NVIDIA Turing Architecture架构设计（下）
NVIDIA Turing Architecture架構(gòu)設(shè)計（下）
GDDR6 內(nèi)存子系統(tǒng)
隨著顯示分辨率不斷提高，著色器功能和渲染技術(shù)變得更加復(fù)雜，內(nèi)存帶寬和大小在 GPU 性能中扮演著更大的角色。為了保持最高的幀速率和計算速度， GPU 不僅需要更多的內(nèi)存帶寬，還需要一個大的內(nèi)存池來提供持續(xù)的性能。
NVIDIA 與 DRAM 行業(yè)密切合作，開發(fā)了世界上第一款使用 HBM2 和 GDDR5X 內(nèi)存的
GPUs 。現(xiàn)在圖靈是第一個使用 GDDR6 內(nèi)存的 GPU 架構(gòu)。
GDDR6 是高帶寬 GDDRAM 內(nèi)存設(shè)計的下一個重大進步。隨著許多高速 SerDes 和 RF 技術(shù)的增強，圖靈 GPUs 中的 GDDR6 內(nèi)存接口電路已經(jīng)完全重新設(shè)計，以實現(xiàn)速度、功率效率和降噪。這種新的接口設(shè)計帶來了許多新的電路和信號訓練改進，最大限度地減少了噪聲和工藝、溫度和電源電壓的變化。廣泛的時鐘門控被用來最小化低利用率期間的功耗，從而顯著提高整體功率效率。與 Pascal GPUs 中使用的 GDDR5X 內(nèi)存相比， Turing 的 GDDR6 內(nèi)存子系統(tǒng)提供了 14 Gbps 的信令速率和 20% 的能效改進。
實現(xiàn)這種速度提升需要端到端的優(yōu)化。利用廣泛的信號和電源完整性仿真， NVIDIA 精心設(shè)計了圖靈的封裝和電路板設(shè)計，以滿足更高的速度要求。例如，信號串擾降低 40% ，這是大型存儲系統(tǒng)中最嚴重的損傷之一。
為了實現(xiàn) 14 Gbps 的速度，內(nèi)存子系統(tǒng)的各個方面都經(jīng)過精心設(shè)計，以滿足如此高頻率操作所需的高要求標準。設(shè)計中的每個信號都經(jīng)過了仔細的優(yōu)化，以提供盡可能干凈的內(nèi)存接口信號（參見圖 9 ）。
圖 9. 圖靈 GDDR6
二級緩存和 ROPs
圖靈 GPU 除了新的 GDDR6 內(nèi)存子系統(tǒng)之外，還增加了更大更快的二級緩存。 TU102 GPU 附帶 6mb 的二級緩存，是上一代 GP102 GPU 在 Xp 中使用的3mb 二級緩存的兩倍。 TU102 還提供比 GP102 更高的二級緩存帶寬。
和上一代 NVIDIA GPU 一樣，圖靈圖靈中的每個 ROP 分區(qū)包含 8 個 ROP 單元，每個單元可以處理一個單一的顏色樣本。一個完整的 TU102 芯片包含 12 個 ROP分區(qū)，總共 96 個 ROP 。
圖靈存儲器壓縮
NVIDIA GPUs 利用幾種無損內(nèi)存壓縮技術(shù)，在數(shù)據(jù)被寫入幀緩沖存儲器時減少對內(nèi)存帶寬的需求。 GPU 的壓縮引擎有各種不同的算法，這些算法根據(jù)數(shù)據(jù)的特性來確定最有效的壓縮方法。這減少了寫入內(nèi)存和從內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)蕉壘彺娴臄?shù)據(jù)量，并減少了客戶端（如紋理單元）和幀緩沖區(qū)之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。圖靈對 Pascal 最先進的內(nèi)存壓縮算法進行了進一步的改進，在 GDDR6 的原始數(shù)據(jù)傳輸速率提高之外，提供了更大的有效帶寬。如圖 10 ， 所示，原始帶寬的增加和通信量的減少意味著圖靈上的有效帶寬比Pascal 增加了 50% ，這對于保持架構(gòu)平衡和支持新圖靈SM 架構(gòu)提供的性能至關(guān)重要。
圖 10 .有效帶寬提高 50%
基于圖靈 TU102 的存儲子系統(tǒng)和壓縮（流量減少）改進
RTX 2080 Ti 比基于Pascal GP102 的 1080 Ti 提供大約 50%
的有效帶寬改進。
視頻顯示引擎
消費者對高分辨率顯示器的需求逐年增加。例如， 8K 分辨率（ 7680 x 4320 ）需要的像素是 4K （ 3820 x 2160 ）的四倍。游戲玩家和硬件發(fā)燒友也希望顯示器除了更高的分辨率外，還有更高的刷新率，以體驗盡可能平滑的圖像。
圖靈 GPUs 包括一個全新的顯示引擎，為新一輪的顯示設(shè)計，支持更高的分辨率，更快的刷新率，以及 HDR 。圖靈支持 DisplayPort1 . 4a ，在 60Hz 下支持 8K 分辨率，并包括
VESA 的顯示流壓縮（ DSC ） 1 . 2 技術(shù)，提供更高的壓縮，視覺無損。
表 2 顯示了圖靈 GPUs 中對 DisplayPort 的支持。
Table 2. DisplayPort Support in Turing
GPUs
圖靈 GPUs 可以驅(qū)動兩個 60hz的 8K 顯示器，每個顯示器有一根電纜。 8K 分辨率也可以通過 USB-C 發(fā)送（有關(guān)更多詳細信息，請參見 下面的 USB-C 和 VirtualLink 部分）。
圖靈的新顯示引擎支持顯示管道中的 HDR 本地處理。色調(diào)映射也被添加到了 HDR 管道中。色調(diào)映射是一種用于在標準動態(tài)范圍顯示器上近似顯示高動態(tài)范圍圖像的技術(shù)。圖靈支持 ITU-R 建議 BT . 2100 標準定義的色調(diào)映射公式，以避免不同 HDR 顯示器上的顏色偏移。
圖靈 GPUs 還附帶了一個增強的NVENC 編碼器單元，它增加了對 H . 265 （HEVC ） 8K 編碼的支持，每秒 30 幀。新的 NVENC 編碼器為 HEVC 提供了高達 25% 的比特率節(jié)省，為 H . 264 提供了高達 15% 的比特率節(jié)省。
圖靈的新 NVDEC 解碼器也已更新，以支持在 30 幀/秒、 H . 264 8K 和 VP9 10 / 12b HDR 解碼 HEVC YUV444 10 / 12b HDR 。
與上一代 Pascal GPU 和軟件編碼器相比，圖靈改進了編碼質(zhì)量。 圖 11 顯示，在常見的 Twitch 和
YouTube 流媒體設(shè)置中， Turing 的視頻編碼器超過了使用 快速的 編碼設(shè)置的基于 x264 軟件的編碼器的質(zhì)量，同時 CPU 利用率顯著降低。在典型的 CPU 設(shè)置上， 4K 流對于編碼來說是一個太重的工作負載，但是圖靈的編碼器使 4K 流成為可能。
圖 11 . 新的視頻特性和視頻質(zhì)量比較圖靈和帕斯卡與一個快速的 x264 軟件編碼器
USB-C 和 VIRTUALLINK
在今天的 PC 機上支持 VR 耳機需要在耳機和系統(tǒng)之間連接多條電纜；一條顯示電纜將圖像數(shù)據(jù)從 GPU 發(fā)送到耳機中的兩個顯示器，一條電纜用于為耳機供電，以及一個 USB 連接，用于傳輸攝像機流并從耳機讀取后頭姿勢信息（以更新由 GPU 渲染的幀）。電纜的數(shù)量可能會讓最終用戶感到不舒服，并限制了他們在使用耳機時四處走動的能力。耳機制造商需要適應(yīng)電纜，使其設(shè)計復(fù)雜化，并使其體積更大。
為了解決這個問題， Turing GPUs 設(shè)計了支持 USB Type-C 的硬件? 和VirtualLink ?. VirtualLink 是一種新的開放式行業(yè)標準，包括領(lǐng)先的硅、軟件和耳機制造商，由 NVIDIA 、 Oculus 、Valve 、 Microsoft 和 AMD 領(lǐng)銜。
VirtualLink 是為了滿足當前和下一代 VR 耳機的連接需求而開發(fā)的。 VirtualLink 采用了一種新的 USB-C 替代模式，旨在通過一個 USB-C 接口提供為 VR 耳機供電所需的電源、顯示器和數(shù)據(jù)。
VirtualLink 同時支持四個通道的高比特率 3 （ HBR3 ）顯示端口，以及連接到耳機的超高速 USB 3 鏈路，用于運動跟蹤。相比之下， USB-C 只支持四個通道的 HBR3 顯示端口 或者 兩個通道的 HBR3 顯示端口+兩個通道的超高速 USB 3 。
除了減輕目前 VR 耳機的安裝麻煩之外， VirtualLink 還將把 VR 應(yīng)用到更多的設(shè)備中。單連接器解決方案將虛擬現(xiàn)實技術(shù)帶到可以容納單個、小尺寸 USB-C 連接器（如輕薄筆記本）的小型設(shè)備上，而不是現(xiàn)在的虛擬現(xiàn)實基礎(chǔ)設(shè)施，后者需要一臺能夠容納多個連接器的 PC 機。
NVLINK 改善了 SLI
在 Pascal GPU 架構(gòu)之前，
NVIDIA GPUs 使用單個多輸入/輸出（ MIO ）接口作為 SLI 橋接技術(shù)，允許第二個（或第三個或第四個） GPU 將其最終渲染幀輸出傳輸?shù)轿锢磉B接到顯示器的主 GPU 。帕斯卡通過使用更快的雙 MIO 接口增強了 SLI 橋，提高了 GPUs 之間的帶寬，允許更高分辨率的輸出，以及 NVIDIA 環(huán)繞的多個高分辨率監(jiān)視器。
圖靈 TU102 和 TU104 GPUs 使用 NVLink 代替 MIO 和 PCIe 接口進行 SLI GPU – GPU 數(shù)據(jù)傳輸。圖靈 TU102 GPU 包括兩個 x8 第二代 NVLink 鏈路， Turing TU104 包括一個 x8 第二代 NVLink 鏈路。每條鏈路在兩個 GPUs 之間的每個方向提供 25 GB / s 的峰值帶寬（ 50 GB / s 雙向帶寬）。雙向鏈路為 100 GB /秒，或每秒鐘提供兩個 GB /秒的雙向鏈路。具有 NVLink 的圖靈 GPUs 支持雙向 SLI ，但不支持3 路和 4 路 SLI 配置。
與以前的 SLI 網(wǎng)橋相比，新的NVLink 網(wǎng)橋的帶寬增加了以前不可能實現(xiàn)的高級顯示拓撲（參見 圖 12 ）。
圖 12 . NVLink 支持新的 SLI 顯示拓撲
啟動和 8POST 驅(qū)動支持將啟用。
圖靈射線追蹤技術(shù)
光線跟蹤是一種計算密集的渲染技術(shù)，可以真實地模擬場景及其對象的照明。基于圖靈 GPU 的光線跟蹤技術(shù)可以實時渲染物理上正確的反射、折射、陰影和間接照明。有關(guān)光線跟蹤如何工作的詳細信息可以在完整的圖靈白皮書 中找到。
在過去， GPU 體系結(jié)構(gòu)無法使用單個GPU 為游戲或圖形應(yīng)用程序執(zhí)行實時光線跟蹤。盡管 NVIDIA 的 GPU 加速 NVIDIA Iray ?插件和 OptiX 光線跟蹤引擎多年來一直為設(shè)計師、藝術(shù)家和技術(shù)總監(jiān)提供逼真的光線跟蹤渲染，但高質(zhì)量的光線跟蹤效果無法實時執(zhí)行。類似地，當前的 NVIDIA Volta GPUs 可以渲染逼真的電影級光線跟蹤場景，但不能在單個
GPU 上實時渲染。由于其處理密集的性質(zhì)，光線跟蹤在游戲中尚未用于任何重要的渲染任務(wù)。相反，需要 30 到 90 幀/秒動畫的游戲多年來一直依賴快速 GPU 加速光柵化渲染技術(shù)，而犧牲了完全逼真的場景。
在 GPUs 上實現(xiàn)實時光線跟蹤是一個巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)，需要 NVIDIA 的研究、 GPU 的硬件設(shè)計和軟件工程團隊進行近 10 年的合作。通過在圖靈 TU102 、 TU104 和 TU106 GPUs 中加入稱為 RT Cores 的多個新的基于硬件的光線跟蹤加速引擎，結(jié)合 NVIDIA RTX 軟件技術(shù) . ，使得游戲和其他應(yīng)用中的實時光線跟蹤成為可能
在圖靈 TU102 GPU 上實時運行的采用 RTX NVIDIA 技術(shù)的 NVIDIA SOL ray Tracking demo
的 SOL MAN 如 圖 13 （ 參見演示 ）。
如前所述，光柵化技術(shù)多年來一直是實時渲染的規(guī)范，尤其是在計算機游戲中，雖然許多光柵化場景看起來非常好，但基于光柵化的渲染有很大的局限性。例如，僅使用光柵化渲染反射和陰影需要簡化可能導(dǎo)致許多不同類型瑕疵的假設(shè)。類似地，靜態(tài)光照貼圖可能看起來是正確的，直到有東西移動，光柵化陰影通常會出現(xiàn)鋸齒和光泄漏，屏幕空間反射只能反射屏幕上可見的對象。這些人工制品有損于游戲體驗的真實感，對于開發(fā)者和藝術(shù)家來說，試圖用額外的效果來修復(fù)是非常昂貴的。
圖 13. 來自 NVIDIA 的 SOL MAN 太陽射線追蹤演示
雖然光線跟蹤可以產(chǎn)生比柵格化更真實的圖像，但它也需要大量的計算。我們發(fā)現(xiàn)最好的方法是混合渲染，光線跟蹤和光柵化的結(jié)合。使用這種方法，光柵化用于最有效的地方，而光線跟蹤用于與光柵化相比提供最大視覺好處的地方，例如渲染反射、折射和陰影。
圖 14 顯示混合渲染管道。
混合渲染結(jié)合了渲染管道中的光線跟蹤和光柵化技術(shù)，以充分利用每種技術(shù)在渲染場景時的最佳效果。 SEED 為他們的 PICA-PICA 實時光線跟蹤實驗使用了一個混合的渲染模型，該實驗在程序化組裝的世界中具有自學習代理。 PICA-PICA 使用 SEED 的研發(fā)引擎 Halcyon 構(gòu)建，使用 microsoftdxr 和 NVIDIA GPUs 實現(xiàn)實時光線跟蹤。
圖 14 .混合渲染管道。圖片由 EA 的SEED 部門提供（ SEED // Pica Pica Hardware Raytracing and
Turing ）
光柵化和 z 緩沖在確定對象可見性方面要快得多，并且可以替代光線跟蹤過程中的主要光線投射階段。然后，可以使用光線跟蹤來拍攝次光線，以生成高質(zhì)量的物理校正反射、折射和陰影。
開發(fā)人員還可以使用材質(zhì)屬性閾值來確定要在場景中執(zhí)行光線跟蹤的區(qū)域。一種技術(shù)是規(guī)定只有具有一定反射率水平（比如 70% ）的表面才會觸發(fā)是否應(yīng)在該表面上使用光線跟蹤來生成二次光線。
我們期望許多開發(fā)人員使用混合光柵化/光線跟蹤技術(shù)來獲得高幀速率和出色的圖像質(zhì)量。或者，對于圖像保真度是最高優(yōu)先級的專業(yè)應(yīng)用程序，我們希望看到在整個渲染工作負載中使用光線跟蹤，投射主光線和次光線以創(chuàng)建令人驚嘆的逼真渲染。
圖靈 GPUs 不僅包括專用的光線跟蹤加速硬件，還使用了下一節(jié)描述的高級加速結(jié)構(gòu)。本質(zhì)上，一個全新的渲染管道可以使用單個圖靈 GPU 在游戲和其他圖形應(yīng)用程序中實現(xiàn)實時光線跟蹤（參見 圖 15 ）。
圖 15 .射線追蹤和光柵化管道階段的詳細信息
在圖靈 GPUs 中使用的混合繪制模型中，光線跟蹤和光柵化流水線同時工作并協(xié)同工作。
雖然圖靈 GPUs 支持實時光線跟蹤，但每個像素或曲面位置投射的主光線或次光線數(shù)量會根據(jù)許多因素而變化，包括場景復(fù)雜性、分辨率、場景中渲染的其他圖形效果，當然還有 GPU 馬力。不要期望每像素實時投射數(shù)百條光線。事實上，當使用圖靈 -RT 核心加速與先進的去噪濾波技術(shù)相結(jié)合時，每像素所需的光線要少得多。
NVIDIA 實時光線跟蹤去噪模塊可以顯著減少每個像素所需的光線數(shù)，并且仍然可以產(chǎn)生出色的效果。
對選定對象的實時光線跟蹤可以使游戲和應(yīng)用程序中的許多場景看起來與高端電影特效一樣逼真，或與使用基于專業(yè)軟件的非實時渲染應(yīng)用程序創(chuàng)建的光線跟蹤圖像一樣逼真。
圖 16 顯示了 Epic Games 與 ILMxLAB 和 NVIDIA 合作創(chuàng)建的反射演示示例。
光線跟蹤反射、光線跟蹤區(qū)域光陰影和光線跟蹤環(huán)境光遮擋可以在單個四邊形 RTX 6000
或 GeForce RTX 2080 Ti GPU 上運行，提供幾乎無法與電影區(qū)分的渲染質(zhì)量，如這個不真實的引擎演示所示。
圖 16. 虛幻引擎反射光線跟蹤演示
圖靈光線跟蹤硬件與 NVIDIA 的RTX 光線跟蹤技術(shù)、 NVIDIA 實時光線跟蹤庫、NVIDIA OptiX 、 Microsoft DXR API 和即將推出的 Vulkan 光線跟蹤 API 一起工作。用戶將在游戲中以可播放的幀速率體驗實時、電影級的光線跟蹤對象和角色，或者在專業(yè)圖形應(yīng)用程序中體驗到視覺真實感，而這在以前的 GPU 架構(gòu)中是不可能實現(xiàn)的。
圖靈 GPUs 可以加速光線跟蹤技術(shù)，用于以下許多渲染和非渲染操作：
反射和折射
陰影和環(huán)境光遮擋
全局照明
即時離線光照圖烘焙
美女照片和高質(zhì)量預(yù)覽
用于中心凹虛擬現(xiàn)實繪制的主光線
遮擋剔除
物理學，碰撞檢測，粒子模擬
音頻模擬（例如， NVIDIA VRWorks 音頻構(gòu)建在 OptiX API 之上）
AI 可見性查詢
引擎內(nèi)路徑跟蹤（非實時）生成參考屏幕截圖，用于調(diào)整實時渲染技術(shù)和去噪器、材質(zhì)合成和場景照明。
在下面的章節(jié)中，將詳細介紹使用圖靈光線跟蹤加速渲染光線跟蹤陰影、環(huán)境光遮擋和反射。 NVIDIA 開發(fā)者網(wǎng)站 有更詳細的描述可以用圖靈光線跟蹤加速的渲染操作。
圖靈 RT 核
圖靈基于硬件的光線跟蹤加速的核心是每個 SM 中包含的新 RT 核心。 RT 核心加速邊界層（BVH ）遍歷和光線/三角形相交測試（光線投射）功能。 RT 核心代表在 SM 中運行的線程執(zhí)行可見性測試。
RT 核與先進的去噪濾波、由NVIDIA 研究所開發(fā)的高效 BVH 加速結(jié)構(gòu)以及與 RTX兼容的 api 一起工作，以在單個圖靈 GPU 上實現(xiàn)實時光線跟蹤。 RT 核心自動遍歷 BVH ，通過加速遍歷和光線/三角形相交測試，他們卸載了 SM ，允許它處理其他頂點、像素和計算著色工作。諸如 BVH 構(gòu)建和重新安裝等功能由驅(qū)動程序處理，光線生成和著色由應(yīng)用程序通過新型著色器進行管理。
為了更好地理解 RT 核心的功能，以及它們究竟加速了什么，我們首先應(yīng)該解釋在沒有專用硬件光線跟蹤引擎的情況下如何在 GPUs 或 CPU 上執(zhí)行光線跟蹤。本質(zhì)上， BVH 遍歷的過程需要通過著色操作來執(zhí)行，并且每光線投射需要數(shù)千個指令槽來測試 BVH中的包圍盒相交，直到最后碰到一個三角形，并且相交點的顏色對最終像素顏色有貢獻（或者如果沒有碰到三角形，則背景顏色可用于著色像素）。
沒有硬件加速的光線跟蹤需要每個光線數(shù)千個軟件指令槽來連續(xù)測試 BVH 結(jié)構(gòu)中較小的邊界框，直到可能碰到三角形為止。這是一個計算密集的過程，如果沒有基于硬件的光線跟蹤加速，就不可能在 GPUs 上進行實時操作（請參見 圖 17 ）。
圖 17 .光線追蹤預(yù)圖靈
圖靈中的 RT 核可以處理所有的BVH 遍歷和射線三角形相交測試，從而節(jié)省了 SM 在每條光線上花費數(shù)千個指令槽的開銷，這可能是整個場景的大量指令。 RT 核心包括兩個專門單元。第一個單元執(zhí)行邊界框測試，第二個單元執(zhí)行光線三角形相交測試。 SM 只需啟動一個光線探測器， RT 核心進行 BVH 遍歷和光線三角形測試，并返回一個命中或未命中 SM 。 SM 在很大程度上被騰出去做其他的圖形或計算工作。參見圖 18 或使用 RT 核心的圖靈射線追蹤圖。
圖 18 . RT 核圖靈射線追蹤
在 Pascal GPUs 中， RT
核的圖靈射線跟蹤性能明顯快于光線跟蹤。在不同的工作負載下，圖靈可以比 Pascal 提供更多的千兆射線/秒，如 圖 19 。 所示，Pascal 在軟件中花費大約 1 . 1 千兆射線/秒，或 10 TFLOPS / gigaray 來進行光線跟蹤，而圖靈可以使用 RT 核來實現(xiàn) 10 + Giga 射線/秒，并且運行光線跟蹤的速度是 Pascal 的 10 倍。
圖 19 .圖靈射線跟蹤性能
深度學習超級抽樣（ DLSS ）
在現(xiàn)代游戲中，渲染幀不是直接顯示的，而是經(jīng)過一個后處理圖像增強步驟，該步驟將來自多個渲染幀的輸入合并在一起，試圖在保留細節(jié)的同時去除諸如鋸齒之類的視覺偽影。例如，時間反走樣（ TAA ）是一種基于著色器的算法，它使用運動矢量將兩個幀組合在一起，以確定在何處對前一幀進行采樣，這是當今最常用的圖像增強算法之一。然而，這種圖像增強過程從根本上說是很難實現(xiàn)的。
NVIDIA 的研究人員認識到，這類問題——一個沒有清晰算法解決方案的圖像分析和優(yōu)化問題——將是人工智能的完美應(yīng)用。正如本文前面所討論的，圖像處理案例（例如 ImageNet ）是深度學習最成功的應(yīng)用之一。深度學習現(xiàn)在已經(jīng)取得了超人的能力，可以通過觀察圖像中的原始像素來識別狗、貓、鳥等。在這種情況下，目標將是結(jié)合渲染圖像，基于觀察原始像素，以產(chǎn)生高質(zhì)量的結(jié)果 – 一個不同的目標，但使用相似的能力。
為解決這一難題而開發(fā)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ DNN ）被稱為深度學習超級采樣（ DLSS ）。 DLSS 從一組給定的輸入樣本中產(chǎn)生比 TAA 更高質(zhì)量的輸出，我們利用這種能力來提高整體性能。
雖然 TAA 在最終目標分辨率下渲染，然后合并幀，減去細節(jié)， DLSS 允許以較低的輸入采樣數(shù)進行更快的渲染，然后推斷出在目標分辨率下質(zhì)量與 TAA
結(jié)果相似的結(jié)果，但著色工作只有一半。
下面的 圖 20 ， 顯示了 UE4 滲透器演示的結(jié)果示例。 DLSS 提供了與 TAA 類似的圖像質(zhì)量，并大大提高了性能。 RTX 2080 Ti 更快的原始渲染馬力，加上 DLSS 和張量核心的性能提升，使 RTX 2080 Ti 的性能達到 GTX 1080 Ti 的兩倍。
圖 20 .使用 4K dls 的圖靈性能是使用 4ktaa 的 Pascal 的兩倍
這一結(jié)果的關(guān)鍵是 DLSS 的培訓過程，在培訓過程中， DLSS 有機會學習如何根據(jù)大量超高質(zhì)量的示例生成所需的輸出。為了訓練網(wǎng)絡(luò)，我們收集了數(shù)以千計的“真實”參考圖像，這些參考圖像采用了完美圖像質(zhì)量的黃金標準方法 64x 超采樣（ 64xSS ）。
64x 超采樣意味著我們不必對每個像素進行一次著色處理，而是在像素內(nèi)以 64 個不同的偏移量進行著色處理，然后結(jié)合輸出，生成具有理想細節(jié)和抗鋸齒質(zhì)量的結(jié)果圖像。我們還捕捉匹配的原始輸入圖像正常渲染。接下來，我們開始訓練 DLSS 網(wǎng)絡(luò)以匹配 64xSS 輸出幀，方法是遍歷每個輸入，要求 DLSS 生成一個輸出，測量其輸出與 64xSS 目標之間的差異，并根據(jù)差異通過稱為反向傳播的過程調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重。
經(jīng)過多次迭代后， DLSS 會自行學習生成接近 64xs 質(zhì)量的結(jié)果，同時也會學習避免影響 TAA 等經(jīng)典方法的模糊、混淆和透明性問題。
除了上述 DLSS 功能（標準DLSS 模式）之外，我們還提供了第二種模式，稱為 DLSS 2X 。在這種情況下， DLSS 輸入將以最終目標分辨率呈現(xiàn)，然后由更大的 DLSS 網(wǎng)絡(luò)組合，生成接近 64x 超級采樣渲染級別的輸出圖像–這一結(jié)果將用任何傳統(tǒng)方法都不可能實時實現(xiàn)。圖 21 顯示了 DLSS 2X 模式的運行，提供的圖像質(zhì)量非常接近參考 64x 超級采樣圖像。
圖21 . DLSS 2X 與 64xSS 圖像幾乎無法區(qū)分
最后，圖 22 說明了多幀圖像增強的一個具有挑戰(zhàn)性的案例。在這種情況下，一個半透明的屏幕漂浮在移動不同的背景前面。 TAA 傾向于盲目跟蹤運動對象的運動矢量，模糊了屏幕上的細節(jié)。 DLSS 能夠識別出場景中的變化更為復(fù)雜，并以更智能的方式組合輸入，從而避免模糊問題。
圖 22 . dlss2x 比 TAA 具有更好的時間穩(wěn)定性和圖像清晰度
總結(jié)
圖形剛剛被革新。新的 NVIDIA Turing GPU 架構(gòu)是有史以來最先進、最高效的 GPU 架構(gòu)。圖靈實現(xiàn)了一種新的混合渲染模型，它結(jié)合了實時光線跟蹤、柵格化、人工智能和模擬。圖靈與下一代圖形 API 相結(jié)合，為 PC 游戲和專業(yè)應(yīng)用程序帶來了巨大的性能提升和難以置信的逼真圖形。
未來的博客文章將包括更多關(guān)于圖靈高級著色器技術(shù)的細節(jié)。如果您想深入研究圖靈架構(gòu)，請下載完整的 NVIDIA 圖靈體系結(jié)構(gòu)白皮書 。您也可以在
RTX 開發(fā)者頁面 上找到有關(guān) RTX 技術(shù)的更多信息，或者閱讀如何 RTX 和 directx12 射線跟蹤工作 here。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的NVIDIA Turing Architecture架构设计（下）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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