ຜູ້ຜະລິດ semiconductor AMD ແລະ Microsoft ໄດ້ເປີດເຜີຍການພັດທະນາແພລະຕະຟອມການເພີ່ມປະສິດທິພາບຮູບພາບໃຫມ່ເພື່ອແນໃສ່ເຄື່ອງຫຼີ້ນວີດີໂອລຸ້ນຕໍ່ໄປ. ລະບົບໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະຄວາມສາມາດໃນການສະແດງລະບົບປະສາດຂັ້ນສູງເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບສາຍຕາໃນຫົວຂໍ້ທີ່ຕ້ອງການພະລັງງານການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນສູງ. ການລິເລີ່ມສະແຫວງຫາການຫັນປ່ຽນວິທີການສ້າງຮູບພາບໃນອຸປະກອນການບັນເທີງໃນເຮືອນ.
ເຕັກໂນໂລຢີໄດ້ຖືກລາຍລະອຽດໃນລະຫວ່າງການນໍາສະເຫນີດ້ານວິຊາການທີ່ແນໃສ່ວິສະວະກອນຊອບແວແລະນັກຂຽນໂປລແກລມໃນອຸດສາຫະກໍາດິຈິຕອນ. ຈຸດໃຈກາງຂອງການຮ່ວມມືລະຫວ່າງສອງບໍລິສັດແມ່ນເພື່ອສະຫນອງຄວາມສາມາດໃນການຄອມພິວເຕີທີ່ເຫນືອກວ່າໃນຂະນະທີ່ຮັບປະກັນຄວາມຫມັ້ນຄົງຂອງຄວາມຮ້ອນແລະປະສິດທິພາບພະລັງງານຂອງຮາດແວໃນໄລຍະຍາວຂອງການນໍາໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃຫມ່ໂດຍອີງໃສ່ປັນຍາປະດິດສະເຫນີຄຸນລັກສະນະພື້ນຖານສໍາລັບການເຮັດວຽກຂອງລະບົບປະສົມປະສານ:
– Multiplicação ອັດຕາເຟຣມຕໍ່ວິນາທີໂດຍບໍ່ມີການໂຫຼດເກີນຂອງໂປເຊດເຊີຕົ້ນຕໍ.
– Preenchimento ຊ່ອງຫວ່າງ pixels ລວງໃນເວລາຈິງໃນລະຫວ່າງການປະຕິບັດຊອບແວ.
– Reconstrução ຂອງຮູບພາບໃນຄວາມລະອຽດສູງຫຼາຍຈາກຄວາມລະອຽດພື້ນເມືອງຕ່ໍາ.
– Suporte ຕົ້ນກຳເນີດຂອງຂະບວນການສະແດງລະບົບປະສາດທີ່ທັນສະໄໝ.
ຜູ້ບໍລິຫານຂອງຜູ້ຜະລິດອົງປະກອບ, Jack Huynh, ໄດ້ອະທິບາຍວ່າການປະດິດສ້າງເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງໂຄງການໄລຍະຍາວທີ່ສຸມໃສ່ການຮັກສາຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່ກັບຫ້ອງສະຫມຸດຊອບແວທີ່ມີຢູ່. ກົນໄກດັ່ງກ່າວດໍາເນີນການຜ່ານລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ສັບສົນທີ່ປະຕິບັດໂດຍກົງຕໍ່ຄວາມຄ່ອງຕົວຂອງຮູບພາບ, ສະຫນອງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະບໍ່ຂັດຂວາງສໍາລັບຜູ້ບໍລິໂພກສຸດທ້າຍ.
ສະຖາປັດຕະຍະກຳການປະມວນຜົນພາບແບບພິເສດ
ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວສຸມໃສ່ການດໍາເນີນການຂອງຕົນກ່ຽວກັບເຕັກນິກການຜະລິດຮູບພາບທີ່ທັນສະໄຫມ, ການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ພິເສດເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຕາໃນແຕ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງວິນາທີ. ວິທີການ Esse ອະນຸຍາດໃຫ້ເກມອີເລັກໂທຣນິກແລ່ນພາຍໃນດ້ວຍຄວາມລະອຽດຕໍ່າກວ່າຫຼາຍ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນວຽກຢູ່ໃນຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກຂອງອຸປະກອນ.
ຫຼັງຈາກຂັ້ນຕອນເບື້ອງຕົ້ນນີ້, ຊອບແວຈະສ້າງຮູບພາບສຸດທ້າຍໃນຄວາມລະອຽດສູງກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງສັນຍານໄປຫາຫນ້າຈໍຂອງຜູ້ໃຊ້. ວິທີການຄິດໄລ່ Essa ຮັບປະກັນຄວາມຄ່ອງຕົວພິເສດໃນຈໍພາບແລະໂທລະທັດທີ່ທັນສະໄຫມ, ອຸປະກອນທີ່ຕ້ອງການອັດຕາການໂຫຼດຫນ້າຈໍຄືນສູງເພື່ອໃຫ້ຄຸນນະພາບສາຍຕາທີ່ຫນ້າພໍໃຈ.
ຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ການເຮັດໃຫ້ມີແສງແລະການສະທ້ອນແບບເຄື່ອນໄຫວ
ແພລະຕະຟອມແນະນໍາການສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບຂະບວນການສະແດງ neural ທີ່ປະສົມປະສານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກກັບການຜະລິດຫຼາຍເຟຣມ. ປັນຍາທຽມເຮັດວຽກໂດຍການໃສ່ຮູບພາບກາງໃຫມ່ລະຫວ່າງເຟຣມທີ່ສະແດງໃນແບບດັ້ງເດີມໂດຍເຄື່ອງຈັກກາຟິກ, ປັບປຸງການຮັບຮູ້ຂອງການເຄື່ອນໄຫວໃນ scenes ໄວ.
ລະບົບດັ່ງກ່າວຍັງລວມເອົາລັກສະນະການຟື້ນຟູຂອງຮັງສີ, ອອກແບບໂດຍສະເພາະເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍຜົນກະທົບຂອງການສະຫວ່າງທົ່ວໂລກແລະເງົາແບບເຄື່ອນໄຫວທີ່ສັບສົນ. ການສ້າງຄືນໃຫມ່ Essa ອະນຸຍາດໃຫ້ສະຕູດິໂອນໍາໃຊ້ການສະທ້ອນທີ່ແທ້ຈິງກັບຫນ້າດິນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມປະສິດທິພາບໂດຍລວມຂອງຫົວຂໍ້ແລ່ນ.
ການເຊື່ອມໂຍງເລິກຂອງເຄື່ອງມືນີ້ເກີດຂຶ້ນໂດຍກົງໃນຊຸດການພັດທະນາຊອບແວຂອງ console. Esse ການເຂົ້າເຖິງງ່າຍຂຶ້ນເຮັດໃຫ້ນັກຂຽນໂປລແກລມ ແລະວິສະວະກອນການຖ່າຍຮູບສາມາດປະຕິບັດການປັບປຸງສາຍຕາໄດ້ໄວ ແລະມີປະສິດທິພາບຕະຫຼອດຮອບການຜະລິດ.
ປະສິດທິພາບກາຟິກຕາມຄວາມຕ້ອງການການແກ້ໄຂ
ເຄື່ອງມືປັນຍາປະດິດໃໝ່ປະກອບສ່ວນໂດຍກົງເຂົ້າໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນສະຖານະການສະເໝືອນຈິງທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການສູງ. ຊອບແວເຮັດໃຫ້ consoles ສາມາດບັນລຸຄວາມລະອຽດເຊັ່ນ 4K ທີ່ມີອັດຕາຄວາມສອດຄ່ອງເກີນຫົກສິບເຟຣມຕໍ່ວິນາທີ.
ຕົວເລກທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບັນລຸໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມ virtual ທີ່ມີການນໍາໃຊ້ຢ່າງເຂັ້ມຂຸ້ນຂອງ ray tracing ແລະເລຂາຄະນິດ polygonal ຄວາມຫນາແຫນ້ນສູງ. ປະສິດທິພາບຂອງ algorithm ປະຕິບັດຢ່າງແນ່ນອນເພື່ອຮັກສາຄວາມຫມັ້ນຄົງຂອງອັດຕາເຟມໃນຊ່ວງເວລາທີ່ສໍາຄັນໃນການປະມວນຜົນພາບ.
ການນຳໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີຈະຫຼຸດຄໍຂວດຄວາມຮ້ອນທີ່ປົກກະຕິມາພ້ອມກັບການສະແດງແບບດັ້ງເດີມໃນຄວາມລະອຽດທີ່ສຸດເຫຼົ່ານີ້. Essa ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມກົດດັນໃນຮາດແວຊ່ວຍຍືດອາຍຸຂອງອົງປະກອບພາຍໃນຂອງອຸປະກອນບັນເທີງ.
ວິທີການທີ່ໄດ້ຮັບຮອງເອົາຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການເພີ່ມປະສິດທິພາບເລິກເຊິ່ງໃນລະດັບລະບົບປະຕິບັດການ, ກໍາຈັດຄວາມຕ້ອງການຂອງແຕ່ລະສະຕູດິໂອເພື່ອສ້າງການປະຕິບັດທີ່ໂດດດ່ຽວສໍາລັບໂຄງການຂອງພວກເຂົາ. ຫ້ອງສະຫມຸດລະຫັດມາດຕະຖານຮັບປະກັນການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ເປັນເອກະພາບໃນທົ່ວເຄື່ອງຈັກກາຟິກທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ມີຢູ່ໃນຕະຫຼາດ.
ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຂະຫຍາຍຕົວຂອງລະບົບກັບຄອມພິວເຕີ
ບໍລິສັດທີ່ຮັບຜິດຊອບໃນການພັດທະນາຊິບກາຟິກຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຢືນຢັນຢ່າງເປັນທາງການວ່າເວທີປັນຍາປະດິດຈະເຂົ້າເຖິງຄອມພິວເຕີສ່ວນບຸກຄົນໃນຮູບແບບດຽວກັນກັບ consoles. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ການປະສົມປະສານທາງດ້ານວິຊາການທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນລະຫວ່າງອຸປະກອນ desktop ແລະເຄື່ອງຄອມພິວເຕີແບບເຄື່ອນທີ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຊອບແວຮຸ່ນທີ່ດັດແປງອາດຈະສາມາດໃຊ້ໄດ້ກັບຕະຫຼາດຮາດແວທົ່ວໄປໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້. ອຸປະກອນມືຖື Dispositivos ທີ່ອຸທິດຕົນເພື່ອຫຼິ້ນເກມໄດ້ຮັບພື້ນທີ່ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຂະແຫນງເຕັກໂນໂລຢີ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການແກ້ໄຂການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອຮັກສາຊີວິດຫມໍ້ໄຟແລະຮັກສາປະສິດທິພາບຄວາມຮ້ອນທີ່ພຽງພໍໃນໄລຍະການນໍາໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ການເນັ້ນຫນັກໃສ່ອົງປະກອບຂອງຮາດແວທີ່ອຸທິດຕົນສະເພາະກັບວຽກງານປັນຍາປະດິດສ້າງຄໍາຖາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກ່ຽວກັບຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງເຕັກໂນໂລຢີໃນລະບົບເກົ່າ. ວິດີໂອ Placas ຂອງລຸ້ນທີ່ຜ່ານມາອາດຈະບໍ່ມີແກນປະມວນຜົນ neural ທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອເຮັດການຜະລິດກອບຂັ້ນສູງແລະການຟື້ນຟູ ray ດ້ວຍປະສິດທິພາບທີ່ຕ້ອງການໂດຍມາດຕະຖານໃຫມ່. ຕະຫຼາດຄອມພິວເຕີນໍາສະເຫນີການກະແຈກກະຈາຍຕາມທໍາມະຊາດຂອງອົງປະກອບທີ່ຕ້ອງການການປັບຕົວສະເພາະກັບໄດເວີວິດີໂອເພື່ອຮັບປະກັນການເຮັດວຽກທີ່ຫມັ້ນຄົງຂອງເຄື່ອງມືການສະແດງຜົນໃຫມ່ໂດຍອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມພະຍາຍາມດ້ານວິສະວະກໍາຊອບແວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ການຫັນປ່ຽນອຸດສາຫະກໍາໄປສູ່ຮາດແວທີ່ອຸທິດຕົນ
ຂໍ້ມູນເບື້ອງຫລັງລະອຽດຈາກອຸດສາຫະກໍາ semiconductor ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າການປະຕິບັດເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງເຕັມທີ່ຈະຕ້ອງໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະກໍາກາຟິກລຸ້ນຕໍ່ໄປ, ເຊິ່ງຄາດວ່າຈະເຂົ້າເຖິງຕະຫຼາດຜູ້ບໍລິໂພກໃນຊຸມປີຂ້າງຫນ້າ. ໜ່ວຍປະມວນຜົນກຣາບຟິກທີ່ມີຢູ່ໃນຊັ້ນວາງໃນປັດຈຸບັນຄົງຈະບໍ່ມີການຮອງຮັບເຕັມຮູບແບບສຳລັບຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທັງໝົດທີ່ຕ້ອງການໂດຍແພລດຟອມການປັບແຕ່ງສາຍຕາໃໝ່. Diante ຂອງສະຖານະການການປ່ຽນແປງນີ້, ຜູ້ຜະລິດຕ້ອງເກັບຮັກສາເຄື່ອງມືໂອເພນຊອດລຸ້ນກ່ອນໆຂອງມັນທີ່ມີຢູ່ສໍາລັບຮາດແວເກົ່າ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຖານຜູ້ໃຊ້ທີ່ຕິດຕັ້ງບໍ່ສູນເສຍການເຂົ້າເຖິງວິທີການແບບດັ້ງເດີມຂອງການເພີ່ມຄວາມລະອຽດທາງພື້ນທີ່. ການກ້າວໄປສູ່ຮູບແບບການສະແດງຜົນທັງຫມົດແມ່ນຂຶ້ນກັບປັນຍາປະດິດເປັນເຄື່ອງຫມາຍການປ່ຽນແປງທີ່ສໍາຄັນໃນຍຸດທະສາດການອອກແບບຊິບຂອງບໍລິສັດ, ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດໃກ້ຊິດກັບວິທີແກ້ໄຂທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງແລ້ວໂດຍຍັກໃຫຍ່ອື່ນໆໃນຂະແຫນງເຕັກໂນໂລຢີສາຍຕາ. ຄວາມຕ້ອງການຂອງຮາດແວທີ່ອຸທິດຕົນສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສັບສົນທີ່ສຸດຂອງການຄິດໄລ່ທາງຄະນິດສາດທີ່ຕ້ອງການເພື່ອຄາດຄະເນ, ສ້າງແລະແກ້ໄຂຫຼາຍລ້ານ pixels ໃນແຕ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ millisecond ໃນລະຫວ່າງການປະຕິບັດຂອງຊອບແວທີ່ທັນສະໄຫມ, ການສ້າງມາດຕະຖານໃຫມ່ຂອງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການຜະລິດ semiconductors ແນໃສ່ການບັນເທີງດິຈິຕອນ.
ປະຊາທິປະໄຕໃນການເຂົ້າເຖິງເຄື່ອງຈັກສ້າງ
ການເຊື່ອມໂຍງພື້ນເມືອງຂອງເທກໂນໂລຍີເຂົ້າໄປໃນເຄື່ອງຈັກກາຟິກຂອງພາກສ່ວນທີສາມສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງບາດກ້າວພື້ນຖານໄປສູ່ການຮັບຮອງເອົາມະຫາຊົນໂດຍຜູ້ພັດທະນາເອກະລາດແລະບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່. ເຄື່ອງມືການຂຽນ Essas ຕ້ອງໄດ້ຮັບການອັບເດດສະເພາະເພື່ອຮອງຮັບລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃໝ່ໃນແບບໂປ່ງໃສ ແລະໂດຍກົງ.
ຄວາມງ່າຍຂອງການເຂົ້າເຖິງໂດຍກົງກັບເຄື່ອງຈັກກາຟິກຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເວລາການຂຽນໂປລແກລມແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອປະຕິບັດຄວາມສາມາດໃນການເບິ່ງເຫັນຂອງຮຸ່ນຕໍ່ໄປ. ຜົນໄດ້ຮັບຈາກ Como, ສະຕູດິໂອຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າຈະສາມາດບັນລຸລະດັບຄວາມສັດຊື່ຂອງກາຟິກທີ່ເຄີຍມີຢູ່ໃນການຜະລິດທີ່ມີງົບປະມານຫຼາຍ.
ການຮັກສາການເກັບກໍາເກມດິຈິຕອນ
ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ໃນດ້ານຫຼັງກັບລາຍການອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງເກມຈາກລຸ້ນກ່ອນໜ້າຍັງຄົງເປັນບູລິມະສິດໃນສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງລະບົບປະມວນຜົນໃໝ່. Títulos ເກົ່າຈະສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດແລະການປັບປຸງຄວາມຄ່ອງຕົວ, ຂຶ້ນກັບວິທີການທີ່ລະບົບປະຕິບັດງານຈັດການຊັບພະຍາກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂອງ console, ຟື້ນຟູໂຄງສ້າງໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການປັບປຸງຄູ່ມືໂດຍຜູ້ສ້າງຕົ້ນສະບັບ.