Microsoft와 AMD의 파트너십을 통해 Xbox용 인공 지능을 갖춘 FSR Diamond 시스템 개발

반도체 제조업체는 차세대 데스크톱 콘솔을 위해 특별히 개발된 새로운 머신러닝 기반 그래픽 최적화 플랫폼을 공식 발표했습니다. 이 기술은 신경망 렌더링 기능을 통합하여 수요가 많은 비디오 게임의 시각적 성능을 향상시킵니다. 이 발표는 두 기술 회사 간의 협력의 다음 단계를 자세히 설명하는 개발자를 위한 기술 프레젠테이션 후에 나왔습니다.

제조업체의 임원인 Jack Huynh은 새로운 기능이 장기적인 공동 엔지니어링 계획의 일부임을 확인했습니다. 이 프로젝트는 뛰어난 처리 능력과 플랫폼의 기존 게임 라이브러리와의 완벽한 호환성을 제공하는 것을 목표로 합니다. 시스템의 기본은 메인 하드웨어에서 추가 원시 처리를 요구하지 않고 초당 프레임 속도를 배가하는 고급 알고리즘을 통해 작동합니다.

이 도구는 신경망을 사용하여 실시간으로 픽셀 간격을 채우는 최신 이미징 기술에 중점을 둡니다. 이를 통해 게임은 낮은 기본 해상도에서 실행될 수 있으며, 소프트웨어는 최종 이미지를 매우 높은 정의로 재구성하여 최신 모니터와 TV의 유동성을 보장합니다.

새로운 렌더링 시스템의 기술적 세부 사항

이 플랫폼은 차세대 신경 렌더링 프로세스에 대한 기본 지원을 도입합니다. 이 시스템은 기계 학습 업샘플링과 다중 프레임 생성을 결합합니다. 이 기술은 전통적으로 렌더링된 프레임 사이에 인공지능이 생성한 중간 이미지를 삽입합니다.

이 응용 프로그램의 직접적인 결과는 특히 재생률이 높은 화면에서 시각적 유동성이 크게 향상되는 것입니다. 이 기술에는 복잡한 조명 효과를 향상시키는 것을 목표로 하는 광선 재생 기능도 포함되어 있습니다.

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재생성을 통해 개발자는 게임의 전반적인 성능을 저하시키지 않고 사실적인 반사와 그림자를 적용할 수 있습니다. 이 도구는 플랫폼의 소프트웨어 개발 키트에 직접 통합됩니다.

이 접근 방식은 각 스튜디오가 타이틀에 대해 격리된 구현을 만들도록 요구하는 대신 운영 체제 수준에서 최적화를 제안합니다. 프로그래머는 표준화된 방식으로 기술을 적용하기 위해 코드 라이브러리에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.

데스크탑 콘솔을 위한 엔지니어링 파트너십

기술 협력은 홈 엔터테인먼트 하드웨어 발전의 다음 단계를 나타냅니다. 이 프로젝트는 다양한 장치의 개발 아키텍처를 통합하는 맞춤형 프로세서를 사용합니다.

기술 프레젠테이션에서는 광선 추적 처리 용량이 크게 증가한 것을 강조했습니다. 이 시스템은 실시간 전역 조명 계산을 지원하므로 프레임 속도 안정성을 유지하려면 효율적인 소프트웨어 솔루션이 필요합니다.

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고해상도에서의 성능

새로운 인공 지능 도구는 그래픽 요구 사항이 매우 높은 시나리오에서 성능 향상에 직접적으로 기여합니다. 이 소프트웨어를 사용하면 초당 60프레임을 초과하는 속도로 4K와 같은 해상도를 얻을 수 있습니다.

이러한 수치는 광선 추적 및 복잡한 기하학을 집중적으로 사용하는 가상 환경에서도 달성됩니다. 이전 세대 게임 카탈로그와의 역호환성은 시스템 아키텍처에서 여전히 우선순위로 남아 있습니다.

오래된 타이틀은 운영 체제가 기계 학습 리소스를 관리하는 방식에 따라 해상도와 유동성이 자동으로 개선되는 이점을 누릴 수 있습니다. 도구의 표준화를 통해 시장에서 널리 사용되는 그래픽 엔진을 보다 쉽게 ​​업데이트할 수 있습니다.

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컴퓨터 확장 가능성

칩 개발을 담당하는 회사는 인공 지능 플랫폼이 동일한 형식으로 데스크톱 컴퓨터에 적용되는지 여부를 아직 공식적으로 확인하지 않았습니다. 콘솔과 휴대용 컴퓨터 간의 기술적 융합은 소프트웨어의 개조된 버전이 일반 하드웨어 시장에 출시될 수 있음을 시사합니다. 모바일 게임 장치는 업계에서 입지를 굳히고 있으며, 장시간 사용 세션 동안 배터리 수명을 보존하고 적절한 열 성능을 유지하기 위해 점점 더 효율적인 최적화 솔루션이 필요합니다.

인공 지능 작업에만 전념하는 하드웨어 구성 요소에 대한 강조는 기술의 광범위한 호환성에 대한 의문을 제기합니다. 구형 그래픽 카드에는 고급 프레임 생성 및 광선 재생을 수행하는 데 필요한 신경 처리 코어가 없을 수 있습니다. 컴퓨터 시장에는 새로운 렌더링 도구의 안정적인 작동을 보장하기 위해 비디오 드라이버에 대한 특정 조정이 필요한 구성 요소가 단편화되어 있습니다.

처리 아키텍처 요구 사항

반도체 산업의 비하인드 정보에 따르면 이 기술에는 내년부터 소비자 시장에 출시될 것으로 예상되는 차세대 그래픽 아키텍처가 필요하다는 것이 밝혀졌습니다. 현재 그래픽 처리 장치는 새 플랫폼에 필요한 모든 기계 학습 기능을 완벽하게 지원하지 못할 가능성이 높습니다. 제조업체는 이전 하드웨어에 사용할 수 있는 이전 버전의 최적화 도구를 유지하여 사용자가 기존 업샘플링 방법에 대한 액세스 권한을 잃지 않도록 해야 합니다. 인공 지능에 전적으로 의존하는 모델로의 전환은 칩 설계 전략의 중요한 변화를 의미하며, 회사는 시각 기술 분야의 다른 거대 기업이 채택한 솔루션에 더 가까워졌습니다. 전용 하드웨어에 대한 요구 사항은 몇 초 안에 픽셀을 예측하고 생성하는 데 필요한 수학적 계산의 복잡성을 반영합니다.

시각 기술 시장에서의 포지셔닝

새로운 시스템의 도입으로 제조업체는 신경망에 의해 구동되는 이미지 최적화 부문에서 직접적인 경쟁자로 자리매김하게 되었습니다. 다중 프레임 생성 및 조명 재생과 같은 기능은 하드웨어 부문의 다른 회사가 이미 확립한 솔루션에 더 가까운 기술을 제공합니다.

신경 렌더링의 주요 초점은 기하학적 복잡성이 높은 시나리오에서 뛰어난 시각적 품질을 제공하는 것입니다. 콘솔 제작자와의 파트너십을 통해 대규모 소프트웨어 개발 스튜디오의 기술 채택을 촉진하는 최적화된 통합이 가능해졌습니다.

상용화 가능성 예측

하드웨어 프로젝트는 엔지니어링 연구소의 내부 테스트 단계에서 프로토타입을 통해 진행되고 있습니다. 칩 제조사는 차세대 엔터테인먼트 기기 출시를 위해 계획대로 물리적 부품 개발이 진행되고 있음을 밝혔습니다.

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최신 그래픽 엔진에 적용

이 기술을 타사 그래픽 엔진에 통합하는 것은 독립 개발자의 대량 채택을 향한 근본적인 단계를 나타냅니다. 비디오 게임 업계에서 널리 사용되는 제작 도구는 새로운 기계 학습 알고리즘을 지원하기 위해 기본 업데이트를 받아야 합니다.

이러한 접근성 덕분에 고급 시각적 기능을 구현하는 데 필요한 프로그래밍 시간이 단축됩니다. 소규모 스튜디오에서는 이전에 막대한 예산을 투입한 프로덕션에서만 가능했던 수준의 그래픽 충실도를 달성하여 사실적인 조명 효과의 사용을 민주화할 수 있습니다.