英伟达显卡有哪些技术缺陷?英伟达的这个技术有啥魔力
你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。
最近,英伟达发布的40系新显卡因为售价和中低端产品性能不太让人满意,反而是不少AI应用让人眼前一亮。
这当中新发布的第三代深度学习超级采样技术,也就是常说的DLSS非常值得关注,今天它被当作游戏领域的“黑科技”,未来很可能会成为AR头显的“黑科技”。
今天我就和你好好谈谈DLSS技术的原理、来历,以及我为什么认为它会是AR产业非常重要的技术拼图。
DLSS技术原理并不复杂,简单说就是通过人工智能算法,不消耗更多算力的情况下让游戏画面的清晰度、流畅度再上一层楼。
有点类似各种黑客电影中,通过算法把一片马赛克的视频转换成能看到清晰人脸的样子。
这项技术英伟达2018年9月就已经推出,当时是20系列显卡的主要卖点。
然而和任何新技术问世时一样,DLSS刚刚登场的效果并不让人满意。主要原因是那时的AI算法并不成熟,不能提供通用的游戏画面增强功能。
任何一款游戏要用上DLSS,必须先让AI把游戏画面都识别一遍,这个过程必须用到英伟达自家的超级计算机训练,费时费力又要额外花钱,最多提供1倍的性能提升,AI还时不时会在画面中添加一些原本不存在的元素,于是没有几家游戏公司愿意支持,玩家也就反应平平。
2020年,DLSS发布2.0版本,技术和应用场景都有了一次大的改进。更新了深度神经网络算法,AI优化不再是基于训练过的游戏场景数据,而是根据上一帧游戏画面自动优化出新的画面,通用性大幅增加,已经让一部分玩家愿意使用这个技术。
今年的DLSS第三代又有了新进步,画面优化不只基于上一帧,会同时计算前后两帧,AI识别画面时除了物体边缘,还能通过场景中的光影变化反推对应的速度、光照数据,不但进一步提高性能,还解决了光影复杂场景中会出现鬼影,AI重建不合理等问题。
这一更新,让新版的4090显卡性能又有了飞跃,很多游戏把画面设置调到最高,再打开DLSS,还能让游戏帧数再提高1倍以上,对比3090的话能达到2.5倍的性能提升,确实非常有黑科技的感觉。
不过,无论是让画面变高清,还是让画面更流畅,这些应用对于DLSS技术而言都还很简单,它最大的潜力其实是解决AR硬件的算力瓶颈。
为什么这么说呢?
AR设备要成为人类和世界交互的通用界面,既需要能够实时构建对周围环境的3D认知,还要能实时将虚拟数据叠加到现实画面之上。
这当中任何一步都需要大量的算力,还记得1月12日的要闻评论里苹果头显的参数吗?只是为了处理摄像头拍到的高清画面,苹果的AR方案就专门增加了两块芯片,一块负责图像信号处理,一块负责流媒体解码,算力瓶颈已经非常明显。
好在这个问题的解法,进化论已经从人类的视觉原理给出了答案。
每个人都觉得自己眼中看到的画面全是清晰的,但各种研究已经证明,人眼中只有一块非常小的区域——黄斑,能捕捉到高清画面。
这片清晰的画面有多小呢?你把右手伸直,比出一个点赞的手势,这时候大拇指的指甲盖就差不多是人眼能捕捉到的高清画面大小。除了这一小块地方,剩余的部分其实都非常模糊,你之所以觉得清晰,主要都是靠脑补。
这个方案其实就是进化过程中找到的高清环境数据处理,与算力之间的平衡。
现在再看DLSS技术,是不是就发现它的巨大价值了?
模仿人眼成像的原理,我们同样可以采用周边低清数据,视野内少量高清画面 DLSS优化的方式,以更低的算力需求实现对周围3D数据的重建和互动。
DLSS成为AR的一个核心技术也就是顺理成章的事情,虽然今天它还是游戏领域的一个黑科技,未来很可能成为各种移动设备上必不可少的一部分。
甚至可以说,未来的AR头显需要增加的可能不是图像处理芯片,而是一款AI芯片,模拟我们大脑的视觉皮层,随时基于低清的环境数据,为我们“脑补”出高清的世界。
这也就是为什么经常说,我们既要了解前沿技术原理,也要懂得分析技术的应用场景,抓住这两点就很容易找到技术潜在的爆发点。
当然,DLSS本身也只是AI技术的一种应用,未来还会有更多这样的新尝试出现,但你只要能抓住技术原理和应用场景两条主线,就很容易提前看懂未来的“黑科技”正在哪里酝酿。
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