GPU 结合 AI 加速与光线追蹤后,为原型创作、内容製作与物理模拟带来更有效率的革命变化

实现即时光线追蹤,是 3D 影像、工业绘图、电影特效等领域梦寐以求的技术,不过在一年多前,业界最多只是做到使光线追蹤的 Render 变的相当快,但仍需要些许的时间;直到今年 GDC 大会, NVIDIA 透过 RTX 技术,搭配具备 4

实现即时光线追蹤,是 3D 影像、工业绘图、电影特效等领域梦寐以求的技术,不过在一年多前,业界最多只是做到使光线追蹤的 Render 变的相当快,但仍需要些许的时间;直到今年 GDC 大会, NVIDIA 透过 RTX 技术,搭配具备 4 张 Volta 架构 GPU 的 DGX Station ,展现在即时动画中可进行即时光线追蹤,惊艳了整个动画产业,而这也是归功于 Volta 架构当中的 Tensor Core 与 AI 技术,才大幅降低即时光线追蹤所需的效能,但动辄 7 万美金的 DGX Station ,恐怕仍非一般工作室能够负担的。

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当光线追蹤即时化,不再需要冗长的 Render 时间即可看到效果

但稍早 NVIDIA 在 SIGGRAPH 大会所发表的 Turing 架构 Quadro RTX 绘图卡,则藉由进一步在架构加入针对光线追蹤的 RT Core ,仅需单卡即可实现当初需要 7 万美金的 DGX Station 才能进行的即时光线追蹤动画,重点是若仅须达到 2K 解析度的前提下,也只需要单张建议售价 6,300 美金的 Quadro RTX 6000 即可,也大幅降低实现即时光线追蹤的门槛。

即时光线追蹤最大的好处,就是能够达到所见及所得,不用透过冗长的 Render 过程,并结合支援即时光线追蹤的 Unreal 4 Engine ,即可产生即时的互动动画,不再需要预先将内容 Render 完成,这对于如虚拟赏车,虚拟看房,协作式工业设计,动画影片创作,物理模拟,热流分析等,都能更有效率的完成。 

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原本需要一台 DGX Station 才能进行的即时光线追蹤动画,现在仅需一张 Quadro RTX 6000 就可达成

而能够实现单卡即时光线追蹤的关键,不是单纯靠物理运算力即可,也是由于 Tensor Core 与 RT Core 的导入,利用 AI 省却不必要的演算项目,与针对光线追蹤直接进行加速两大功能,搭配既有 CUDA Core 的物理运算,才得以实现如此複杂的过程。

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将即时光线追蹤用于气流模拟

AI 在即时光线追蹤当中,扮演着降低不必要运算资源的重要责任,利用训练好的 AI 模型,在场景进行即时光线追蹤时,省却看不到的不需演算的光线,以及以及由于几乎没有变化而不须重新演算的光束,使运算资源能大大被减少,更重要的是原本需要利用 CUDA 核心资源演算的光线,在 Turing 架构当中,直接由针对光线追蹤的加速器 RT Core 负责,让 CUDA 专注在物理与基础影像演算部分,这也使得一张 Turing 即可达到与一台 DGX Station 同等的即时光线追蹤效果。

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AI 模型扮演降低运算负担的重要关键

当然,单卡进行光线追蹤还是有些複杂的前提的,包括画面的解析度,场景的複杂度,画面更新率,场景光的複杂度、依赖/信赖 AI 的程度等,都会影响包括运算力与记忆体大小,以基于 Unrael 4 Engine 的星际大战即时动画为例,若以当前展示的 2K 解析度与更新率下,将解析度提升到 4K ,理论上则需要使用达 4 张 Quadro RTX 6000 ,但若降低画面更新率、简化材质、减少光线的数量,则仍有可能以单张 Quadro RTX 6000 达到 4K 解析度的即时光线追蹤。

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由于与游戏引擎的合作,即时光线追蹤应有望于游戏中实现

同样的状况,当 Turing 在专业绘图领域可做到即时光线追蹤,若用于消费级娱乐,由于 Unreal 4 Engine 亦是 NVIDIA 推广 RTX 即时光线追蹤的重要伙伴,只要评估好环境光线的複杂度,亦可带来更逼真的游戏娱乐体验,能打破过往仅能以预先烘焙的全局光罩取代独立光源的情况,使角色与场景透过即时光线追蹤产生更自然的光影效果,同时亦不会对系统带来过于吃重的附载,或许这一两年就可看到游戏大作率先提供即时光线追蹤技术。

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