GeForce RTX 全新顯示卡世代強在哪裡?先來理解兩大關鍵技術

顯示卡晶片大廠 NVIDIA 在去年中推出了最新世代的顯示卡 NVIDIA GeForce RTX 系列,採用第八代圖靈(Turing)架構,不僅運算速度比上個世代的顯示卡提升,更加入了兩大關鍵技術:「即時光線追蹤」(Real-Time Ray Tracing)與「深度學習超高取樣」(Deep Learning Super-Sampling, DLSS),將家用電腦的繪圖能力帶到新境界。

要了解 GeForce RTX,就得先從架構開始說起。NVIDIA 在最新的圖靈架構中,為 GeForce RTX 顯示卡配置了 RT Core 與 Tensor Core 兩個運算單元,分別負責不同的任務。

RT Core 專責運算光線追蹤

圖靈架構中的 RT Core,負責運算「追蹤光線」的任務,但光線追蹤它並非新技術,只是過去無法在家用領域中普及,原因是它會消耗太多 GPU 資源,所以現今遊戲若要渲染光影效果,多半採用了光柵化(Rasterization)技術來達成,但效果就是比光線追蹤來得差。

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所謂光線追蹤,即是運算光線碰到不同材質的物體時,所折射、反射出的不同型態,並且透過顯示卡渲染忠實呈現出來,達到接近真實世界的影像。RT Core 的任務非常單一,就是耗費全力使用 Bounding Volume Hierarchy(BVH)演算法,以計算光線的折射與反射。正因為專責運算光線,所以其效率比起純用 GPU 運算來得更好。

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簡單來說,NVIDIA 透過新增的 RT Core 來解決光影呈現兩大難題:效率與真實性,大大提升了繪圖場景中,運算光線結構的速度,也因此讓原本只能「離線」運算的光影變動效果,可以被「即時」呈現出來。只要遊戲引擎支援對應的 API,光線追蹤將可以大幅提升遊戲中的光影真實度,而且基本上不會影響到原本畫面流暢性。

Tensor Core 讓反鋸齒更省資源

至於在 Volta 架構上就已經出現的深度學習核心 Tensor Core,NVIDIA 也在 GeForce RTX 顯示卡中,為它賦予新的任務,那就是用人工智慧演算法,實現「深度學習超高取樣」(DLSS),帶來效率更好的反鋸齒效果。

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反鋸齒相對於光線追蹤,玩家應該更為熟悉。在過去,為了讓 GPU 渲染出來的畫面更加平滑,都會透過 MSAA、MFAA 或 TXAA 等反鋸齒技術,透過採樣來獲得不失真的畫面。但是,增加採樣點也意味著更嚴重的 GPU 資源消耗,對此 NVIDIA 拿出的對策,就是用 AI 人工智慧與超級電腦來解決這個問題。

簡單來說,DLSS 就是透過 NVIDIA 的 NeuralGraphics Framework 超級電腦,先蒐集眾多遊戲中,一組數千張 64 倍超高取樣的完美圖像,以及另一組未開啟反鋸齒的圖像,一併交給神經網路進行訓練,看看 AI 如何用較低的效能,模擬出 64 倍取樣的畫面品質,最後就會形成一個通用模型。

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接著,NVIDIA 再為上述的通用模型,加入某款遊戲的完美圖像,利用同樣的方法進行針對化訓練後,就可以取得某款遊戲專用的模型。當玩家開始遊玩擁有 DLSS 模型的遊戲後,GeForce RTX 顯示卡中 Tensor Core,就會利用先前的學習成果,渲染出一個接近 64 倍取樣的畫面濾鏡,套用到玩家的遊戲畫面中,同時降低遊戲內部的渲染解析度,讓玩家在擁有超高反鋸齒畫面之餘,也能兼顧遊戲順暢運行所需的效能。

兩大技術造就 GeForce RTX 平台

「即時光線追蹤」與「深度學習超高取樣」,是 GeForce RTX 顯示卡最關鍵的兩大技術,並且都是針對遊戲而來。NVIDIA 強調,透過 GeForce RTX 平台,玩家可以體驗到更上一層樓的畫面表現,並兼具遊玩過程的流暢性能。

GeForce RTX 全新顯示卡世代強在哪裡?先來理解兩大關鍵技術

第八代圖靈架構的 GeForce RTX 顯示卡,不再只是一昧的追求運算速度,而是透過為專門任務打造的 RT Core 與 Tensor Core,帶來電腦繪圖領域的重大突破,用不同思路打造次世代的高效能顯示卡。

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