AMD i Microsoft opracowują technologię FSR Diamond ze sztuczną inteligencją dla konsol Xbox

Producent półprzewodników AMD wraz z Microsoft ogłosił opracowanie nowej platformy optymalizacji grafiki, skoncentrowanej na konsolach nowej generacji. Technologia oparta na uczeniu maszynowym integruje zaawansowane możliwości renderowania neuronowego, aby zmaksymalizować wydajność wizualną w grach elektronicznych, które wymagają wysokich wymagań w zakresie przetwarzania danych.

Oficjalne ogłoszenie miało miejsce podczas prezentacji technicznej skierowanej specjalnie do twórców oprogramowania, podczas której szczegółowo opisano kolejne etapy współpracy inżynieryjnej pomiędzy dwoma technologicznymi gigantami. Głównym celem wspólnej inicjatywy jest zapewnienie najwyższej wydajności przetwarzania przy jednoczesnym zachowaniu stabilności termicznej i energetycznej systemu rozrywki.

Jack Huynh, dyrektor producenta komponentów, potwierdził, że nowa funkcja jest częścią długoterminowego projektu skupiającego się na pełnej kompatybilności z istniejącą biblioteką platformy. System działa poprzez złożone algorytmy, które zwielokrotniają liczbę klatek na sekundę bez przeciążania głównego sprzętu urządzenia, zapewniając bezproblemową obsługę.

Jak działa nowa architektura renderowania

Narzędzie skupia swoje działanie na nowoczesnych technikach generowania obrazu, wykorzystując sieci neuronowe do uzupełniania luk pikselowych w czasie rzeczywistym podczas wykonywania gry. Proces Esse umożliwia wewnętrzne uruchamianie tytułów w niższych rozdzielczościach natywnych, znacznie odciążając procesor graficzny konsoli.

Następnie oprogramowanie rekonstruuje ostateczny obraz w bardzo wysokiej rozdzielczości przed przesłaniem go na ekran użytkownika. Podejście obliczeniowe Essa gwarantuje wyjątkową płynność w nowoczesnych monitorach i telewizorach, które wymagają coraz wyższych częstotliwości odświeżania, aby zapewnić satysfakcjonujące wrażenia wizualne wymagającym konsumentom.

Platforma wprowadza także natywną obsługę procesów renderowania neuronowego nowej generacji, łącząc upsampling uczenia maszynowego z generacją wielu klatek. Sztuczna inteligencja działa poprzez wstawianie nowych obrazów pośrednich pomiędzy klatkami renderowanymi w tradycyjny sposób przez silnik graficzny gry.

Poprawione oświetlenie i odbicia

Bezpośrednim efektem zastosowania tej technologii jest znaczna poprawa percepcji ruchu, zwłaszcza w scenach szybkiej akcji i wirtualnych zawodach. Além Ponadto system zawiera niespotykaną dotąd funkcję regeneracji promieni, zaprojektowaną specjalnie w celu wzmocnienia efektów globalnego oświetlenia i złożonych dynamicznych cieni.

Ta regeneracja umożliwia studiom deweloperskim zastosowanie realistycznych odbić na różnych powierzchniach bez pogarszania ogólnej wydajności działającego tytułu. Głęboka integracja tego narzędzia następuje bezpośrednio z zestawem programistycznym konsoli, ułatwiając dostęp programistom i inżynierom zajmującym się obrazowaniem.

Zoptymalizowana wydajność w ekstremalnych rozdzielczościach

Nowe narzędzie sztucznej inteligencji bezpośrednio przyczynia się do wzrostu wydajności w bardzo wymagających graficznie scenariuszach wirtualnych. Oprogramowanie umożliwia konsolom osiągnięcie rozdzielczości takich jak 4K przy stałej szybkości przekraczającej sześćdziesiąt klatek na sekundę, co jest standardem bardzo pożądanym przez społeczność graczy.

Te imponujące liczby osiąga się nawet w środowiskach z intensywnym wykorzystaniem śledzenia promieni i geometrią o dużej gęstości wielokątów. Wydajność algorytmu zmniejsza wąskie gardło termiczne, które zwykle towarzyszy tradycyjnemu renderowaniu w tych rozdzielczościach, wydłużając żywotność wewnętrznych komponentów urządzenia.

Przyjęte podejście sugeruje głęboką optymalizację na poziomie systemu operacyjnego, eliminując konieczność tworzenia przez każde studio izolowanej i kosztownej implementacji dla swoich projektów. Standaryzowane biblioteki kodu zapewniają jednolite zastosowanie technologii w różnych silnikach graficznych dostępnych na obecnym rynku.

Współpraca techniczna pomiędzy firmami stanowi kolejny etap ewolucji sprzętu domowej rozrywki. W projekcie zastosowano dostosowany procesor, który ujednolica architekturę programistyczną dla wielu urządzeń z tej samej rodziny, upraszczając przepływ pracy producentom oprogramowania.

Możliwość rozbudowy o komputery stacjonarne

Firma odpowiedzialna za opracowanie układów graficznych nie potwierdziła jeszcze oficjalnie, czy platforma sztucznej inteligencji trafi na komputery osobiste w dokładnie tym samym formacie, co na konsolach. Jednakże rosnąca konwergencja techniczna pomiędzy urządzeniami stacjonarnymi a komputerami przenośnymi sugeruje, że dostosowana wersja oprogramowania może w najbliższej przyszłości zostać udostępniona na ogólnym rynku sprzętu komputerowego. Urządzenia mobilne Dispositivos dedykowane do gier zyskały spore miejsce w sektorze technologii, wymagając coraz wydajniejszych rozwiązań optymalizacyjnych, aby wydłużyć żywotność baterii i utrzymać odpowiednią wydajność cieplną podczas długich sesji ciągłego użytkowania przez użytkowników.

Leia Tambem

Colby Minifie potwierdza moc Ashley Barrett w piątym sezonie The Boys

Badania pokazują, że rodzice nie są świadomi tego, w jaki sposób ich dzieci wykorzystują sztuczną inteligencję

Samsung udostępnia nową aktualizację systemu zawierającą nowe funkcje dla użytkowników Galaxy Watch 4

Nacisk na komponenty sprzętowe dedykowane wyłącznie do zadań związanych ze sztuczną inteligencją rodzi istotne pytania o szeroką kompatybilność technologii ze starszymi systemami. Wideo Placas poprzednich generacji mogło nie mieć niezbędnych rdzeni przetwarzania neuronowego do wykonywania zaawansowanego generowania klatek i regeneracji promieni z wydajnością wymaganą przez nowy standard. Rynek komputerowy charakteryzuje się naturalną fragmentacją komponentów, która wymaga bardzo specyficznych dostosowań sterowników wideo, aby zagwarantować stabilne działanie nowych narzędzi renderujących opartych na uczeniu maszynowym, co wymaga ciągłego wysiłku inżynierii oprogramowania.

Wymagania techniczne i architektura przetwarzania

Szczegółowe informacje zza kulis branży półprzewodników wskazują, że pełne wdrożenie technologii będzie wymagało architektury graficznej nowej generacji, która ma trafić na rynek konsumencki w nadchodzących latach. Dostępne obecnie na półce procesory graficzne prawdopodobnie nie będą miały pełnej, natywnej obsługi wszystkich funkcji uczenia maszynowego wymaganych przez nową platformę optymalizacji wizualnej. Diante tego scenariusza przejścia producent musi zachować poprzednie wersje swoich narzędzi open source dla starszego sprzętu, zapewniając, że zainstalowana baza użytkowników nie straci dostępu do tradycyjnych metod zwiększania rozdzielczości przestrzennej. Przejście na model renderowania całkowicie zależny od sztucznej inteligencji oznacza istotną zmianę strategii firmy w zakresie projektowania chipów, przybliżając ją do autorskich rozwiązań przyjętych już przez innych gigantów branży technologii wizualnych. Zapotrzebowanie na dedykowany sprzęt odzwierciedla ekstremalną złożoność obliczeń matematycznych wymaganych do przewidywania, generowania i korygowania milionów pikseli w ułamkach milisekundy podczas uruchamiania nowoczesnej gry wideo.

Konkurencyjne pozycjonowanie na rynku wizualnym

Wprowadzenie nowego systemu renderowania pozycjonuje producenta chipów jako bezpośredniego i solidnego konkurenta w segmencie optymalizacji obrazu opartej na sieciach neuronowych. Recursos Zaawansowane funkcje, takie jak generowanie wielu klatek i regeneracja oświetlenia, przybliżają tę technologię do najnowocześniejszych rozwiązań już opracowanych przez inne korporacje w sektorze wysokowydajnego sprzętu graficznego.

Główny nacisk na renderowanie neuronowe ma na celu zapewnienie najwyższej jakości wizualnej w scenariuszach o dużej złożoności geometrycznej, bez wygórowanych kosztów obliczeniowych tradycyjnego renderowania natywnego. Strategiczne partnerstwo z twórcą systemu operacyjnego i konsoli pozwala na zoptymalizowaną integrację, która znacznie ułatwia przyjęcie technologii przez duże studia deweloperskie na całym świecie.

Prognoza dostępności komercyjnej

Projekt sprzętu jest obecnie w toku, a prototypy przechodzą rygorystyczne testy wewnętrzne w laboratoriach inżynieryjnych obu firm. Producent półprzewodników podczas prezentacji technicznej wskazał, że rozwój komponentów fizycznych przebiega dokładnie zgodnie z zaplanowanym harmonogramem wprowadzenia na rynek kolejnej generacji urządzeń domowej rozrywki.

Integracja z nowoczesnymi silnikami graficznymi

Natywna integracja technologii z silnikami graficznymi innych firm stanowi zasadniczy krok w kierunku masowego przyjęcia tej technologii przez niezależnych programistów i duże korporacje. Narzędzia do tworzenia Essas, szeroko stosowane w globalnej branży gier elektronicznych, muszą otrzymywać określone aktualizacje, aby w przejrzysty sposób wspierać nowe algorytmy uczenia maszynowego.

Ta łatwość bezpośredniego dostępu do silnika graficznego radykalnie skraca czas programowania i koszty operacyjne wymagane do wdrożenia możliwości wizualnych nowej generacji. Proces optymalizacji, który wcześniej wymagał dedykowanych zespołów inżynierów oprogramowania, jest obecnie w dużej mierze zarządzany przez własną sztuczną inteligencję platformy rozwojowej.

Bezpośrednim rezultatem tej technologicznej demokratyzacji mniejsze studia i niezależni programiści będą mogli osiągnąć poziom wierności graficznej, który wcześniej był dostępny wyłącznie w produkcjach z ogromnymi budżetami. Standaryzacja narzędzia gwarantuje, że cała branża wkroczy na nowy poziom interaktywnej jakości wizualnej.

Zachowanie klasycznego katalogu gier

Wsteczna kompatybilność z obszernym katalogiem gier poprzednich generacji pozostaje absolutnym priorytetem w architekturze nowego systemu przetwarzania. Starsze wersje Títulos mogą zyskać na automatycznej poprawie rozdzielczości i płynności, w zależności wyłącznie od tego, jak system operacyjny zarządza bezczynnymi zasobami uczenia maszynowego konsoli.

To podejście inżynieryjne gwarantuje, że inwestycje konsumentów w biblioteki cyfrowe zostaną zachowane i ulepszone w czasie, zwiększając wartość ekosystemu. Zastosowanie sztucznej inteligencji w klasycznych grach może ożywić tekstury i ustabilizować liczbę klatek na sekundę bez konieczności bezpośredniej interwencji lub ręcznych aktualizacji ze strony oryginalnych twórców oprogramowania.