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Nvidia CEO黄解释了AI如何改变一切

发布时间:2019-03-24 16:28:20 来源:

Nvidia CEO黄解释了AI如何改变一切

计算机图形芯片制造商Nvidia的首席执行官Jensen Huang在周日晚上在拉斯维加斯举行的消费电子展上举行的新闻发布会上展示了公司神经网络技术的成就。他认为,深度学习和光线追踪(现实物理模拟)的结合将彻底改变计算机图形业务。

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周日晚上,消费电子展的开幕之夜,Nvidia的首席执行官Jensen Huang走进拉斯维加斯米高梅大酒店舞厅的舞台,告诉那些聚集在一起的AI,特别是深度学习,从根本上改变了他的公司创造逼真的计算机图形的业务。

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传统的图形管道正在屈服于神经网络方法,由更新的片上电路加速,因此物理模拟和真实细节的采样正在从屏幕上绘制多边形的传统实践中取代,以模拟物体及其环境。

Huang指出,许多图形仍然看起来很原始,并说“在过去的15年中,技术发展得非常迅速,但它看起来仍像卡通一样。”

另外:Nvidia AI研究指出了芯片业务的发展

今天计算机图形学的核心是光栅化过程,其中对象被渲染为集合或三角形。黄说,这是一个令人信服地使用栅格来处理复杂的光影细微差别的斗争。

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Nvidia首席执行官Jensen Huang在2019年国际消费电子展上解释了他公司的神经网络“DLSS”。(图片:Tiernan Ray for ZDNet)

他说,缺少三件事:“反射不对,阴影不对,折射真的很难,”黄说。为了解决这个问题,公司正在推动的一项技术是光线跟踪,计算机模拟光子与世界互动的物理特性。

“这很难模拟几何光的影响,”意思是,试图将光线“涂抹”到所有光栅三角形上,“黄说。尽管进行了巧妙的尝试,试图将光“烘焙”到那些三角形中并没有那么好。相反,“你必须从光线开始,从你的眼睛追踪光线进入世界。”这种射线追踪技术已经存在了几十年,但它还不够快,无法实时产生光效。“花了十年的时间才弄清楚如何快速地进行射线追踪,”黄说,“没有深度学习就不可能实现。”

为了使光线追踪渲染令人惊叹的效果,如本影和半影,阴影的细微差别,以及玻璃和水中的反射,工作量分为物理模型和神经网络方法,公司称之为“深度学习超级样本,或者“DLSS。”Nvidia表示,该方法使用自动编码器式神经网络在训练渲染图像集中的每个图像的每个像素中推断出每个像素64个样本。通过执行此采样,网络学习了一种应用方式对图像具有出色的抗锯齿效果。

“DLSS可以预测完美的像素,它可以获得分辨率较低的图像并输出分辨率更高的图像。”

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ZDNet在上个月接受Nvidia的Bryan Catanzaro采访时指出,这种依赖人工智能来协助渲染,他是该公司应用深度学习研究的负责人。越来越多的“基于模型”的编程正在接管传统的图形编程业务,这意味着,使用神经网络模型来推断场景的外观,而不是人们编写多边形的规则来组装场景。

将光线跟踪与DLSS相结合是一种混合计算形式,该公司将其称为“RTX”。虽然DLSS是在由公司的“DGX2”芯片组成的超级计算机上进行培训的,但实时渲染是通过插件加速卡在客户端设备中执行的。其中一个例子是“GeForce RTX 2060”,这是一张新的插卡,黄牌在本月的零售价中以349美元的价格出售,正如ZDNet的Stephanie Condon昨晚所说。

2060将射线追踪和DLSS的工作划分为GPU中的两个独立处理器元素,一个是用于光线跟踪的“RT”核心,另一个是执行填充帧的DLSS推理的“张量”核心。该公司认为,RTX技术能够在光栅化的标准渲染工作之上实现两种计算形式的最佳平衡,以在不降低发送到屏幕的帧速率的情况下实现更好的图像。

Huang展示了将在今年发布的多款游戏,这些游戏将利用分裂计算方法,包括EA的Battlefield V,BioWare的Anthem,以及来自莫斯科工作室Mundfish的“alt-universe第一人称射击游戏”Atomic Heart。他呼吁观众注意每个游戏中的细节,通过频繁提醒“这不是电影”来突出他的音调,这意味着图形帧在RT和张量电路之间实时渲染。“这是梦幻般的!”这是在演示期间Huang大声惊呼的许多胜利劝告之一,因为他让工作人员打开和关闭RTX功能,以显示AI的混合辅助和没有AI的混合辅助。

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