인텔은 그래픽의 미래를 크게 추진하고 있습니다. 이 회사는 연례 그래픽 컨퍼런스인 Siggraph 2023에 7개의 새로운 연구 논문을 소개하고 있습니다. 최신 GPU의 VRAM 제한 사항 신경 렌더링으로.
종이 뉴럴 렌더링으로 실시간 경로 추적을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. 아니요, 인텔은 DLSS 3 라이벌을 도입하지 않고 있지만 AI를 활용하여 복잡한 장면을 렌더링하려고 합니다. 인텔은 "[GPU의] 온보드 메모리 양이 제한되어 복잡한 장면의 실제 렌더링을 제한할 수 있습니다."라고 말합니다. 인텔은 신경 수준의 세부 정보를 도입하고 있습니다. "클래식 소스 표현에 비해 70%에서 95%의 압축률을 달성하는 동시에 품질을 전작.”
와 별반 다를게 없어보인다 Nvidia의 신경 텍스처 압축, Siggraph에 제출한 논문을 통해서도 소개했습니다. 그러나 인텔의 논문은 초목 및 머리카락과 같은 복잡한 3D 개체를 다루는 것으로 보입니다. 물체에 대한 세부 수준(LoD) 기술로 적용되어 멀리서 보면 더욱 사실적으로 보입니다. 우리가 다음과 같은 게임에서 본 것처럼 레드폴 최근에, VRAM 제한으로 인해 가까이 있는 물체도 진흙 투성이 텍스처로 표시되고 통과할 때 세부 사항이 거의 없습니다.
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이 기술 외에도 인텔은 효율적인 경로 추적 알고리즘을 도입하고 있습니다. 는 미래에 미드레인지 GPU에서 복잡한 경로 추적을 가능하게 하고 심지어 통합할 것이라고 말합니다. 제도법.
경로 추적은 본질적으로 어려운 방법입니다. 광선 추적, 그리고 우리는 이미 다음과 같은 게임에서 큰 효과를 내기 위해 사용되는 것을 보았습니다. 사이버펑크 2077 그리고 포털 RTX. 경로 추적만큼 인상적이지만 매우 까다롭습니다. 다음과 같은 주력 GPU가 필요합니다. RTX4080 또는 RTX4090 이러한 게임을 더 높은 해상도로 실행하기 위해 Nvidia의 까다로움이 있습니다. DLSS 프레임 생성 가능합니다.
인텔의 논문 프로세스를 보다 효율적으로 만드는 방법을 도입하고 있습니다. Intel에 따르면 "최신 기술보다 더 단순하고 더 빠른 성능으로 이어지는" 새로운 알고리즘을 도입함으로써 그렇게 하고 있습니다. 이 회사는 Intel이 "모든 CGI 영화 및 비디오 게임에서 사용되는" GGX 수학 함수를 기반으로 구축하고 있습니다. 그만큼 알고리즘은 이 수학적 분포를 반구형 거울로 줄입니다. 컴퓨터."
GGX의 기본 아이디어는 표면이 서로 다른 방향으로 빛을 반사하고 전달하는 미세면으로 구성된다는 것입니다. 이것은 계산하는 데 비용이 많이 들기 때문에 Intel의 알고리즘은 본질적으로 GGX 분포를 카메라 각도를 기반으로 계산하기 쉬운 기울기로 줄여 실시간 렌더링을 가능하게 합니다.
Intel의 내부 벤치마크에 따르면 경로 추적 장면을 렌더링할 때 속도가 7.5% 이상 향상됩니다. 사소한 충돌처럼 보일 수 있지만 Intel은 보다 효율적인 알고리즘이 모든 차이를 만들 수 있다고 확신하는 것 같습니다. 안에 블로그 게시물, 회사는 Siggraph에서 실시간 경로 추적이 "미래에 미드레인지 및 통합 GPU에서도 실용적"일 수 있는 방법을 시연할 것이라고 말합니다.
그 미래가 언제 도래하는지 말하기는 어렵습니다. 이것은 현재 연구 논문이므로 이 알고리즘이 게임에 널리 배포되는 것을 보기까지는 어느 정도 시간이 걸릴 수 있습니다. 그것은 확실히 인텔에 약간의 호의를 베풀 것입니다. 비록 회사의 Arc 그래픽 카드가 우수해졌습니다. 지난 몇 달 동안 Intel은 현재 경로 추적이 불가능한 미드레인지 GPU 및 통합 그래픽에 여전히 집중했습니다.
그러나 곧 이러한 기술이 실제로 사용되는 것을 볼 수 있을 것이라고는 생각하지 않습니다. 좋은 소식은 실시간 렌더링에서 시각적 품질과 성능을 높이는 새로운 기술을 보고 있다는 것입니다. 이는 이러한 기술이 결국 게임에 나타나야 한다는 것을 의미합니다.
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