NVIDIA RTX Global Illumination (RTXGI) SDK v1.0, DLSS 2.0 và các công cụ khác đã ra mắt, khả dụng trên mọi GPU hỗ trợ DXR

NVIDIA đã chính thức ra mắt SDK NVIDIA RTX Global Illumination (RTXGI). Phiên bản một của SDK sẽ hữu ích cho nhiều đại lý, nhà phát triển, nhà nghiên cứu trong việc triển khai các giải pháp có thể mở rộng và giúp họ hưởng lợi từ Ray Tracing thế hệ tiếp theo mà không phải đợi lâu và tốn nhiều chi phí để truy cập.

Ngoài NVIDIA RTXGI SDK, nhà sản xuất GPU cũng đã phát hành NVIDIA Texture Tools Exporter cũng như Deep Learning Super Sampling (DLSS) 2.0. Phiên bản mới của công cụ nén kết cấu DDS của NVIDIA có sẵn cả dưới dạng ứng dụng độc lập và plugin cho Adobe Photoshop.

NVIDIA ra mắt nhiều công cụ sẽ giúp các nhà phát triển trò chơi, nhà nghiên cứu và các lợi ích khác từ việc truy tìm tia:

Với NVIDIA RTX Global Illumination (RTXGI) SDK v1.0, các nhà phát triển trò chơi, nhà nghiên cứu, sinh viên và nghệ sĩ sẽ có thể triển khai các giải pháp có thể mở rộng để tận dụng Ray Tracing mà không mất thời gian, rò rỉ ánh sáng hoặc chi phí mỗi khung hình đắt đỏ. SDK có một số tính năng quan trọng và cần thiết sẽ giúp quá trình phát triển được dễ dàng hơn đáng kể. NVIDIA RTXGI SDK đi kèm với bố cục bộ nhớ hiệu quả và trình tạo bóng máy tính, hỗ trợ nhiều hệ thống tọa độ và móc nối cho các sự kiện động cơ và trò chơi để ưu tiên cập nhật ánh sáng.

Điều thú vị cần lưu ý là RTXGI sử dụng Ray Tracing theo thời gian thực để cập nhật thông tin ánh sáng và hơn thế nữa, toàn bộ quá trình diễn ra trong thời gian thực. Điều này giúp loại bỏ hoàn toàn các bước tính toán trước và nướng. Các giải pháp hoặc nền tảng chiếu sáng thế hệ trước và hiện tại mất nhiều thời gian để hiển thị các chi tiết.

NVIDIA RTXGI SDK tạm thời tích lũy và lọc thông tin ánh sáng và khoảng cách trong thời gian thực với cấu trúc dữ liệu dựa trên đầu dò của nó. Điều này được báo cáo là tạo ra một bộ nhớ đệm ánh sáng siêu thực, nhiều ánh sáng dội lại, hoàn chỉnh với thông tin hiển thị. NVIDIA đảm bảo SDK v1.0 mới đảm bảo không có ánh sáng hoặc bóng tối nào bị rò rỉ ra khỏi hộp. Điều này có nghĩa là nền tảng này không cần tham số hóa UV hoặc trình chặn đầu dò. Các nhà phát triển tận dụng quyền truy cập vào SDK sớm cũng sẽ nhận được vị trí thăm dò tự động và tối ưu hóa hiệu suất động.

NVIDIA RTXGI SDK v1.0 có thể hoạt động trên bất kỳ GPU hỗ trợ DXR. Nói cách khác, các nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể sử dụng bất kỳ NVIDIA GeForce RTX 20 Series nào hiện có của họ, Dòng GTX 1660và dòng GTX 10. Mặc dù RTXGI chưa hoạt động với Unreal Engine 4 hoặc Unity, NVIDIA cho biết họ đang làm việc với Epic Games và Unity để hỗ trợ RTXGI cho các công cụ trò chơi này.

Nvidia ra mắt Siêu lấy mẫu học sâu (DLSS) 2.0 sẽ thúc đẩy hiển thị AI:

Ngoài NVIDIA RTXGI SDK v1.0, công ty cũng ra mắt Deep Learning Super Sampling (DLSS) 2.0. Về cơ bản, nó là một mạng thần kinh nhân tạo mạnh mẽ sử dụng Nvidia RTX Tensor Cores. Chương trình chính là tăng tốc độ khung hình và tạo ra những khung hình sắc nét. NVIDIA nhằm đạt được kết quả tốt hơn so với kết xuất nguyên bản.

NVIDIA tuyên bố DLSS v2.0 đã được huấn luyện cường độ cao bằng cách làm cho nó trải qua “hàng chục nghìn hình ảnh có độ phân giải cao”. Những hình ảnh này được cho là hiển thị ngoại tuyến bên trong một siêu máy tính với tốc độ khung hình rất thấp ở 64 mẫu mỗi pixel. Sử dụng các phương thức nhập như vậy, DLSS 2.0 có thể chụp ảnh có độ phân giải thấp hơn và tạo ảnh có độ phân giải cao. Dựa trên một mô hình được đào tạo như vậy, NVIDIA sau đó sẽ phân phối các PC dựa trên RTX tương tự thông qua trình điều khiển NVIDIA và các bản cập nhật OTA.

DLSS 2.0 có ba chế độ chất lượng hình ảnh cho độ phân giải kết xuất nội bộ của bất kỳ trò chơi nào: Chất lượng, Cân bằng và Hiệu suất. Chế độ Hiệu suất cho phép mở rộng quy mô từ 1080p đến 4K một cách nhanh chóng. Turing’s TensorCores có khả năng cung cấp tới 110 teraflop. Không cần phải nói thêm, điều này làm cho DLSS 2.0 nhanh gấp đôi so với người tiền nhiệm của nó. Sử dụng sức mạnh tính toán như vậy, các nhà phát triển có thể chạy hiệu quả cả hai trò chơi 3D chuyên sâu cùng với một mạng học sâu cùng một lúc.