AMD может использовать некоторые из лучших функций графических процессоров Nvidia

Как опытный исследователь с многолетним опытом глубокого изучения мира графических процессоров (GPU), я всегда рад стать свидетелем технологических достижений, которые формируют эту область. Последняя разработка AMD — их стремление к отслеживанию путей в реальном времени на графических процессорах RDNA — возбудило мое любопытство.

Nvidia удерживает значительное лидерство на рынке видеокарт высшего уровня, главным образом благодаря расширенному набору функций, обеспечиваемому DLSS. Однако AMD не стоит на месте. Они активно изучают методы использования нейронных сетей для трассировки лучей в реальном времени на своих видеокартах — возможность, которая до сих пор в основном была ограничена графическими процессорами Nvidia.

В сообщении в блоге на GPUOpen компания AMD изложила свою стратегию по улучшению трассировки путей в реальном времени на графических процессорах RDNA, что представляет собой несколько иной подход по сравнению с использованием Nvidia ускорителей искусственного интеллекта на видеокартах RTX для масштабирования изображения с помощью DLSS. Вместо этого AMD концентрируется на повышении производительности за счет технологии шумоподавления.

AMD может использовать некоторые из лучших функций графических процессоров Nvidia

При активации трассировки пути в таких играх, как «Alan Wake 2» или «Cyberpunk 2077», вы, по сути, получаете лишь небольшое количество световых лучей внутри сцены. В условиях реального времени в сцену попадает всего несколько образцов на пиксель, и эти световые лучи отражаются вокруг, но редко возвращаются к источнику света внутри сцены. В результате получается зернистое изображение, как показано в левом верхнем углу предоставленного изображения, которое требует очистки с помощью шумоподавления. AMD реализует нейронную сеть для этого процесса шумоподавления.

Рекомендуемые видео

Nvidia в настоящее время использует метод, известный как Ray Reconstruction, выдающуюся особенность их технологии DLSS, которую часто недооценивают. Этот метод значительно повышает качество изображения за счет сохранения сложных деталей при трассировке пути, для рендеринга одного кадра в автономном режиме обычно требуются минуты или часы. AMD также изучает аналогичный подход: они планируют использовать ограниченное количество выборок на пиксель и использовать нейронную сеть для восстановления мельчайших деталей трассировки пути.

AMD изучает метод, который объединяет масштабирование и шумоподавление в единую нейронную сеть. По сути, этот подход создает четкие изображения без шума с более высоким разрешением дисплея, чем исходное разрешение рендеринга, и все это в рамках трассировки пути в реальном времени с использованием одной нейронной сети. Этот метод может заменить несколько шумоподавителей, обычно используемых для различных эффектов освещения в механизмах рендеринга, обрабатывая весь шум за один раз и даже при низких разрешениях.

Похоже, что это исследование может послужить основой для будущей версии AMD FSR, что потенциально позволит ей конкурировать с Nvidia с точки зрения производительности и визуальной четкости. Однако существует неуверенность в том, требуют ли эти методы специального оборудования. Nvidia утверждает, что их видеокартам RTX нужны специальные ускорители для масштабирования и шумоподавления с использованием искусственного интеллекта с помощью DLSS, предполагая, что AMD также может потребоваться специальное оборудование для своих графических процессоров.

В другом сценарии AMD может сделать FSR 4 (или его преемника) доступным для всех видеокарт, используя нейронную сеть. Графические процессоры RTX оснащены необходимым оборудованием, и мы заметили, что такие функции, как Intel XeSS, могут выполнять модели искусственного интеллекта на графических процессорах с использованием отдельных команд, хотя это часто влияет на качество изображения и производительность.

Смотрите также

2024-10-29 16:58