Тестирование игр всегда было одной из наиболее критичных и ресурсоёмких стадий разработки. В ходе тестирования разработчики превращают исходный, сырой контент в финальную, отточенную версию игры. Для обеспечения стабильного, безошибочного и качественного игрового опыта необходимы тщательные циклы обеспечения качества (QA), которые традиционно опираются на большие команды тестировщиков и обширное тестирование игрового процесса. С появлением современных AAA-титулов и постоянным усложнением циклов разработки традиционные методы тестирования постепенно устаревают.
QA на основе ИИ, также известное как тестирование игр с ИИ или автоматизация QA, меняет игровую индустрию, внедряя передовые функции искусственного интеллекта в конвейеры разработки игр, ускоряя циклы QA и позволяя разработчикам быстрее вносить улучшения.
Ведущие поставщики тестирования, такие как Keywords Studios, iXie и GlobalStep, внедряют передовые технологии автоматизации QA, которые существенно расширяют охват тестирования и сокращают участие людей. Прогрессивные провайдеры QA используют ботов с обучением с подкреплением, системы компьютерного зрения, масштабные симуляционные среды и другие ИИ-инструменты для тестирования игр. Эти средства показали высокую эффективность в поиске ошибок, проверке производительности и стресс-тестировании игровой логики.
ИИ меняет множество отраслей, ускоряя рабочие процессы и повышая их результативность. Однако интеграция ИИ-тестирования игр в повседневные рабочие процессы может быть затратной для компаний из-за высокой потребности ИИ-решений в GPU-вычислениях. Провайдеры QA имеют доступ к мощным ИИ-инструментам, но для их плавного ежедневного использования необходимы масштабируемые и экономичные GPU-мощности. Децентрализованное GPU-облако Aethir обладает необходимыми ресурсами и архитектурой сети для поддержки этих инноваций в ИИ-тестировании по всему миру.
Рост QA на основе ИИ и автоматического тестирования игрового процесса
GPU являются движущей силой для ИИ-нагрузок. Крупные языковые модели (LLM), ИИ-инференс, генеративный ИИ, агентные рабочие процессы и ИИ-усиленные пользовательские интерфейсы — лишь некоторые из популярных сценариев, зависящих от высокопроизводительных GPU-вычислений. ИИ-тестирование игр и автоматизация QA используют многие из этих возможностей для повышения эффективности QA-конвейеров, поэтому им также требуется надёжная GPU-инфраструктура.
Наиболее ресурсоёмкие задачи в ИИ-тестировании игр включают:
Обучение ботов с подкреплением (Reinforcement-Learning Bots)
Боты моделируют тысячи игровых эпизодов для оптимизации поведения и поиска ошибок. Обучение одного агента в масштабах требует множества GPU-часов, что может быть обременительным для централизованных облаков.
Визуальная инспекция и инференс
Поблочная обработка изображений для обнаружения артефактов, потери кадров или ошибок рендеринга требует быстрой параллельной обработки на GPU. Для этого необходима динамическая масштабируемость GPU-нагрузок, с чем централизованные облака часто не справляются.
Имитационное стресс-тестирование
ИИ-агенты помещаются в изолированные среды для проверки производительности игры под нагрузкой, что требует вычислений в режиме реального времени с участием множества агентов. Это крайне GPU-интенсивная задача, требующая бесперебойной, сверхнизкозадержочной GPU-поддержки.
Эти ИИ-поддерживаемые QA-операции должны быть быстрыми и эффективными, так как задержки в обратной связи тестирования могут создать узкие места в конвейере производства и привести к срыву сроков релиза. Повышение скорости означает экспоненциальный рост числа вычислений, а значит — возрастающий спрос на премиальные GPU.
Внутри Aethir: децентрализованный GPU-as-a-Service
Aethir создала единственную на рынке корпоративного уровня децентрализованную платформу GPU-as-a-Service для ИИ- и игровых компаний. Экосистема насчитывает более 150 партнёров и клиентов из ИИ, Web3 и гейминг-секторов, обеспечивая более $141 млн ежегодной повторяющейся выручки (ARR) для стека Aethir DePIN. Наша ключевая сила — использование децентрализованной облачной инфраструктуры для предоставления надёжных, безопасных и масштабируемых GPU-вычислений клиентам по всему миру без ограничений и узких мест, характерных для централизованных провайдеров.
Как децентрализованное GPU-облако Aethir решает проблему дефицита вычислительных мощностей для ИИ-QA
Для ИИ-поддерживаемого QA Aethir обладает ресурсами и опытом, чтобы обеспечить тестирование игр необходимыми вычислительными мощностями для ускорения конвейеров разработки.
Масштабированное распределённое обучение с подкреплением
Aethir позволяет QA-командам использовать тысячи GPU для параллельного обучения ИИ-тестировщиков, достигая беспрецедентного масштаба QA. Каждый GPU-контейнер обрабатывает разные состояния или среды, ускоряя циклы обучения и находя ошибки гораздо быстрее, чем при ручных методах QA.
Параллельные стресс-симуляции
Игры можно тестировать под нагрузкой, размещая агентов в децентрализованной GPU-инфраструктуре Aethir, моделируя пиковый трафик или хаотичный геймплей в реальном времени без риска отказов централизованных систем. Это особенно важно для проверки многопользовательских проектов.
Граничные GPU-вычисления для тестирования в реальном времени
Обнаружение визуальных ошибок с помощью компьютерного зрения может выполняться на периферии сети, рядом с местом тестирования. Архитектура Aethir позволяет проводить инференс и давать обратную связь в реальном времени без необходимости отправлять каждый кадр на центральный сервер. Мы используем локализованные GPU-кластеры, предоставляя клиентам ближайшие физически доступные GPU-контейнеры.
Используя инфраструктуру GPU Aethir, тестировщики могут круглосуточно автоматизировать QA игр в масштабах, улучшая сроки разработки и качество тестирования.
Цены Aethir на GPU-as-a-Service vs централизованные облака
Ознакомьтесь с ценами на наши премиальные NVIDIA H100 по сравнению с традиционными облачными провайдерами.
Ключевые преимущества для QA-команд и игровых студий
Интеграция децентрализованного GPU-облака Aethir даёт QA-командам ряд преимуществ, улучшая конвейеры разработки игр благодаря распределённой GPU-архитектуре.
Более быстрые релизы: децентрализованное GPU-облако Aethir ускоряет тестирование с ИИ, позволяя проверять сборки в разы быстрее, чем это делают ручные тестировщики. Это даёт студиям больше времени на доработку игр до совершенства без страха пропустить дедлайн.
Снижение затрат с оплатой по факту: централизованные провайдеры требуют значительных авансовых инвестиций и несут высокие операционные расходы из-за гипермасштабных дата-центров. Модель Aethir «pay-as-you-go» избавляет от этих расходов, позволяя платить только за фактически использованные GPU-мощности. Без привязки к конкретному вендору.
Рост охвата тестирования: стек Aethir DePIN предоставляет мощности для интеграции роя ИИ-агентов в повседневную работу QA-команд. Агенты с обучением с подкреплением исследуют за пределами предопределённых сценариев, находя редкие ошибки и поведение, которые могли бы остаться незамеченными человеком.
Масштабируемость без проблем цепочек поставок: GPU-инфраструктура Aethir распределена по всему миру и устойчива к геополитическим сдвигам и тарифам. QA-команды могут динамически масштабировать ресурсы GPU в зависимости от нагрузки, привлекая мощности из ближайших контейнеров в децентрализованном GPU-облаке Aethir.
Глобальное тестирование вне зависимости от локации: граничная вычислительная инфраструктура Aethir позволяет распределённым командам получать доступ к высокопроизводительным GPU рядом с их местоположением, снижая задержки и улучшая совместную работу. Более 430 000 GPU-контейнеров Aethir распределены по 94 странам, что позволяет обслуживать клиентов, предоставляя им ближайшие доступные GPU.
Децентрализованное GPU-облако Aethir создаёт инфраструктурный слой для QA на основе ИИ, необходимый для нового поколения ИИ-усиленного тестирования игр.
