即使使用RX-6000 GPU,这项新功能也应该可以实现。
到目前为止,AMD一直避免在FidelityFX超分辨率(FSR)中使用人工智能。即使更新到FSR 3.1,它仍然具有临时升级功能——但正如该公司已经证实的那样,FSR 4将改变这一点。
在名为“GPUOpen”的开发人员博客中,AMD现在正在谈论即将推出的图形功能:根据博客文章,开发人员目前专注于 实时路径追踪的研究,可能和成为FSR 4的一部分。目前制造商尚未确认。
- 据开发者称,这项工作主要围绕一个神经降噪器展开,该降噪器旨在清理由有限数量的“光线样本”产生的嘈杂图像——换句话说,它相当于Nvidia光线重建的。
- 虽然帖子没有明确指出竞争对手,但AMD工程师Mateusz Maciejewski在X/Twitter上证实了这一猜测:
这是Nvidia光线重建的替代方案吗?看起来非常有用,很高兴知道AMD正在开发的替代方案
——Vector(@Rommel16102023)2024年10月28日
光线追踪是如何工作的,光线重建又是如何发挥作用的?
光线追踪基本上是指一种模拟全局照明的算法。
- 简单来说: 真正的光线追踪需要对每个像素的光线进行上千次计算。将每条光线(也称为“主光线”)的结果求平均值,即可得出每个像素的亮度。
- 对于“二次光线”,对间接照明进行相同的计算;“阴影光线”用于确定表面上的点是否处于阴影中。
- 光线追踪是指三种光线类型的计算组合,在虚拟空间中逼真模拟光线时,光线追踪被认为是终极手段。
然而,就现有的计算能力而言,目前几乎无法实现“真实的”光线追踪,这就是为什么在电影中也会使用各种算法,例如光子映射或“重要性采样”。即使使用这些算法,渲染一帧画面也可能需要几个小时。
为了实现合理的实时计算,Nvidia(不久之后AMD也会加入)减少了用于计算的光线数量。然而,这又带来了另一个问题:随着光线数量的减少,图像的噪点越来越多。
- 在Nvidia光线重建中,神经网络被用作去噪器和消除噪声;此外,场景的细节也使用这种神经网络进行重建。
- AMD的诀窍:与Nvidia不同,场景的去噪和升级重建将在单个神经网络内进行,然后从中生成“高质量图像”。该博客文章还提供了一个示例图像:
开源和RX-6000兼容性是FSR 4的标志吗?
AMD高级图形项目副总裁Mike Burrows向我们暗示这是FSR 4的一项功能。
据Burrows称,路径追踪模型仍在开发中,将同时适用于RDNA 2(RX 6000)和RDNA 3(RX 7000)。当然,由于配备了AI加速器,包括WMMA功能,后一代产品的性能应该会更高。
祝贺团队成功发布。虽然性能数据尚未公布——请考虑实时性能,而非图形实时性能 😉
一如既往,我们打算发布完全开源的源代码。https://t.co/7CNy9yEADb——Mike Burrows(@zebedee666)2024年10月28日
与AMD处理前几代FSR的方式类似,新技术将一如既往地以开源解决方案的形式提供。
- 鉴于开源和与旧版GPU的兼容性,在FSR 4中实施新的超采样和路径追踪方法显然是一个不错的选择。然而,具体确认还有待时日。