Le ray tracing accéléré par l'IA : La mise en cache de la radiance neuronale en temps réel de Nvidia pour le traçage de trajectoire pourrait bientôt faire son apparition dans Cyberpunk 2077

Les cœurs Tensor de Nvidia, qui agissent comme un réseau neuronal à petite échelle, font l'objet de nombreux cas d'utilisation ces jours-ci avec l'avènement de l'IA générative. En plus d'offrir des performances décentes pour les implémentations locales de text-to-image et, plus récemment, de text-to-video les cœurs Tensor ont prouvé leur compétence avec des modèles de conversion d'images de haute qualité en temps réel comme le DLSS et la génération d'images. Mais il existe d'autres façons d'utiliser les cœurs de tenseur dans les jeux. L'un de ces cas d'utilisation a été démontré il y a deux ans par Nvidia dans un document de recherche détaillant un cache de radiance neuronale en temps réel pour le traçage de chemin (NRC), qui fournit essentiellement un moyen moins exigeant et plus précis de montrer les réflexions tracées par rayon dans les jeux. Selon CapFrameX, la méthode NRC devrait bientôt être implémentée dans Cyberpunk 2077 avec le prochain DLC Phantom Liberty DLC phantom Liberty qui sortira en juin.

Cyberpunk 2077 prend déjà en charge le path tracing avec la dernière mise à jour. Cependant, cette fonctionnalité réduit drastiquement les performances sur toutes les cartes RTX 30 ou 40 cartes. Heureusement, DLSS peut aider à récupérer une partie des fps perdus. CD Project Red semble vouloir faire de Cyberpunk 2077 une vitrine technologique de Nvidia, car l'entreprise aurait l'intention d'améliorer encore la qualité du traçage des chemins avec l'introduction de la méthode de mise en cache de la radiance neuronale.

Dans le document de recherche de 2021, Nvidia explique que le NRC est optimisé pour les scènes entièrement dynamiques, mais qu'il ne s'appuie pas sur des techniques de pré-entraînement et d'inférence pour généraliser le rebond de la lumière en surface. Au lieu de cela, le NRC parvient à la généralisation par l'adaptation, en entraînant le modèle en temps réel au fur et à mesure que le rendu se produit. Cette technique d'auto-apprentissage est similaire aux anciens algorithmes de radiosité. Si cette technique permet d'augmenter efficacement le nombre d'images par seconde et la fidélité visuelle, tout en libérant de la VRAM, elle présente néanmoins un léger inconvénient. Chaque image verrait une augmentation du temps de rendu de 2,6 ms pour une résolution FHD, et peut-être plus de 3 ms pour une résolution 4K. On peut supposer que cela peut encore être combiné avec la génération d'images.

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