MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Nvidia показала на мероприятии GTC 2026 не только, возможно, чрезмерно радикальную технологию масштабирования с использованием искусственного интеллекта DLSS 5, но и в целом обсудила практическое применение решений в области нейронного рендеринга. Эти решения не меняют конвейеры отрисовки и могут применяться в играх.
Источник изображения: Nvidia
DLSS 5 является лишь одной из группы технологий нейронного рендеринга — в её случае машинное обучение применяется только к конечному результату отрисовки. Nvidia также рассказала об интеграции малых нейросетей в сам конвейер рендеринга для декодирования текстур, оценки материалов и как результат сокращения объёмов потребления видеопамяти. По сути, это небольшие нейронные движки, предназначенные для выполнения конкретных задач, а не один финальный фильтр.
При отрисовке демонстрационной сцены Tuscan Wheels нейронное сжатие текстур (NTC) позволило сократить объём потребляемой видеопамяти с 6,5 Гбайт при традиционном сжатии текстур (BCN) до 970 Мбайт. Качество изображения не пострадало: NTC позволило сохранить даже больше деталей, чем привычный алгоритм блочного сжатия. На практике это означает уменьшение размеров установочных файлов, патчей — и увеличение ресурсов видеопамяти на том же графическом процессоре.
изображения (4)
Ещё одно интересное направление получило название Neural Materials. Вместо того, чтобы хранить большой объём данных о текстурах и выполнять более сложные вычисления функции отражения (BRDF), инженеры Nvidia предложили сжимать данные о материалах и декодировать их с помощью небольшой нейросети. В ходе демонстрации конфигурацию материалов с 19 каналами удалось сократить до 8, а процесс отрисовки сцены в разрешении 1080p ускорился на величину от 1,4 до 7,7 раза. И это не радикальные изменения в рендеринге, которым напугала общественность технология DLSS 5, а просто более эффективный способ хранения и обработки тех же данных о материалах.
Источник:
