英特尔正在大力推动图形的未来。该公司向年度图形会议 Siggraph 2023 介绍了七篇新的研究论文，其中一篇试图通过神经渲染解决现代 GPU 中的 VRAM 限制。
该论文旨在通过神经渲染使实时路径追踪成为可能。不，英特尔并没有推出 DLSS 3 的竞争对手，但它正在寻求利用人工智能来渲染复杂的场景。英特尔表示，“[GPU 上]的板载内存数量有限可能会限制复杂场景的实际渲染。”英特尔正在引入对象的神经级细节表示，并表示与“经典源表示”相比，它可以实现 70% 至 95% 的压缩率，同时还比以前的工作提高了质量。
它看起来与Nvidia 的神经纹理压缩没有什么不同，它也是通过提交给 Siggraph 的论文介绍的。然而，英特尔的论文着眼于解决复杂的 3D 对象，例如植被和头发。它被用作对象的细节层次 (LoD) 技术，使它们从远处看起来更加真实。正如我们最近从《Redfall》等游戏中看到的那样，VRAM 限制可能会导致即使是很接近的物体在经过它们时也会显示出模糊的纹理和很少的细节。
除了这项技术之外，英特尔还推出了一种高效的路径跟踪算法，据称，未来该算法将使复杂的路径跟踪在中端 GPU 甚至集成显卡上成为可能。
路径追踪本质上是光线追踪的硬方法，我们已经看到它在《赛博朋克 2077》和《传送门 RTX》等游戏中发挥了巨大的作用。尽管路径追踪令人印象深刻，但它的要求却极高。您需要像RTX 4080或RTX 4090这样的旗舰 GPU 才能以更高的分辨率运行这些游戏，而这需要启用 Nvidia 棘手的DLSS 帧生成功能。
英特尔的论文介绍了一种使该过程更加高效的方法。英特尔表示，它通过引入一种新算法来实现这一目标，该算法“比最先进的算法更简单，并且性能更快”。该公司正在建立 GGX 数学函数，英特尔称该函数“用于每部 CGI 电影和视频游戏”。该算法将这种数学分布简化为半球镜，“在计算机上模拟极其简单”。
GGX 背后的想法是表面由微面组成，这些微面可以向不同方向反射和透射光。计算成本很高，因此英特尔的算法本质上是根据相机角度将 GGX 分布简化为易于计算的斜率，从而使实时渲染成为可能。
根据英特尔的内部基准测试，它使渲染路径跟踪场景的速度提高了 7.5% 以上。这看起来似乎只是一个小小的提升，但英特尔似乎有信心更高效的算法可以发挥重要作用。该公司在一篇博客文章中表示，它将在 Siggraph 上展示实时路径追踪如何“在未来即使在中端和集成 GPU 上也能实用”。
至于这个未来何时到来，还很难说。请记住，这是一篇研究论文，因此我们可能需要一段时间才能看到该算法在游戏中广泛部署。这肯定会给英特尔带来一些好处。尽管该公司的Arc 显卡在过去几个月中变得非常出色，但英特尔仍然专注于目前无法进行路径跟踪的中档 GPU 和集成显卡。
不过，我们预计您不会很快看到这些技术的实际应用。好消息是，我们看到了可以提高实时渲染视觉质量和性能的新技术，这意味着这些技术最终应该会出现在游戏中。