmitir sus fotogramas y audio al cliente vía WebRTC. Ideal para demos 3D interactivas donde el cliente sólo recibe vídeo.
  
• NVIDIA CloudXR: Plataforma especializada en realidad extendida (VR/AR). CloudXR “es una plataforma de streaming XR acelerada por GPU” que transmite aplicaciones OpenVR desde un servidor remoto a dispositivos XR (HoloLens, Quest, etc.) usando Ethernet, Wi-Fi o redes móviles.
  
• Amazon Nimble Studio (NICE DCV): Solución de AWS para estudios creativos. Nimble Studio ofrece infraestructura en la nube para efectos visuales, animación y contenido interactivo. Emplea el protocolo NICE DCV (anteriormente NICE DCV) para streaming de aplicaciones gráficas: el servidor remota envía píxeles al cliente. AWS AppStream 2.0 es otro servicio AWS de streaming de aplicaciones y escritorios remotos, también basado en DCV.
  
• Google Stadia (y similares): Plataforma de cloud gaming de Google (aunque cerrada en 2023) que transmitía videojuegos ejecutados en centros de datos de Google con soporte hasta 4K y 60 fps. Otros ejemplos comerciales actuales son NVIDIA GeForce NOW, Xbox Cloud Gaming (xCloud) y Amazon Luna: servicios que ejecutan juegos en la nube y envían vídeo al jugador.
  
• Azure Remote Rendering: Servicio de Microsoft para realidad mixta y diseño industrial. Azure Remote Rendering permite renderizar “modelos 3D altamente complejos en tiempo real” en la nube y transmitirlos a dispositivos como HoloLens 2. Según Microsoft, este servicio “utiliza la capacidad de proceso de Azure para representar incluso los modelos más complejos en la nube y los transmite en tiempo real a los dispositivos”.
  

Otras tecnologías: Unity Render Streaming (similar a Pixel Streaming para proyectos Unity/WebRTC) y protocolos industriales (HP ZCentral, Teradici PCoIP) o incluso RDP avanzados. En general, la transmisión gráfica se basa en códecs de vídeo (H.264/HEVC/AV1) sobre conexiones de baja latencia, y en frameworks WebRTC/WebSockets para la interacción en tiempo real.

Ventajas y desventajas

El renderizado remoto y el streaming ofrecen claras ventajas técnicas y operativas, como lo son: 

• Técnicas – ventajas: Es posible gestionar escenas muy complejas (más de 100 millones de polígonos) al utilizar GPUs en la nube, lo cual sería inviable con equipos modestos. La computación está centralizada, lo que posibilita que las tareas se realicen de manera paralela y que los tiempos de procesamiento se acorten. El protocolo de streaming generalmente se ajusta al ancho de banda disponible sin comprometer la calidad que se percibe. Asimismo, al mandar píxeles en vez de geometría, se garantiza la privacidad (ya que solo se envía el resultado final, no el modelo).
  
• Técnicas – desventajas:La conexión es la mayor limitación: el buen desempeño depende de una conexión estable y con baja latencia. El streaming puede provocar artefactos y también introduce latencia (el tiempo de ida y vuelta que toma procesar una acción del usuario) si la conexión es inestable o falla. Para conservar la experiencia en aplicaciones interactivas (en particular en VR), es necesario que las latencias sean muy bajas (por debajo de 20-50 ms). Asimismo, la compresión de video siempre conlleva cierta pérdida en comparación con el render original.
  
• Económicas:Desde una perspectiva financiera, el modelo en la nube permite el pago por uso (OPEX) y evita las inversiones significativas en hardware (CAPEX). De acuerdo con un análisis, el renderizado en la nube tiende a ser “más accesible que el local”, porque los proveedores brindan planes flexibles. No obstante, el uso intensivo (si se hace streaming durante muchas horas) puede resultar en facturas elevadas y depender de tarifas de suscripción o créditos en la nube. A diferencia del hardware propio (que se puede amortizar con el tiempo), la nube es un gasto operacional que persiste.
  
• Operativas: La administración se simplifica cuando se opera en la nube: no es necesario hacer mantenimiento de estaciones de trabajo, actualizaciones o tener centros de datos privados. Los usuarios tienen la posibilidad de acceder a sus proyectos desde cualquier sitio con conexión a Internet. Para colaboraciones distribuidas, esto es lo óptimo. En cambio, se establecen dependencias: si no hay red, no existe el servicio, y es necesario confiar en la seguridad y disponibilidad del proveedor. Además, se amplía el consumo de ancho de banda y la latencia operativa (mandar información a la nube y regresar). En pocas palabras, “cloud rendering suprime la necesidad de una gran inversión en hardware y mantenimiento”, sin embargo, “exige conexión a Internet y puede conllevar gastos adicionales por transferencia de datos y uso”.

Casos de uso por industria

El renderizado en la nube y el streaming gráfico se emplean en múltiples sectores:

• Videojuegos: Plataformas de cloud gaming (Stadia, GeForce NOW, xCloud, Luna) son el ejemplo más conocido. Permiten jugar títulos exigentes en dispositivos modestos al transmitir cada escena de vídeo, sin instalar nada en el cliente.
  
• Cine y VFX: Estudios de efectos visuales (ILM, Pixar, etc.) usan granjas de render en la nube para animación y postproducción. Servicios como Amazon Nimble Studio están diseñados para pipeline de VFX/animación “desde el boceto hasta la entrega final”. El rendering en la nube agiliza proyectos grandes (por ejemplo, la película Lego Movie se renderizó íntegramente con miles de GPUs en paralelo).
  
• Arquitectura e ingeniería: Software CAD/BIM (Revit, 3ds Max, etc.) dispone de render en la nube (p.ej. Autodesk Rendering) para generar imágenes y panoramas con potencia extra. Además, se pueden hacer recorridos VR de edificios con motores en la nube (Unreal/Unity con Pixel Streaming) o visualización en tiempo real de modelos muy detallados.
  
• Diseño industrial y manufactura: Modelos 3D complejos (aviones, automóviles, maquinaria) pueden verse en AR/VR gracias al streaming. Por ejemplo, Holo-Light usa cloud streaming para entregar CAD muy pesados a dispositivos XR de ingeniería. Azure Remote Rendering se emplea en automoción o fabricación para visualizar prototipos sin simplificar los modelos.
  
• Realidad Virtual / Aumentada: Industrias aeroespacial, militar, médica, entretenimiento, etc., usan XR cloud para entrenamientos y simulaciones. CloudXR o ARR transmiten aplicaciones VR/AR hacia cascos ligeros. Soluciones colaborativas como NVIDIA Omniverse + CloudXR permiten que equipos globales diseñen juntos mundos virtuales en tiempo real. En medicina, la cirugía asistida por VR aprovecha cloud rendering para mostrar órganos en alta resolución.
  

Otros sectores: También hay uso en turismo (recorridos virtuales), formación industrial, gemelos digitales, etc. Un ejemplo académico es el metaverso industrial, donde la nube renderiza entornos 3D colaborativos accesibles desde el navegador.

Requisitos técnicos

El streaming gráfico en la nube impone exigencias en infraestructura y red:

• Servidores: Se necesitan GPUs de gama alta (por ejemplo, NVIDIA A100, RTX 6000/8000 o análogas), una capacidad computacional elevada (varios teraflops) y redes veloces en el centro de datos. Por ejemplo, Google citó servidores con GPUs de hasta 10.7 teraflops (en comparación con los 6 TF de una Xbox One X) para su transmisión en 4K. Los proveedores brindan instancias específicas (como las de Azure NV series, AWS G4/G5 con GPUs T4/A10 y otras) que están optimizadas para el renderizado y el encodificado de videos. Asimismo, el servidor requiere protocolos de streaming (DCV, WebRTC, RemoteFX, entre otros) y software de virtualización gráfica (contenedores de Unity/Unreal, NVIDIA vGPU).
  
• Cliente: El dispositivo receptor, que puede ser un PC básico, una computadora portátil, un teléfono móvil, unas gafas de realidad virtual, etc., generalmente es liviano y únicamente requiere decodificar el vídeo (H.264/H.265), presentarlo con latencia reducida y enviar órdenes del usuario. Una investigación indica que en el cloud gaming, “el cliente delgado muestra el video del servidor y devuelve las acciones del jugador al servidor”. Por eso, los clientes necesitan tener como mínimo su propia CPU/GPU (en ocasiones solo el acelerador de vídeo del chip) y capacidades de entrada (teclado, gamepad, gestos). No requieren recursos para hacer la representación de la escena en 3D a nivel local.
  
• Latencia:La latencia es “el tiempo que tarda un comando del usuario en llegar al servidor y mostrarse en la pantalla”. Para que haya una interacción fluida, se pretende que la latencia sea baja (<30-50 ms) y, en el caso de la realidad virtual (VR), idealmente <20 ms. Normalmente, las conexiones se optimizan mediante servidores distribuidos o edge computing. Por ejemplo, Google contaba con 7 500 nodos en todo el mundo para acercar los servidores a los usuarios y disminuir así la latencia.
  

Ancho de banda: Depende de la resolución y de la frecuencia de imágenes. Plataformas como Stadia aconsejaban velocidades de aproximadamente 10 Mb/s para un video en 720p a 60 fps, cerca de 20 Mb/s para uno en 1080p a 60 fps HDR y alrededor de 35 Mb/s para uno en 4K a la misma cantidad de cuadros por segundo. Otra fuente señala que para 4K a 60 fps se requieren alrededor de 25 Mb/s. En realidad, la compresión moderna (H.265/AV1) tiene la capacidad de reducir los requisitos en cierta medida, pero se requieren decenas de Mbps estables para prevenir la pixelación. La calidad que se percibe es directamente influenciada por el jitter (la variación de latencia) y la latencia en red.

Desafíos actuales y tendencias futuras

Entre los principales desafíos actuales están:

• Latencia y ancho de banda: Es fundamental disminuir la latencia de extremo a extremo, especialmente para la realidad virtual. Se indaga en códecs nuevos (AV1), protocolos de WebTransport/WebRTC optimizados y edge computing para reducir la distancia entre los servidores y el usuario.
  
• Calidad vs. rendimiento: Es un desafío mantener una alta fidelidad visual (detalles, HDR, 60fps) sin aumentar demasiado el ancho de banda. Con el fin de compensar los retrasos, se investigan la interpolación de fotogramas, la predicción del movimiento y otros métodos (como la predicción de pose en XR).
  
• Infraestructura y estandarización: Elaborar estándares (Khronos, W3C) para el metaverso (por ejemplo, el demo de 1ClickMetaverse de Fraunhofe) que posibiliten la interconexión entre tecnologías. Además, un desafío de las redes globales es distribuir el contenido desde varios proveedores de la nube y prevenir la dependencia en un solo nodo.
  
• Escalabilidad multiusuario: Para brindar experiencias inmersivas a múltiples usuarios al mismo tiempo en un mundo compartido (multi-render, multi-view), se requieren arquitecturas específicas (como la sincronización y división de escenas).
  
• Costos operativos: Reducir costos a través del alquiler compartido, el uso eficaz de contenedores y las GPUs. Los modelos híbridos (por ejemplo, burst a la nube únicamente en los picos de demanda) son cada vez más populares.
  

De cara al futuro se esperan varias tendencias:

• 5G/6G y Edge Computing: El streaming XR ambulatorio de alta calidad será posible gracias a las redes móviles de baja latencia (5G) y a la futura 6G. NVIDIA destaca, en efecto, que “el 5G proporciona velocidad alta y latencia baja para experiencias XR fotorealistas, y posibilita “experiencias inmersivas localizadas” con CloudXR sobre 5G. Además, se usan los edge servers (pequeños centros de datos próximos al usuario) con el fin de disminuir la latencia.
  
• Realidad Extendida masiva: Se prevé que la adopción de VR/AR aumente, respaldada en la nube. Los equipos globales podrán crear mundos virtuales al mismo tiempo gracias a plataformas colaborativas, como NVIDIA Omniverse en combinación con CloudXR. Se formarán “universos virtuales de alta fidelidad” gracias a servidores optimizados para la XR y la IA integrada.
  
• Integración con IA: El empleo de IA/ML está en aumento: el aprendizaje profundo puede optimizar la compresión de video (por ejemplo, con codecs inteligentes), anticipar las acciones del usuario para renderizar preventivamente e incluso crear ambientes de manera procedimental en la nube. Investigaciones recientes analizan la inteligencia artificial para mejorar los gráficos en realidad virtual.
  
• Internet of GPUs: La asignación dinámica de potencia gráfica en la nube será posible gracias a los modelos de GPU virtualizados y compartidos. Además, se incorporan APIs de GPU en la web (WebGPU) para combinar el renderizado local y el remoto.
• Metaverso y contenidos compartidos: Los pipelines de renderizado distribuido y los estándares interoperables son necesarios para la tendencia hacia experiencias duraderas y compartidas (metaverso). Es un área de investigación activa para Web3D y XR.
  

Linea del Tiempo

Creditos

Autor: Joseph David Penagos Ardila

Editor: Mg. Carlos Iván Pinzón Romero

Código: CG-202502

Universidad: Universidad central

Referencias

Smithson, A. (2024, 12 marzo). Pixel Streaming vs. On-Device (Local) Rendering — A comprehensive business guide. Medium. https://alan-smithson.medium.com/pixel-streaming-vs-on-device-local-rendering-a-comprehensive-business-guide-c1ab20a06907


Sametband, R. (2020, 1 diciembre). Google presenta Stadia, su plataforma de streaming de videojuegos. LA NACION. https://www.lanacion.com.ar/tecnologia/google-presenta-stadia-su-plataforma-streaming-videojuegos-nid2230092/#:~:text=Stadia%20es%20un%20servicio%20de,reproducir%20un%20video%20de%20YouTube


Conceptos y terminología de Amazon Nimble Studio - Amazon Nimble Studio. (s. f.). https://docs.aws.amazon.com/es_es/nimble-studio/latest/userguide/concepts-terminology.html#:~:text=Amazon%20Nimble%20Studio%20permite%20a,gr%C3%A1fico%20hasta%20la%20entrega%20final

Renderiza más rápido en la nube - Satoshi Spain. (s. f.). https://www.satoshispain.com/es/blog-posts/que-es-el-renderizado-en-la-nube-y-como-funciona#:~:text=El%20renderizado%20en%20la%20nube,complejas%20o%20para%20aquellos%20que

Shea, R., Liu, J., Ngai, E., & Cui, Y. (2013). Cloud gaming: architecture and performance. IEEE network, 27, 16–21. https://doi.org/10.1109/MNET.2013.6574660

Crypto es el Futuro.(21 diciembre 2021). La HISTORIA de RENDER y del CLOUD RENDERING [Video]. https://www.youtube.com/watch?v=ZQhXpq0HIas

Chaos Cloud Rendering. (n.d.). Chaos Cloud [Imagen]. https://www.chaos.com/es/cloud-rendering?srsltid=AfmBOop3cH3jy4CxgE7DlAv5wcMfHYUUzTr76iMEQoTRNHCqfEqNrjgH

What is cloud rendering? (n.d.). Cloud Rendering Software [Imagen]. https://www.3ds.com/store/3d-rendering/cloud-rendering-software

Cloud Rendering: What Is It and How Does It Help Designers [Imagen]. (2023, December 19). Cloud4u. https://www.cloud4u.com/blog/what-is-cloud-rendering/

Suite NVIDIA CloudXR. (n.d.). Nvidia [Imagen]. https://www.nvidia.com/es-la/design-visualization/solutions/cloud-xr/

Servicio de streaming en la nube para cursos SCORM. (2025, April). Areaelearning [Imagen]. https://areaelearning.com/servicio-de-streaming-en-la-nube-para-cursos-scorm/