NVIDIA,
geleneksel yöntemlere kıyasla gölgelendirme performansında 12-24 kat gibi büyük bir hız sunan yeni bir gerçek zamanlı nöral malzeme modelleri yaklaşımını tanıttı.
NVIDIA, Siggraph’ta, gölgelendirme yeteneklerini hızlandırmak için yapay zekayı kullanmayı amaçlayan “Neural Appearance Models” adlı yeni bir gerçek zamanlı işleme yaklaşımını sergiliyor. Şirket geçen yıl, 16x doku ayrıntısını açan Neural Compression tekniğini duyurdu ve bu yıl şirket, doku işleme ve gölgelendirme performansını büyük bir sıçramayla hızlandırmaya geçiyor.
Yeni yaklaşım, sanatçılar tarafından yakalanan gerçek nesneler, ölçümler veya Generative AI kullanılarak metin istemlerinden oluşturulanlar dahil olmak üzere birden fazla kaynaktan gelen tüm materyaller için evrensel bir çalışma zamanı modu olacaktır. Bu modeller, PC/Konsol oyunlarından, Sanal Gerçekliğe ve hatta Film Oluşturmaya kadar çeşitli kalite seviyelerinde ölçeklenebilir olacaktır.
NVIDIA’nın “Neural Materials” yaklaşımıyla, geleneksel materyal işleme modeli, şirketin 12-24 kata kadar daha hızlı gölgelendirme hesaplama performansı sağlayacağını belirttiği daha az maliyetli ve hesaplama açısından verimli bir sinir ağıyla değiştiriliyor. Şirket, gölgelendirme grafiği kullanılarak işlenen bir model ile Neural Materials modeliyle işlenen aynı model arasında bir karşılaştırma sunuyor.
Yeni modelde şu yenilikler yer alıyor:
- film kalitesinde nöral materyaller için eksiksiz ve ölçeklenebilir bir sistem
- Bir kodlayıcı kullanarak gigatexel boyutundaki varlıklar için yönetilebilir eğitim
- normal eşleme ve örnekleme için önsel kod çözücüler
- ve gerçek zamanlı gölgelendiricilerde sinir ağlarının verimli bir şekilde yürütülmesi
Şirket ayrıca Neural Modellerin nasıl çalıştığını açıklıyor. Render Time’da, neural materyal geleneksel bir model kullanmaya çok benziyor. Her vuruş noktasında, önce dokuları arıyorlar ve sonra iki MLP’yi değerlendiriyorlar, biri BRDF değerini almak için, diğeri ise giden yönü içe aktarmak ve örneklemek için. Gerçek zamanlı yaklaşıma yönelik bazı iyileştirmeler arasında, çıkarım kalitesini iyileştiren yerleşik grafik ön bilgileri ve renderları büyük çözünürlüklerde çıktı olarak vermek için eğitim zamanı kodlayıcısı yer alıyor.
Nöral modeller üzerine inşa edilen dokuların daha hızlı çalışması NVIDIA’nın bunları farklı uygulamalar arasında ölçeklendirmesini sağlar. Yan yana bir karşılaştırmada NVIDIA, 2 katmanlı (16 Nöronlu) biri sadece 3,3 ms’de işlenen iki model gösterirken, 3 katmanlı (64 Nöronlu) biraz daha detaylı bir model yine 11 ms’de işleniyor.
Günümüz grafik mimarisinde tanıtılan Tensör-çekirdek mimarisi de bu modeller için bir adım ileri sağlıyor ve şu anda hesaplama API’leriyle sınırlı olsa da NVIDIA, düşük seviyeli erişim için özel iç işlevler ekleyen değiştirilmiş açık kaynaklı LLVN tabanlı DirectX Shader derleyicisi gibi gölgelendiricilere Tensör-çekirdek hızlandırmayı sunuyor ve bu sayede Slang paylaşımlı kodu verimli bir şekilde üretmelerine olanak tanıyor.
Performans, 1920×1080’de donanım hızlandırmalı DXR (Işın İzleme) kullanan bir NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU kullanılarak sergileniyor. Modelin render süresi ms cinsinden listeleniyor ve sonuçlar, yeni Neural yaklaşımının görüntüleri referans performansından çok daha hızlı ve daha iyi ayrıntılarla oluşturduğunu gösteriyor. Neural BRDF’lerle tam kare render sürelerinde, 4090 3×64 ile 1,64 kat daha hızlı performans ve 2×16 model parametreleriyle 4,14 kat hızlanma elde ediyor. Yol İzleme kullanılarak malzeme gölgelendirme performansı 2×32 ile 1,54 kat hızlanma ve 3×64 parametreleriyle 6,06 kat hızlanma gibi görünüyor.
Genel olarak, yeni NVIDIA Neural Materials modelleri yaklaşımı, dokuların ve nesnelerin gerçek zamanlı olarak işlenme biçimini yeniden tanımlamayı hedefliyor. 12-24 kat hızlanma ile bu, geliştiricilerin ve içerik üreticilerinin en son donanımlarda da hızlı çalışan ultra gerçekçi dokularla daha hızlı malzeme ve nesne üretmesine olanak tanıyacak. Bu yaklaşımın yaklaşan oyunlar ve uygulamalar tarafından nasıl değerlendirileceğini görmek için sabırsızlanıyoruz.
