Технология трассировки лучей NVIDIA, особенно технология трассировки лучей в реальном времени (Real-Time Ray Tracing), интегрированная в серию видеокарт RTX, представляет собой значительный прогресс в области обработки графики, значительно улучшая визуальную аутентичность игровых и профессиональных приложений. .

RT-ядро и тензорное ядро

- RT Core (Ray Tracing Core): это уникальный аппаратный блок видеокарт NVIDIA RTX, специально разработанный для ускорения наиболее трудоемкой части вычислений трассировки лучей - Тесты пересечения света и объектов на сцене (Intersection Tests) и расчет теней. RT Core может быстро определять точки пересечения на пути света для эффективного расчета таких эффектов, как прямое освещение, отражение, преломление и глобальное освещение, что позволяет визуализировать сложное освещение в реальном времени.

- Tensor Core: хотя Tensor Core в первую очередь предназначен для ускорения задач глубокого обучения и искусственного интеллекта, он также играет ключевую роль в трассировке лучей. Они используются для выполнения операций шумоподавления с использованием технологии искусственного интеллекта для уменьшения шума, создаваемого трассировкой лучей, что позволяет получать более четкие и естественные изображения даже при более низких частотах дискретизации. Кроме того, Tensor Core также может помочь реализовать DLSS (технологию суперсэмплинга глубокого обучения), улучшая разрешение изображения с помощью искусственного интеллекта, сохраняя при этом высокую производительность.

Преимущества трассировки лучей в реальном времени

- Реалистичное освещение и тени: технология трассировки лучей может точно имитировать распространение света в окружающей среде, создавая естественные тени, отражения и эффекты глобального освещения, делая игровой мир более реалистичным.

- Интерактивность и динамические эффекты. В динамических сценах трассировка лучей может мгновенно реагировать на изменения в источниках света и объектах, таких как движение персонажа, включение и выключение света и т. д., обеспечивая беспрецедентный интерактивный опыт.

- Улучшение погружения: для приложений VR/AR технология трассировки лучей может значительно улучшить реальность виртуальной среды и улучшить впечатления пользователя от погружения.

- Широкое применение: помимо игр трассировка лучей также широко используется в архитектурном проектировании, визуализации продуктов, кинопроизводстве и других областях, помогая создавать более реалистичные и детальные визуальные эффекты.

Технические проблемы и решения

Хотя трассировка лучей обеспечивает значительные визуальные улучшения, она также требует высоких требований к вычислительным ресурсам. NVIDIA решает эти проблемы следующим образом:

-С -Chide рендеринг. Стратегия: в сочетании с традиционной технологией решетки и отслеживанием света, сбалансировкой производительности и качеством изображения, гарантируйте, что игра все еще может поддерживать плавную частоту кадров, обеспечивая при этом изысканное качество изображения.

- Оптимизация алгоритма: постоянно оптимизируйте алгоритм трассировки лучей для снижения вычислительных требований, например, используя иерархические структуры ускорения (такие как BVH) для ускорения обнаружения столкновений между источником света и сценами.

- Помощь искусственного интеллекта: используйте Tensor Core и алгоритмы глубокого обучения, чтобы уменьшить шум в процессе рендеринга, улучшить качество изображения и уменьшить зависимость от оборудования.

NVIDIA RT Core

NVIDIA RT Core — это специальный аппаратный блок, разработанный NVIDIA для графических процессоров серии RTX. Впервые он был представлен в архитектуре Turing, выпущенной в 2018 году. Основная цель RT Core — ускорить процесс вычислений трассировки лучей в реальном времени — технологии, которая имитирует распространение света в трехмерной среде для достижения высокореалистичных эффектов света и тени. Как работает RT Core RT Core специально разработан для ускорения алгоритма BVH (Bounding Volume Hierarchy), который является одним из часто используемых алгоритмов трассировки лучей и используется для эффективного определения пересечения света и объектов на сцене. В частности, RT Core выполняет следующие ключевые задачи: 1. Обход BVH. Алгоритм BVH создает иерархическую структуру, содержащую всю геометрию сцены. RT Core может быстро пересекать эту структуру, чтобы быстро определить, пересекает ли свет объект и конкретное место пересечения. RT Core значительно повышает эффективность этого процесса по сравнению с традиционными программными реализациями на процессорах или графических процессорах. 2. Проверка пересечения луча и треугольника: как только будет определено, что луч может пересекаться с объектом, RT Core выполнит точный расчет точки пересечения луча и поверхности треугольника. Этот тест пересечения с аппаратным ускорением позволяет обрабатывать большое количество лучей в реальном времени. Преимущества RT Core - Улучшение производительности: RT Core может добиться улучшения геометрической производительности по сравнению с традиционными методами, что делает возможным рендеринг эффектов трассировки лучей в сложных сценах в реальном времени. - Снижение задержки: благодаря аппаратному ускорению время вычислений, необходимое для трассировки лучей, сокращается, что помогает улучшить интерактивность в играх и профессиональных приложениях. - Оптимизация энергопотребления: специализированное оборудование зачастую более энергоэффективно, чем программные решения, помогая контролировать энергопотребление, сохраняя при этом высокую производительность. Сценарии применения Приложения RT Core не ограничиваются играми, но также включают производство спецэффектов для фильмов, визуализацию архитектурного дизайна, автомобильный дизайн, научную визуализацию и другие области. Любая сцена, требующая очень реалистичного освещения и эффектов отражения, может извлечь из этого пользу. Поскольку NVIDIA продолжает выпускать новые архитектуры графических процессоров, такие как архитектура Ampere и последующие итерации, функции и производительность RT Core также постоянно развиваются, продолжая способствовать развитию технологии трассировки лучей в реальном времени.

NVIDIA Tensor Core

Тензорное ядро ​​NVIDIA — это процессорное ядро, предназначенное для ускорения крупномасштабных матричных и тензорных операций, распространенных в искусственном интеллекте (ИИ), глубоком обучении и высокопроизводительных вычислениях (HPC). Впервые он был представлен в графическом процессоре с архитектурой Volta в 2017 году и с тех пор постоянно развивался и совершенствовался в архитектурах Turing, Ampere и последующих графических процессорах.

Ключевые особенности:

1. Вычисления смешанной точности: Tensor Core поддерживает операции FP16 (с плавающей запятой половинной точности), FP32 (с плавающей запятой одинарной точности), INT8, INT4 и даже операции с двоичной точностью (INT1 или двоичная). Он может передавать вычисления, обеспечивая при этом точность вычислений. . Уменьшите точность некоторых операций, чтобы значительно увеличить скорость и производительность обработки. Это особенно полезно для крупномасштабных матричных умножений во время обучения и вывода.

2. Возможности параллельной обработки. Эти ядра оптимизированы для параллельной обработки и могут выполнять несколько операций умножения-накопления (MAC) за один такт, что значительно повышает эффективность обучения и вывода моделей глубокого обучения.

3. Динамическая настройка вычислительной мощности. В соответствии с потребностями приложения Tensor Core может динамически регулировать вычислительные ресурсы в соответствии с требованиями точности для достижения наилучшего соотношения производительности и мощности.

4. Интеграция в архитектуру графического процессора. Начиная с архитектуры Volta, Tensor Core стал стандартной конфигурацией высокопроизводительных графических процессоров NVIDIA, включая видеокарты серий Tesla V100, A100 и RTX, предназначенные для игр и рабочих станций. традиционное ядро ​​CUDA для совместного улучшения общей вычислительной мощности графического процессора.

5. Поддержка программного обеспечения. Чтобы полностью использовать производительность Tensor Core, NVIDIA предоставляет соответствующую поддержку программного стека, включая оптимизацию среды программирования CUDA, интеграцию фреймворков глубокого обучения (таких как TensorFlow, PyTorch) и библиотек, оптимизированных для Tensor Core ( такие как cuDNN, NCCL).

Области применения:

- Обучение глубокому обучению и выводу: ускорьте процесс обучения моделей нейронных сетей, сократите время обучения и обеспечьте скорость обработки в режиме реального времени или почти в реальном времени в приложениях вывода.

- Научные вычисления и анализ данных. В таких областях высокопроизводительных вычислений, как прогнозирование погоды, физическое моделирование и исследования в области геномики, Tensor Core ускоряет сложные математические операции и обработку данных.

- Поддержка графического рендеринга и трассировки лучей: хотя Tensor Core не используется напрямую для трассировки лучей, он может косвенно улучшить качество и эффективность рендеринга в определенных сценариях с помощью шумоподавления с помощью искусственного интеллекта и других технологий.

Tensor Core — ключевое нововведение в технологии графических процессоров NVIDIA. Оно знаменует собой трансформацию графического процессора из чистой графической обработки в общую платформу параллельных вычислений, особенно в эпоху искусственного интеллекта, которая играет все более важную роль.

Технический принцип Tensor Core основан на высокооптимизированной операции матричного умножения и накопления (Matrix Multiply-Accumulate, MMA), которая широко используется в глубоком обучении и научных вычислениях. Ниже приведены некоторые основные принципы технологии Tensor Core: 1. Ускорение операций с матрицами: Tensor Core предназначен для ускорения крупномасштабного умножения матриц в форматах FP16 (полуточность), FP32 (одинарная точность), INT8 и других форматах с низкой точностью, что является наиболее базовой и вычислительно интенсивной операцией в глубокое обучение. Например, в сверточной нейронной сети (CNN) вычисление сверточного слоя можно преобразовать в задачу умножения матриц. 2. Вычисления смешанной точности. Tensor Core поддерживает вычисления смешанной точности. Это означает, что входные и выходные данные могут использовать более низкую точность (например, FP16), а промежуточные вычисления могут выполняться с более высокой точностью (например, FP32) для поддержания числовой стабильности. . и точность, значительно повышая эффективность и пропускную способность вычислений. 3. Оптимизация оборудования. На аппаратном уровне Tensor Core реализует высокопараллельные матричные операции через выделенные схемы и может выполнять несколько операций умножения-накопления (MAC) за один такт. Такая конструкция позволяет обрабатывать большие объемы данных за чрезвычайно короткое время, от нескольких до десятков раз быстрее, чем традиционные ядра CUDA, выполняющие те же задачи. 4. Выделенный аппаратный блок: Tensor Core — это независимый аппаратный блок в архитектуре графического процессора, который работает параллельно с традиционными блоками скалярной и векторной арифметики (такими как CUDA Core). Они оптимизированы для обработки операций с тензорами (многомерными массивами), которые очень распространены в моделях глубокого обучения. 5. Оптимизация памяти. Чтобы максимизировать производительность Tensor Core, графический процессор NVIDIA разработан с эффективной архитектурой памяти для поддержки высокоскоростной передачи данных, включая использование кэша, общей памяти и режимов доступа к памяти, оптимизированных для Tensor Core, чтобы гарантировать плавный поток данных. 6. Интерфейс программирования. Чтобы воспользоваться преимуществами Tensor Core, разработчики могут писать код с помощью библиотек и платформ, таких как CUDA, CuBLAS и cuDNN. NVIDIA предоставляет API WMMA (Warp-Level Matrix Multiply Accumulate) и набор инструкций PTX (параллельное выполнение потоков), что позволяет программистам напрямую управлять Tensor Core для программирования. 7. Автоматическая оптимизация. Платформы глубокого обучения, такие как TensorFlow, PyTorch и т. д., также интегрируют поддержку Tensor Core, что позволяет разработчикам автоматически использовать Tensor Core для ускорения без непосредственного управления деталями базового оборудования. Технология Tensor Core обеспечивает высокоскоростную обработку крупномасштабных матричных операций в глубоком обучении и других высокопроизводительных вычислительных приложениях за счет сочетания аппаратного ускорения и оптимизации программного обеспечения. Это важная движущая сила для улучшения современных вычислительных возможностей графических процессоров.

Влияние обоих на технологию отслеживания света

RT Core и Tensor Core — две ключевые технологии в видеокартах серии NVIDIA RTX. Вместе они оказывают глубокое влияние на технологию трассировки лучей в реальном времени (Ray Tracing), улучшая качество изображения и эффективность производительности игр и профессиональных приложений визуализации.

Влияние RT Core на технологию отслеживания света

1. Ускорение вычислений трассировки лучей: RT Core специально разработан для решения основных вычислительных задач при трассировке лучей, таких как расчет точек пересечения световых лучей и объектов в сцене (тест пересечения лучей). Они значительно ускоряют процесс, позволяя играм и приложениям реализовывать сложные световые эффекты, такие как точные тени, отражения, преломления и глобальное освещение, в средах реального времени.

2. Повышение эффективности и скорости реагирования. Благодаря ускорению на аппаратном уровне RT Core сокращает время, необходимое для обработки трассировки лучей, и уменьшает задержку, делая взаимодействие света и тени в игровой сцене более мгновенным и естественным, улучшая взаимодействие с пользователем.

Влияние Tensor Core на технологию отслеживания света

1. Ускоренное шумоподавление с помощью искусственного интеллекта: Tensor Core в основном используется для задач глубокого обучения и искусственного интеллекта. Одна из их основных ролей в трассировке света — улучшение качества изображения с помощью технологии шумоподавления с использованием искусственного интеллекта (например, DLSS, Deep Learning Super Sampling). DLSS может уменьшить шум изображения, вызванный трассировкой лучей, с помощью алгоритмов машинного обучения, и обеспечить четкий и плавный вывод с высоким разрешением без ущерба для частоты кадров.

2. Баланс между производительностью и качеством изображения. Благодаря технологии сверхразрешения искусственного интеллекта Tensor Core позволяет получать высококачественные конечные изображения даже при более низких исходных разрешениях рендеринга, тем самым помогая сбалансировать требования к производительности и визуальному качеству трассировки лучей.

3. Динамическая адаптивная оптимизация. Функция искусственного интеллекта Tensor Core также может использоваться для интеллектуального анализа сцен и динамической регулировки интенсивности вычислений трассировки лучей, например, для уменьшения объема вычислений в менее заметных областях и улучшения деталей в областях визуального фокуса, что делает его более эффективно использовать вычислительные ресурсы.

Подводя итог, можно сказать, что RT Core и Tensor Core дополняют друг друга. RT Core фокусируется на ускорении базовых вычислений трассировки лучей, а Tensor Core использует технологию искусственного интеллекта для оптимизации качества изображения и производительности. Вместе они способствуют применению трассировки лучей в реальном времени. технологии в современных играх, а также широкий спектр приложений и постоянно совершенствующиеся визуальные эффекты.