목차
최초의 4K 라이트 트레이싱 + DLSS
게임 산업을 뒤흔드는 이정표
네티즌들의 뜨거운 댓글
기술 주변기기 일체 포함 'Black Wukong' 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여

'Black Wukong' 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여

Apr 09, 2023 pm 11:01 PM
일체 포함

1년 만에 '흑오공'이 다시 한 번 핫리스트에 올랐습니다.

이번에 엔비디아는 6분짜리 실사 줄거리 영상 공식 공개에 이어 8분짜리 실사 체험 영상도 함께 가져왔습니다.

Black Wukong 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여

더 중요한 것은 "Black Wukong"이 4K RTX ON Ray Tracing + NVIDIA DLSS 기술을 지원하는 것이 이번이 처음이라는 것입니다.

보자마자 네티즌들의 피가 끓었습니다.

Black Wukong 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여

최초의 4K 라이트 트레이싱 + DLSS

2020년 Black Wukong이 처음으로 공개되어 세상을 놀라게 했습니다.

'Black Wukong' 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여

2021년 UE5 테스트를 선보였는데, 설원 장면 처리로 네티즌들은 중국판 그래픽 카드 위기를 불러일으켰습니다.

2022년에는 NVIDIA 4K RTX ON으로 직접 들어갔습니다.

오공이 초반에 황금빛 매미로 변신하는 장면을 비교해 볼까요? 올해 날개 모델링과 비행 동작은 확실히 2020 버전보다 질감이 더 좋습니다.

빛 추적의 축복으로 황금매미 몸의 다양한 위치도 조명 각도에 따라 다양한 디테일을 보여 더욱 현실적이고 자연스럽게 보입니다.

Black Wukong 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여

분명히 AI 기술과 레이 트레이싱 기술은 우리가 게임하고 창작하는 방식을 변화시키고 있습니다.

기술적인 관점에서 레이 트레이싱과 DLSS는 3A 게임 걸작을 제작하는 표준 장비가 되었습니다.

"Black Wukong"을 통해 플레이어가 중국 신화의 몰입감 넘치는 판타지 세계를 경험할 수 있는 이유는 강력한 Ray Tracing과 NVIDIA DLSS가 모두 GeForce RTX 기술을 기반으로 하기 때문입니다.

NVIDIA RTX는 최첨단 앱과 게임을 위한 가장 빠르고 진보된 플랫폼인 게임 분야의 현재 혁명을 선도하고 있습니다.

플레이어가 GeForce RTX 기반 PC를 사용하고 최신 Game Ready 드라이버로 최적화하면 가장 강력한 성능, 가장 부드러운 게임 경험, 가장 높은 충실도의 레이 트레이싱 효과를 얻을 수 있습니다.

게임 산업을 뒤흔드는 이정표

다음으로 레이 트레이싱과 DLSS에 대해 자세히 소개하겠습니다.

2018년 8월 14일, 최고의 컴퓨터 그래픽 컨퍼런스인 SIGGRAPH가 밴쿠버에서 열렸습니다. NVIDIA는 실시간 레이 트레이싱 기술을 지원하는 세계 최초의 새로운 그래픽 카드 제품군인 NVIDIA Quadro RTX를 공식 출시했습니다.

8월 21일 NVIDIA는 Turing 아키텍처를 기반으로 한 차세대 그래픽 카드인 GeForce 2080Ti, GeForce 2080 및 GeForce 2070을 출시했습니다. 그 이후 GPU는 게임용 레이 트레이싱의 새로운 세계를 열었습니다.

실시간 레이 트레이싱 기술과 DLSS 기술은 확실히 획기적인 혁신입니다.

1. 레이 트레이싱 기술

레이 트레이싱은 빛의 물리적 특성을 시뮬레이션하는 그래픽 렌더링 방법입니다.

레이 트레이싱이 등장하기 전 전통적인 방법은 래스터 렌더링이었습니다.

Black Wukong 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여

방과 광원이 있다고 가정하고, 각 표면에 광원의 위치에 따라 평면 질감을 부여합니다. 먼저 해당 개체(방)를 계산합니다. 화면상의 다각형이나 삼각형 꼭지점의 좌표변환(행렬변환, 원근감 등)을 한 후, 방의 각 픽셀의 색상을 계산하면서 다각형이나 삼각형 내부의 텍스처를 채워 상당히 사실적인 3D 방을 생성합니다. .

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레이 트레이싱의 원리는 각 광선의 전파 동작을 추적하고 인간의 눈 관찰에 대한 각 광선의 기여 값, 즉 색상 값을 계산하는 것입니다. 광선 추적 기술을 사용하여 렌더링된 방출된 광선은 실제 세계에서처럼 장면 주위로 반사되므로 더욱 사실적으로 보입니다. 빛이 방과 교차하는 위치와 반사 정도, 빛이 가상 카메라 렌즈를 통과하는 방식을 계산하고 마지막으로 카메라 이미지가 화면에 어떻게 표시되어야 하는지를 결정합니다.

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간단히 말하면, 래스터 렌더링에서 빛의 계산은 물체 자체에서 시작하여 좌표 행렬 변환과 같은 계산 및 시뮬레이션을 거쳐 화면의 각 픽셀에 투영된 색상 및 기타 정보를 얻습니다.

그리고 레이 트레이싱은 카메라(눈)에서 뒤쪽으로 빛을 추적하여 빛 반사의 다양한 효과를 포착하는 것입니다.

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Rasterization(왼쪽) 및 Ray Tracing(오른쪽)

게임에서는 전용 RT(Light Tracing) 코어를 사용하여 게임 장면 Variety에서 빛 물리학을 시뮬레이션합니다.

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물리적으로 정확한 그림자, 반사 및 굴절, 전역 조명을 구현하여 가상 게임 장면에서 게임의 개체를 더욱 사실적으로 만들 수 있습니다.

예를 들어 Black Wukong 시연에서는 빛과 그림자가 변합니다.

'Black Wukong' 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여

화염, 연기, 폭발 등의 장면이 더욱 사실적으로 나타나 사람들에게 몰입감을 선사하는데, 이 모든 것이 광추적 효과입니다.

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사실 레이 트레이싱 기술의 알고리즘은 이미 1979년 Turner Whitted에 의해 제안되었습니다. 라이트 렌더링에 이 기술을 사용하기 시작하는 데 왜 그렇게 오랜 시간이 걸렸습니까? 필요한 계산량이 너무 크기 때문이다.

대량의 컴퓨팅 성능 수요를 보장하기 위해 NVIDIA는 특히 광선 추적 서비스를 위해 Turing 아키텍처의 각 SM 장치에 RT CORE를 보유하고 있습니다. RT CORE의 작동 원리는 계층적 경계 상자 탐색 알고리즘인 BVH(Bounding Volume Hierarchy Traversal)입니다.

예를 들어 렌더링 객체는 토끼입니다. 광선과 토끼 자체 사이의 상호 작용을 계산하려면 토끼가 있는 공간을 N개의 경계 상자로 나누고 빛이 교차하는 경계 상자를 계산합니다. , 그렇다면 이 경계 상자를 N개의 더 작은 경계 상자로 다시 나누고 교차점을 다시 계산하여 빛과 교차하는 삼각형이 있는 경계 상자를 찾을 때까지 반복한 다음 최종적으로 삼각형을 찾습니다. 렌더링되었습니다.

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BVH 알고리즘은 각 광선의 가장 가까운 교차점을 계산하기 위해 통과해야 하는 삼각형 수를 크게 줄일 수 있으며 모든 광선에 대해 한 번만 수행하면 실행 효율성이 크게 향상됩니다. .

2. DLSS

빛 추적 속도가 빠르든 빠르든, 함께 사용하려면 또 다른 기술이 필요합니다.

프레임 속도를 높이고 선명한 이미지를 생성하는 딥 러닝 신경망인 NVIDIA Deep Learning Super Sampling(DLSS)이 바로 그것입니다.

DLSS의 정식 이름은 Deep Learning Super Sampling이고, 중국어 이름은 Deep Learning Super Sampling Technology입니다. 저해상도 이미지(예: 1080P)를 사용하여 고해상도 이미지(8K)를 생성한 다음 8K 이미지를 다시 4K로 축소하여 SSAA(수퍼 샘플링 앤티앨리어싱) 이미지를 얻을 수 있습니다.

Black Wukong 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여

NVIDIA DLSS는 AI 기반의 유일한 초해상도 기술로, 게임 성능을 최대 2배 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어 Black Wukong의 안개가 자욱한 장면에서는 주로 DLSS 기술 덕분에 프레임 속도가 불안정하지 않았습니다.

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DLSS는 TXAA 이후 NVIDIA가 출시한 새로운 독점 앤티앨리어싱 기술로, 딥 러닝과 AI의 힘을 사용하여 GPU를 훈련시켜 선명한 게임 이미지를 제공합니다.

DLSS의 작동 원리는 AI와 딥러닝을 기반으로 이미지를 최적화하는 기능인 이미지 초해상도 기술입니다. NVIDIA의 슈퍼컴퓨팅을 통해 지속적으로 AI를 활용하여 초고해상도 게임 이미지를 학습하고, 저해상도 이미지는 완전한 세부 사항까지 지속적으로 복원됩니다.

슈퍼컴퓨팅 성능이 엄청나기 때문에 천천히 세부 사항을 완성하고 해상도를 향상하며 심층 컨벌루션 신경망 훈련을 사용하고 마침내 거의 완벽에 가까운 세부 사항과 극도로 높은 해상도로 다양한 이미지를 출력할 수 있습니다.

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DLSS의 계산 과정은 모두 RTX 그래픽 카드의 고유한 Tensor Core 코어 유닛에서 완료되므로 그래픽 카드의 CUDA 범용 컴퓨팅 유닛을 차지하지 않아 소비를 방지합니다. 그래픽 카드의 렌더링 성능과 게임 프레임이 감소합니다.

DLSS 기술은 그래픽 카드 렌더링의 획기적인 기술이라고 할 수 있습니다. 그래픽 분야에는 법칙이 있기 때문에 더 나은 화질을 원한다면 더 나은 성능이 필요하며, 획기적인 기술인 DLSS 2.0은 이 법칙을 깨고 화질에 영향을 주지 않고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

DLSS를 켜면 엔진의 렌더링이 1/2~1/4픽셀의 낮은 해상도에서 실행됩니다. 픽셀 수준 계산의 절반 이상이 생략됩니다. 픽셀 수준 계산은 시간과 성능이 많이 소모됩니다. 일반적으로 더 나은 그래픽을 갖춘 3A 걸작은 더 많은 렌더링 성능을 소비하며, 렌더링 성능이 높을수록 병목 현상이 발생하는 반면 DLSS는 더 큰 가속을 제공합니다.

DLSS 기술을 사용하는 한 게임을 플레이할 때 드라이버에 내장된 슈퍼컴퓨터 사전 계산 모델이 활성화되므로 게임에서 초고화질 이미지를 미리 설정할 필요가 없습니다. DLSS 기능을 켜면 호출됩니다.

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DLSS의 정말 특별한 점은 지터 아티팩트 없이 안정적인 이미지를 동시에 생성하는 최초의 AI 알고리즘이라는 것입니다. 모든 게임은 고품질 이미지 시퀀스를 캡처하여 높은 실시간 렌더링 비용을 피하고 게임이 매우 빠르게 렌더링됩니다.

딥러닝 신경망을 활용하여 이미지 품질을 기본 해상도와 동일하게 유지할 수 있는 유일한 화면 크기 조정 기술이기도 합니다. AI 기반 스케일링 기술이 없으면 확대된 이미지로 인해 모션 아티팩트, 깜박임, 흐릿하고 흐릿한 질감과 같은 보기 흉한 아티팩트가 생성될 수 있습니다.

Black Wukong 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여

DLSS 기술의 도움으로 먼저 화질을 향상시킬 수 있습니다. 고급 시간 피드백 기술을 통해 더욱 선명한 이미지 디테일을 구현하는 동시에 프레임 간 안정성을 향상할 수 있습니다.

Black Wukong 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여

DLSS "품질" 모드를 사용하여 1080p 해상도로 캡처한 이미지

두 번째로 프레임 속도와 해상도를 높일 수 있습니다. 새로운 AI 네트워크는 Tensor 코어를 보다 효율적으로 사용하여 원본 버전보다 2배 빠른 속도를 달성합니다. 이를 통해 프레임 속도가 향상되고 그래픽 카드, 설정 및 해상도에 대한 이전 제한이 제거됩니다.

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현재 DLSS가 2.4.0 버전으로 업데이트되었습니다.

게임 성능, 프레임 레이트, 화질이 2배 향상된 것을 보면 말할 것도 없습니다.

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이제 NVIDIA DLSS는 200개의 게임과 애플리케이션에 사용되었습니다.

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네티즌들의 뜨거운 댓글

NVIDIA가 공개한 이 영상을 본 네티즌들은 그래픽 카드가 터질까 걱정하고 있습니다.

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모두가 더 걱정하는 것은 Black Wukong이 언제 올까요?

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위 내용은 'Black Wukong' 실제 머신 시연 폭발, NVIDIA가 광 추적 기술 선보여의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

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