ອຸດສາຫະກໍາເຕັກໂນໂລຊີສາຍຕາປະຕິບັດຕາມຄໍາຖະແຫຼງທີ່ຜ່ານມາຈາກຜູ້ນໍາ Nvidia ກ່ຽວກັບການຜະລິດໃຫມ່ຂອງເຄື່ອງມືການຟື້ນຟູຮູບພາບຂອງຕົນ. ບໍລິສັດໄດ້ກວມເອົາລັກສະນະດ້ານວິຊາການໃຫມ່ຂອງ Deep Learning Super Sampling ຮຸ່ນຫຼ້າສຸດ, ເຊິ່ງໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອເພີ່ມອັດຕາເຟຣມແລະປັບປຸງຄຸນນະພາບສາຍຕາໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກດິຈິຕອນທີ່ສັບສົນ.
ການຊໍ້າຄືນໃຫມ່ຂອງຊອບແວເຮັດໃຫ້ການເອື່ອຍອີງໃນລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຢ່າງເລິກເຊິ່ງເຂົ້າໄປໃນຫຼັກຂອງຂະບວນການສະແດງຜົນ. ເປົ້າຫມາຍຕົ້ນຕໍຂອງຜູ້ຜະລິດແມ່ນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການປຸງແຕ່ງວັດຖຸດິບທີ່ຕ້ອງການໂດຍບັດກາຟິກທີ່ທັນສະໄຫມ, ອະນຸຍາດໃຫ້ອົງປະກອບທາງກາຍະພາບເຮັດວຽກດ້ວຍປະສິດທິພາບຄວາມຮ້ອນແລະພະລັງງານຫຼາຍກວ່າເກົ່າໃນເວລາທີ່ປະຕິບັດວຽກງານຫນັກ.
ຂໍ້ມູນທີ່ເປີດເຜີຍຊີ້ໃຫ້ເຫັນການປ່ຽນແປງໃນວິທີການ pixels ໄດ້ຖືກສ້າງແລະການຕີລາຄາໂດຍລະບົບປະຕິບັດການ. ແທນທີ່ຈະສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ການຍົກລະດັບແບບດັ້ງເດີມ, ເຄື່ອງມືໃນປັດຈຸບັນຄາດຄະເນແລະສ້າງສະຖານະການທັງຫມົດໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ຜ່ານມາ, ການປ່ຽນແປງນະໂຍບາຍດ້ານການພັດທະນາຊອບແວສາຍຕາ.
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ neural ແລະການປະມວນຜົນຮູບພາບ
ພື້ນຖານດ້ານວິຊາການຂອງລະບົບໃຫມ່ແມ່ນຢູ່ໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ neural ການຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງຫຼວງຫຼາຍທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອວິເຄາະ vectors ຫຼາຍການເຄື່ອນໄຫວແລະຂໍ້ມູນຄວາມເລິກພ້ອມກັນ. Diferente ຈາກການເຮັດຊ້ຳກ່ອນໜ້ານີ້ທີ່ໄດ້ຮັບການສ້າງໂຄງສ້າງກອບແລະການສ້າງຄືນໃໝ່ຂອງວົງរស្មីເປັນຂະບວນການຕາມລຳດັບ, ລຸ້ນໃໝ່ໄດ້ສະເໜີວິທີແບບລວມ. ສູດການຄິດໄລ່ປະເມີນເລຂາຄະນິດຂອງສາກ, ແຫຼ່ງແສງ ແລະ ຟີຊິກຂອງວັດສະດຸໃນເວລາຈິງ, ນຳໃຊ້ການແກ້ໄຂທາງສາຍຕາ ແມ້ແຕ່ກ່ອນທີ່ກອບຈະຖືກສະຫຼຸບໂດຍເຄື່ອງຈັກກາຟິກ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການສື່ສານໄວທີ່ສຸດລະຫວ່າງໜ່ວຍຄວາມຈຳວິດີໂອ ແລະແກນປະມວນຜົນ.
ລັກສະນະດ້ານວິຊາການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງລະບົບທີ່ຈະຈັດການກັບສິ່ງປະດິດທີ່ເບິ່ງເຫັນໃນ scenes ຄວາມໄວສູງ, ເປັນບັນຫາຊໍາເຮື້ອໃນເຕັກນິກການສ້າງຮູບພາບ. ຜູ້ຜະລິດໄດ້ຝຶກອົບຮົມຮູບແບບພື້ນຖານໃຫມ່ຂອງຕົນທີ່ມີປະລິມານຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ໂດຍສຸມໃສ່ສະຖານະການການເຄື່ອນໄຫວທີ່ຜິດພາດແລະອະນຸພາກທີ່ດີ, ເຊັ່ນ: ຄວັນໄຟແລະການສະທ້ອນແບບເຄື່ອນໄຫວ. ປັນຍາທຽມໃນປັດຈຸບັນສາມາດຄາດຄະເນເສັ້ນທາງຂອງວັດຖຸທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ມີຂອບຄວາມຜິດພາດທີ່ຫຼຸດລົງ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຮູບພາບສຸດທ້າຍຮັກສາຄວາມສອດຄ່ອງຊົ່ວຄາວທີ່ຕ້ອງການໂດຍ simulators ມືອາຊີບແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ virtual reality.
ປະຫວັດຂອງເຕັກໂນໂລຊີການເກັບຕົວຢ່າງ
ແນວຄວາມຄິດຂອງການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບກາຟິກເລີ່ມໄດ້ຮັບການດຶງດູດການຄ້າໃນຕະຫຼາດຮາດແວສອງສາມປີກ່ອນ. ການແນະນໍາຂອງການຜະລິດຄັ້ງທໍາອິດຂອງກະດານທີ່ມີແກນທີ່ອຸທິດຕົນເພື່ອການປຸງແຕ່ງ tensor ສະເພາະໄດ້ຫມາຍຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງການປ່ຽນແປງທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີນີ້ໃນອຸດສາຫະກໍາ.
ຮຸ່ນເບື້ອງຕົ້ນຂອງຊອບແວຕ້ອງການການຝຶກອົບຮົມສະເພາະສໍາລັບແຕ່ລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ເຊິ່ງຈໍາກັດການຮັບຮອງເອົາຂະຫນາດໃຫຍ່ໂດຍສະຕູດິໂອພັດທະນາ. ການປັບປຸງຕໍ່ມາໄດ້ລົບລ້າງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມສ່ວນບຸກຄົນ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງທາງປັນຍາທຽມທົ່ວໄປທີ່ມີຄວາມຫລາກຫລາຍແລະງ່າຍຕໍ່ການປະຕິບັດ.
ຮຸ່ນກາງໄດ້ນໍາສະເຫນີຄວາມສາມາດໃນການສ້າງເຟຣມທັງຫມົດ, ເພີ່ມຄວາມຄ່ອງຕົວຂອງສາຍຕາສອງເທົ່າໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການປຸງແຕ່ງເພີ່ມເຕີມຈາກຫນ່ວຍງານກາງ. ເຕັກນິກ Essa ໄດ້ກໍານົດມາດຕະຖານໃຫມ່ຂອງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຜູ້ບໍລິໂພກຮາດແວທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໃນທົ່ວໂລກ.
ດ້ວຍການອັບເດດຫຼ້າສຸດ, ບໍລິສັດໄດ້ປະຕິບັດການຟື້ນຟູ ray ປັນຍາປະດິດ, ທົດແທນວິທີການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງລົບກວນສາຍຕາແບບດັ້ງເດີມ. ການກ້າວກະໂດດໄປສູ່ລຸ້ນທີ 5 ສັນຍາວ່າຈະລວມເອົາ ໜ້າ ທີ່ທັງ ໝົດ ເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໃນກະແສການປະມວນຜົນທາງປະສາດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງອັນດຽວ.
ການຂັດແຍ້ງໃນຕະຫຼາດຮາດແວສາຍຕາ
ຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງຜູ້ຜະລິດເກີດຂື້ນໃນສະຖານະການຂອງການຂັດແຍ້ງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຮຸນແຮງກັບບໍລິສັດ semiconductor ອື່ນໆ. AMD ຮັກສາຄວາມມຸ່ງໝັ້ນຂອງຕົນຕໍ່ກັບການແກ້ໄຂແຫຼ່ງເປີດທີ່ບໍ່ຕ້ອງການຮາດແວທີ່ອຸທິດຕົນເພື່ອເຮັດວຽກ, ຮັບປະກັນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ກັບອຸປະກອນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ແລະເຄື່ອງຄອມພິວເຕີຕັ້ງໂຕະ.
Intel ສືບຕໍ່ປັບປຸງເຄື່ອງມືຂອງຕົນເອງ, ເຊິ່ງໃຊ້ກົນລະຍຸດປະສົມໃນຕະຫຼາດການປຸງແຕ່ງກາຟິກ. ການຕໍ່ສູ້ເພື່ອສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດບັງຄັບໃຫ້ບໍລິສັດທັງຫມົດເລັ່ງຮອບການຄົ້ນຄວ້າແລະການພັດທະນາຂອງພວກເຂົາເພື່ອສົ່ງຜະລິດຕະພັນທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນໃຫ້ກັບຜູ້ບໍລິໂພກ.
ຍຸດທະສາດທີ່ມີສະບັບໃຫມ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໄລຍະຫ່າງການແກ້ໄຂທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງຈາກແຫຼ່ງເປີດທາງເລືອກໂດຍຜ່ານຜົນບັງຄັບໃຊ້ brute ຂອງການປຸງແຕ່ງ neural. ລູກຄ້າທີ່ຕ້ອງການ Consumidores ສິ້ນສຸດລົງເຖິງການຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງການຊື້ບັດຍີ່ຫໍ້ເພື່ອຮັບປະກັນການເຂົ້າເຖິງເຕັກໂນໂລຢີພິເສດເຫຼົ່ານີ້ດ້ວຍມູນຄ່າເພີ່ມສູງ.
ຂໍ້ກໍານົດດ້ານວິຊາການສໍາລັບຄົນຮຸ່ນໃຫມ່
ການປະຕິບັດສູດການຄິດໄລ່ທາງ neural ທີ່ສັບສົນຫຼາຍເຮັດໃຫ້ຄໍາຖາມກ່ຽວກັບຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ກັບບັດກາຟິກລຸ້ນກ່ອນ. ການປຸງແຕ່ງທີ່ຈໍາເປັນແມ່ນຂຶ້ນກັບແບນວິດຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາແລະຄວາມໄວການເຮັດວຽກຂອງແກນ tensor ທີ່ທັນສະໄຫມທີ່ສຸດທີ່ມີຢູ່ໃນຕະຫຼາດອົງປະກອບ.
ອຸປະກອນທີ່ຜະລິດໃນປີທີ່ຜ່ານມາອາດຈະບໍ່ມີສະຖາປັດຕະຍະກໍາທາງກາຍະພາບທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອປະຕິບັດຄໍາແນະນໍາໃຫມ່ໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງການປຸງແຕ່ງ. ມັນເປັນໄປໄດ້ວ່າຫນ້າທີ່ການປະຕິສັງຂອນພະຍາກອນກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍທີ່ສຸດຈະຖືກຈໍາກັດຢູ່ໃນສາຍຜະລິດຕະພັນຫລ້າສຸດຂອງຜູ້ຜະລິດ, ຊຸກຍູ້ການຍົກລະດັບຮາດແວ.
ການປະສົມປະສານກັບເຄື່ອງຈັກໃນການພັດທະນາ
ປະສິດທິພາບຂອງເຕັກໂນໂລຊີ upscaling ໃດແມ່ນຂຶ້ນກັບວິທີທີ່ນັກຂຽນໂປລແກລມສາມາດປະສົມປະສານມັນເຂົ້າໃນໂຄງການດິຈິຕອນຂອງພວກເຂົາໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ. ບໍລິສັດເຮັດວຽກໃນການຮ່ວມມືໂດຍກົງກັບຜູ້ສ້າງຂອງເຄື່ອງຈັກກາຟິກຕົ້ນຕໍໃນຕະຫຼາດເພື່ອໃຫ້ plugins ພື້ນເມືອງແລະເອກະສານດ້ານວິຊາການລະອຽດກັບສະຕູດິໂອ.
ການເຊື່ອມໂຍງແບບງ່າຍດາຍນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃນການພັດທະນາແລະຮັບປະກັນວ່າເຄື່ອງມືເຮັດວຽກຢ່າງຖືກຕ້ອງຕັ້ງແຕ່ມື້ທໍາອິດຂອງການປ່ອຍຊອບແວ. ການປະຕິບັດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີເຄື່ອງຈັກກາຟິກເພື່ອສະຫນອງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບ vectors motion ກັບປັນຍາປະດິດ, ຫຼີກເວັ້ນການ artifacts ສາຍຕາຮ້າຍແຮງ.
ການປັບໂຄງສ້າງການປຸງແຕ່ງຄອມພິວເຕີ
ສັນຍາສູນກາງຂອງເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ໄດ້ຂ້າມການປັບປຸງຄວາມງາມແບບງ່າຍດາຍ, ສຸມໃສ່ການປັບໂຄງສ້າງໃຫມ່ຂອງວິທີການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ້ໃນເວລາທີ່ແລ່ນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີກາຟິກ. ໃນທໍ່ການສະແດງຜົນແບບດັ້ງເດີມ, ກາດກຣາບຟິກໃຊ້ເວລາເກືອບທັງໝົດຂອງຮອບປະມວນຜົນຂອງມັນໃນການຄຳນວນສີ ແລະແສງຂອງແຕ່ລະ pixels ໃນຄວາມລະອຽດເດີມຂອງຈໍພາບ, ຂະບວນການທີ່ກາຍເປັນເລື່ອງທີ່ຫຍຸ້ງຍາກກວ່າດ້ວຍການຮັບຮອງເອົາການຈັບພາບແບບສົດໆ. ໂດຍການໂອນຄວາມຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການແກ້ໄຂສຸດທ້າຍໄປສູ່ປັນຍາປະດິດ, ລະບົບອະນຸຍາດໃຫ້ຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກເພື່ອສະແດງ scene ພາຍໃນໃນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຂະຫນາດຕົ້ນສະບັບ. Essa ການປະຫຍັດພະລັງງານຄອມພິວເຕີຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງເຮັດໃຫ້ກະດານສາມາດຄິດໄລ່ການຈຳລອງຟີຊິກທີ່ຊັບຊ້ອນກວ່າ, ປັນຍາປະດິດຂອງຕົວລະຄອນທີ່ບໍ່ສາມາດຫຼິ້ນໄດ້, ແລະລະບົບແສງທົ່ວໂລກທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງ. ຜົນໄດ້ຮັບພາກປະຕິບັດແມ່ນວ່ານັກພັດທະນາບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງປະນີປະນອມຄວາມສັບສົນທາງເລຂາຄະນິດຂອງໂລກ virtual ຂອງພວກເຂົາເພື່ອບັນລຸອັດຕາກອບທີ່ຍອມຮັບໄດ້. ເທກໂນໂລຍີເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຕົວຄູນຜົນບັງຄັບໃຊ້, ເຮັດໃຫ້ຮາດແວລະດັບກາງສາມາດສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບສາຍຕາທີ່ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນຈະຕ້ອງໃຊ້ອຸປະກອນລະດັບອຸດສາຫະກໍາ, ການປ່ຽນແປງພື້ນຖານເສດຖະກິດຂອງການບໍລິໂພກຮາດແວແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງໃຫມ່ສໍາລັບການສ້າງສະພາບແວດລ້ອມ virtual, photorealistic.
ການຍອມຮັບໂດຍອຸດສາຫະກໍາຊອບແວ
ການຕ້ອນຮັບເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ໂດຍຜູ້ສ້າງຊອບແວຈະກໍານົດຜົນສໍາເລັດໃນໄລຍະຍາວຂອງພວກເຂົາໃນຕະຫຼາດເຕັກໂນໂລຢີສາຍຕາ. Estúdios ຂະຫນາດໃຫຍ່ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມເຕັມໃຈທີ່ຈະນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືຫລ້າສຸດ, ຊອກຫາການສະຫນອງຄຸນນະພາບການເບິ່ງເຫັນທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການປ່ອຍງົບປະມານສູງຂອງພວກເຂົາ, ຮັບປະກັນວ່າການສະແດງ neural ຍັງຄົງເປັນເສົາຄ້ໍາຂອງການວິວັດທະນາການກາຟິກໃນຊຸມປີຂ້າງຫນ້າ.