सेमीकंडक्टर निर्मात्याने खासकरून डेस्कटॉप कन्सोलच्या पुढील पिढीसाठी विकसित केलेल्या नवीन मशीन लर्निंग-आधारित ग्राफिक्स ऑप्टिमायझेशन प्लॅटफॉर्मची अधिकृतपणे घोषणा केली आहे. तंत्रज्ञान उच्च-मागणी व्हिडिओ गेममध्ये व्हिज्युअल कार्यप्रदर्शन वाढविण्यासाठी न्यूरल रेंडरिंग क्षमता एकत्रित करते. विकासकांसाठी तांत्रिक सादरीकरणानंतर ही घोषणा झाली, ज्यामध्ये दोन तंत्रज्ञान कंपन्यांमधील सहकार्याच्या पुढील चरणांचे तपशीलवार वर्णन करण्यात आले.
निर्मात्याचे कार्यकारी, जॅक ह्युन्ह यांनी पुष्टी केली की नवीन वैशिष्ट्य दीर्घकालीन संयुक्त अभियांत्रिकी उपक्रमाचा भाग आहे. प्लॅटफॉर्मच्या विद्यमान गेम लायब्ररीसह उत्कृष्ट प्रक्रिया क्षमता आणि पूर्ण सुसंगतता प्रदान करणे हे प्रकल्पाचे उद्दिष्ट आहे. सिस्टमचा आधार प्रगत अल्गोरिदमद्वारे कार्य करतो जो मुख्य हार्डवेअरकडून अतिरिक्त कच्च्या प्रक्रियेची आवश्यकता न घेता फ्रेम दर प्रति सेकंद गुणाकार करतो.
रिअल टाइममध्ये पिक्सेल अंतर भरण्यासाठी तंत्रिका नेटवर्कचा वापर करून हे टूल आधुनिक इमेजिंग तंत्रांवर लक्ष केंद्रित करते. हे कमी मूळ रिझोल्यूशनवर गेम चालवण्यास अनुमती देते, तर सॉफ्टवेअर अत्यंत उच्च परिभाषामध्ये अंतिम प्रतिमा पुनर्रचना करते, आधुनिक मॉनिटर्स आणि टेलिव्हिजनवर तरलता सुनिश्चित करते.
नवीन प्रस्तुतीकरण प्रणालीचे तांत्रिक तपशील
पुढील पिढीच्या न्यूरल रेंडरिंग प्रक्रियेसाठी प्लॅटफॉर्म नेटिव्ह सपोर्ट सादर करतो. सिस्टम मशीन लर्निंग अपसॅम्पलिंगला मल्टी-फ्रेम जनरेशनसह एकत्र करते. हे तंत्र पारंपारिकरित्या प्रस्तुत केलेल्या फ्रेम्समध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्तेद्वारे तयार केलेल्या मध्यवर्ती प्रतिमा समाविष्ट करते.
या ऍप्लिकेशनचा थेट परिणाम म्हणजे व्हिज्युअल फ्लुडिटीमध्ये लक्षणीय सुधारणा, विशेषत: उच्च रिफ्रेश दर असलेल्या स्क्रीनवर. तंत्रज्ञानामध्ये किरण पुनरुत्पादन वैशिष्ट्य देखील समाविष्ट केले आहे, ज्याचा उद्देश जटिल प्रकाश प्रभाव वाढवणे आहे.
पुनर्जन्म विकासकांना गेमच्या एकूण कार्यप्रदर्शनाशी तडजोड न करता वास्तववादी प्रतिबिंब आणि सावल्या लागू करण्यास अनुमती देते. या साधनाचे सखोल एकत्रीकरण थेट प्लॅटफॉर्मच्या सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट किटमध्ये होते.
हा दृष्टिकोन प्रत्येक स्टुडिओला त्यांच्या शीर्षकांसाठी एक वेगळी अंमलबजावणी तयार करण्याची आवश्यकता न ठेवता ऑपरेटिंग सिस्टम स्तरावर ऑप्टिमायझेशन सुचवते. प्रमाणित पद्धतीने तंत्रज्ञान लागू करण्यासाठी प्रोग्रामरना कोड लायब्ररीमध्ये सुलभ प्रवेश असेल.
डेस्कटॉप कन्सोलसाठी अभियांत्रिकी भागीदारी
तांत्रिक सहकार्य हे होम एंटरटेनमेंट हार्डवेअरच्या उत्क्रांतीच्या पुढील टप्प्याचे प्रतिनिधित्व करते. प्रकल्प एक सानुकूलित प्रोसेसर वापरतो जो विविध उपकरणांसाठी विकास आर्किटेक्चर एकत्र करतो.
तांत्रिक सादरीकरणाने रे ट्रेसिंग प्रक्रिया क्षमतेत लक्षणीय वाढ दर्शविली. फ्रेम रेट स्थिरता राखण्यासाठी कार्यक्षम सॉफ्टवेअर सोल्यूशन्सची आवश्यकता असलेल्या, सिस्टम वास्तविक-वेळच्या जागतिक प्रदीपन गणनांना समर्थन देते.
उच्च रिझोल्यूशनवर कार्यप्रदर्शन
नवीन कृत्रिम बुद्धिमत्ता साधन थेट उच्च ग्राफिकदृष्ट्या मागणी असलेल्या परिस्थितींमध्ये कार्यप्रदर्शन वाढीसाठी योगदान देते. सॉफ्टवेअर तुम्हाला प्रति सेकंद साठ फ्रेम्सपेक्षा जास्त दराने 4K सारखे रिझोल्यूशन प्राप्त करण्यास अनुमती देते.
हे आकडे व्हर्च्युअल वातावरणातही किरण ट्रेसिंग आणि जटिल भूमितीच्या गहन वापराने प्राप्त केले जातात. सिस्टम आर्किटेक्चरमध्ये मागील पिढीच्या गेम कॅटलॉगसह बॅकवर्ड कंपॅटिबिलिटीला प्राधान्य दिले जाते.
ऑपरेटिंग सिस्टम मशीन लर्निंग रिसोर्सेस कसे व्यवस्थापित करते यावर अवलंबून, रिझोल्यूशन आणि फ्लुइडिटीमधील स्वयंचलित सुधारणांमुळे जुन्या शीर्षकांना फायदा होऊ शकतो. टूलचे मानकीकरण बाजारात लोकप्रिय ग्राफिक्स इंजिन अद्यतनित करणे सोपे करते.
संगणकासाठी विस्ताराची शक्यता
चिप्स विकसित करण्यासाठी जबाबदार असलेल्या कंपनीने अद्याप अधिकृतपणे पुष्टी केलेली नाही की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लॅटफॉर्म डेस्कटॉप संगणकांवर त्याच स्वरूपात पोहोचेल. कन्सोल आणि पोर्टेबल संगणकांमधील तांत्रिक अभिसरण सूचित करते की सॉफ्टवेअरची एक रुपांतरित आवृत्ती सामान्य हार्डवेअर मार्केटसाठी उपलब्ध केली जाऊ शकते. मोबाइल गेमिंग उपकरणे उद्योगात स्थान मिळवत आहेत, बॅटरीचे आयुष्य टिकवून ठेवण्यासाठी आणि दीर्घ वापर सत्रांमध्ये पुरेशी थर्मल कार्यक्षमता राखण्यासाठी वाढत्या कार्यक्षम ऑप्टिमायझेशन उपायांची आवश्यकता आहे.
केवळ कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यांसाठी समर्पित हार्डवेअर घटकांवर भर दिल्याने तंत्रज्ञानाच्या व्यापक अनुकूलतेबद्दल प्रश्न निर्माण होतात. जुन्या ग्राफिक्स कार्ड्समध्ये प्रगत फ्रेम निर्मिती आणि किरण पुनरुत्पादन करण्यासाठी आवश्यक न्यूरल प्रोसेसिंग कोर नसू शकतात. कॉम्प्युटर मार्केट अशा घटकांचे विखंडन सादर करते ज्यांना नवीन रेंडरिंग टूल्सच्या स्थिर ऑपरेशनची हमी देण्यासाठी व्हिडिओ ड्रायव्हर्ससाठी विशिष्ट रूपांतरांची आवश्यकता असते.
आर्किटेक्चर आवश्यकतांवर प्रक्रिया करणे
सेमीकंडक्टर उद्योगातील पडद्यामागील माहितीवरून असे सूचित होते की तंत्रज्ञानाला पुढील पिढीच्या ग्राफिक्स आर्किटेक्चरची आवश्यकता असेल, जी पुढील वर्षापासून ग्राहक बाजारपेठेत पोहोचेल. सध्याचे ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट नवीन प्लॅटफॉर्मसाठी आवश्यक असलेल्या सर्व मशीन लर्निंग क्षमतांना पूर्णपणे समर्थन देणार नाहीत. निर्मात्याने त्याच्या ऑप्टिमायझेशन साधनांच्या मागील आवृत्त्या जुन्या हार्डवेअरसाठी उपलब्ध ठेवल्या पाहिजेत, हे सुनिश्चित करून की वापरकर्ते पारंपारिक अपसॅम्पलिंग पद्धतींचा प्रवेश गमावणार नाहीत. कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर पूर्णपणे अवलंबून असलेल्या मॉडेलचे संक्रमण चिप डिझाइन धोरणात महत्त्वपूर्ण बदल दर्शवते, ज्यामुळे कंपनीला व्हिज्युअल तंत्रज्ञान क्षेत्रातील इतर दिग्गजांनी स्वीकारलेल्या उपायांच्या जवळ आणले आहे. समर्पित हार्डवेअरची आवश्यकता एका सेकंदाच्या अपूर्णांकांमध्ये पिक्सेलचा अंदाज लावण्यासाठी आणि व्युत्पन्न करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या गणितीय गणनेची जटिलता दर्शवते.
व्हिज्युअल टेक्नॉलॉजी मार्केटमध्ये पोझिशनिंग
नवीन प्रणालीचा परिचय निर्मात्याला न्यूरल नेटवर्कद्वारे चालविलेल्या इमेज ऑप्टिमायझेशन सेगमेंटमध्ये थेट प्रतिस्पर्धी म्हणून स्थान देतो. मल्टिपल फ्रेम जनरेशन आणि लाइटिंग रिजनरेशन सारखी वैशिष्ट्ये तंत्रज्ञानाला हार्डवेअर क्षेत्रातील इतर कंपन्यांनी आधीच स्थापित केलेल्या उपायांच्या जवळ आणतात.
न्यूरल रेंडरिंगवर मुख्य फोकस उच्च भौमितिक जटिलतेच्या परिस्थितीत उत्कृष्ट दृश्य गुणवत्ता प्रदान करण्याचा प्रयत्न करतो. कन्सोलच्या निर्मात्याशी भागीदारी ऑप्टिमाइझ केलेल्या एकत्रीकरणास अनुमती देते जे मोठ्या सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट स्टुडिओद्वारे तंत्रज्ञानाचा अवलंब करण्यास सुलभ करते.
व्यावसायिक उपलब्धता अंदाज
अभियांत्रिकी प्रयोगशाळांमध्ये अंतर्गत चाचणी टप्प्यात प्रोटोटाइपसह हार्डवेअर प्रकल्प प्रगती करत आहे. चिपमेकरने सूचित केले की पुढील पिढीच्या मनोरंजन उपकरणांच्या लाँचसाठी नियोजित प्रमाणे भौतिक घटकांचा विकास होत आहे.
आधुनिक ग्राफिक्स इंजिनमध्ये अनुप्रयोग
तृतीय-पक्ष ग्राफिक्स इंजिनमध्ये तंत्रज्ञानाचे एकत्रीकरण हे स्वतंत्र विकासकांद्वारे मोठ्या प्रमाणावर अवलंब करण्याच्या दिशेने एक मूलभूत पाऊल दर्शवते. व्हिडिओ गेम उद्योगात मोठ्या प्रमाणावर वापरल्या जाणाऱ्या निर्मिती साधनांना नवीन मशीन लर्निंग अल्गोरिदमला समर्थन देण्यासाठी मूळ अद्यतने प्राप्त करणे आवश्यक आहे.
प्रवेशाची ही सोय प्रगत व्हिज्युअल वैशिष्ट्ये लागू करण्यासाठी लागणारा प्रोग्रामिंग वेळ कमी करते. छोटे स्टुडिओ ग्राफिकल फिडेलिटीचे स्तर प्राप्त करण्यास सक्षम असतील जे पूर्वी मोठ्या बजेटसह निर्मितीसाठी खास होते, वास्तववादी प्रकाश प्रभावांचा वापर लोकशाहीकरण करतात.
