顯示卡的未來只有AI?深度解析NV高階主管的'暴論”
最近幾天,NVIDIA公司相關人士關於「原生解析度遊戲已死」的論述,在玩家群體中再次引發了擔憂。此事的起因源自一段圓桌討論,來自NVIDIA的多位高管與遊戲廠商CD Projekt Red的Jakub Knapik一起探,討了深度學習抗鋸齒技術(也就是DLSS)對於遊戲幀率提升和渲染優化的意義。
對於像CD Projekt Red這樣一心追求極致畫面效果,但在優化方面表現平平的遊戲廠商來說,他們當然非常歡迎深度學習和AI超分演算法如今在顯卡上廣泛應用
正如Jakub Knapik所說,DLSS作為幀率提陞技術的代表,“巧妙地為現代GPU增加了更多的性能餘裕”,這使得像《賽博朋克2077》這樣的遊戲可以放心地採用最新的光線追蹤模擬技術,從而使遊戲畫面變得「更加逼真和細膩」
然而,當NVIDIA的深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro聲稱「原生解析度不再是遊戲中實現最大圖形保真度的最佳解決方案,遊戲圖形產業在未來正朝著更加依賴AI影像重建和基於AI的圖形渲染方向發展」時,讓人感到有些不安
這位NVIDIA的高層進一步解釋說,更糟的是,透過蠻力提升圖形保真度已經不再是理想的方案。他表示,只有採用更智慧的技術才能規避當今圖形硬體效能提升幅度較低的問題
乍看之下,這些說法似乎很有道理,因為大家都知道DLSS,特別是DLSS3之後的版本極其“強力”,基本上只要開啟,遊戲幀率就能直接增長數倍之多。可問題在於,身為一位專注深度學習研究的技術人員,Catanzaro真的「懂」顯示卡、真的明白GPU光柵效能發展的情況嗎?
根據實際資料來看,首先顯示器不應該承擔這個責任
#為了研究GPU自問世以來在傳統光柵性能方面的發展規律,我們三易生活透過收集公開數據,總結出了從2000年至今,歷代NVIDIA消費級顯示卡的像素和紋理生成性能對比表格。表格中,紅色字體表示效能退步的情況,綠色字體表示某代單項效能成長超過100%的情況
從這個表格就可以很清楚的看到,首先消費級GPU在歷史上曾經不只一次發生過光柵效能的退步。其次從整體的發展趨勢來看,最新一代的旗艦GPU和22年前的產品相比,光柵性能已經提升了數千倍之多。
有些朋友可能會說,儘管GPU的光柵性能有所提升,但現在的遊戲紋理比以前更加複雜,而且現在的顯示器常常具備4K 高刷新率,用戶對性能的需求也更高了,所以不夠用是很正常的吧?
其實,這一點也不正常。因為早在2000年前後,當時的「大屁股」CRT顯示器裡,最頂級的型號就已經可以做到2304*1440的分辨率了,這並不比現在的主流「2K」顯示器低多少,甚至也只比4K少了一半左右的像素數。
早在2003年,PC發燒友就可以購買到由優派代工的T221 4K液晶顯示器,甚至其解析度高達3840*2400,比現在大多數20年後的4K顯示器都要更高
如今顯示器解析度的提升並沒有像大家想像的那麼巨大。因此,我們應該排除顯示器解析度進步導致顯示卡效能不足的觀點
真正的問題,或許出在圖形API上了
#那麼到底是什麼原因導致一部分人會覺得現代GPU的光柵效能「不夠用」了呢?讓我們再回到前面的那張表格,更細緻地觀察裡面的數據。
可能有的朋友已經發現,歷史上幾乎每一次新款GPU光柵(像素、紋理)性能發生退步的時機,都「恰好」出現在DirectX API換代的時間點上。說得更具體一點,也就是當API換代,彼時的PC遊戲迎來全新的畫面特效、影像處理技術時,顯示卡的硬體設計反而可能會出現「倒退」。
為什麼會這樣?一方面,這是因為新的API往往需要GPU有完全重新設計的架構,這可能會導致廠商在換代的時候設計還不夠成熟,所以光柵效能反而下降。透過上述表格會發現,一般出現這種因換代而性能退步的產品後,後續的新品往往就會有一個重新的、大幅度的提升,從而間接證明了早期設計的還那麼成熟。
圖形API的升級,在某種程度上對顯示卡光柵效能的短暫下降進行了掩蓋
從另一方面來說,當PC遊戲迎來API的換代時,也意味著消費者只有購買新的顯示卡,才能享受到新的科技體系所帶來的特效進步。如果用的還是以前的老型號,那麼輕則畫面效果打折扣、重則根本就不能運行新API對應的遊戲。
在這樣的背景下,由於新API對應的新畫面特效(比如HDR、曲面細分、光追)是新硬體“獨佔”,就造成跨代的新老款GPU之間,其實根本不可能真正在遊戲中對比性能(因為此時老卡完全不能運行新遊戲,或者即使是能運行,也打不開新的畫面效果)。因此即便新一代的GPU在光柵效能上有倒退,消費者往往也感覺不出來。
主打光追的DX12.2,誕生至今其實已經四年之久
但問題就在於,如今的WIndows圖形API已經至少四年、或者說可能已經長達八年沒有大幅換代了。這就導致GPU的換代沒法透過畫面特效品質去體現,而只能「硬拼」解析度、幀率、抗鋸齒等級,也就是所謂的硬拼光柵性能。
NVIDIA方面的這番言論,究竟是煙霧彈、還是意有所指?
更有趣的是,從上述表格中很明顯,NVIDIA似乎不像他們自己所聲稱的那樣「後繼乏力」。甚至RTX 4090成為了多年來光柵性能進步最大、誠意最足的一代旗艦產品
這樣一來,就產生了一個奇怪的情況。 NVIDIA實際上在一邊聲稱“下一代產品越來越難以開發,我們需要改變思路”,但實際上推出了完全符合傳統思維、有巨大進步的新品
明白了這一點,再回過頭來分析他們這些言論的意圖,其實無非就以下這幾種可能了。
第一種,可能是這位「應用深度學習研究副總裁」並不真正懂得GPU的圖形設計,他誤以為自家產品的技術發展快要遇到困難了,但實際上並沒有。
第二種可能是他由於擔任這個職位,不得不說這些"場面話",強調AI和DLSS的重要性,即使在大多數遊戲中RTX 4090的性能已經非常強大,不需要使用AI抗鋸齒,他也必須這樣說
當然也不能排除,上述言論其實只是一種“煙霧彈”,是NVIDIA為了迷惑競爭對手刻意散佈假情報的可能性
甚至更進一步的說,如果將RTX 4090這一代的巨大性能提升,理解為是NVIDIA“完全吃透了DX12.2的特性”,那麼它超高的光柵性能,以及NVIDIA相關人士“光柵無用論」的言論,是否也在暗示,確實有嚴重依賴AI算力的下一代PC圖形API正在開發中,而且可能距離發布(換代)不遠了呢?
【本文部分圖片來自網路】
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C 中使用字符串流的主要步驟和注意事項如下:1.創建輸出字符串流並轉換數據,如將整數轉換為字符串。 2.應用於復雜數據結構的序列化,如將vector轉換為字符串。 3.注意性能問題,避免在處理大量數據時頻繁使用字符串流,可考慮使用std::string的append方法。 4.注意內存管理,避免頻繁創建和銷毀字符串流對象,可以重用或使用std::stringstream。
