计算机新技术 计算机的前沿技术

记者 | 彭新

在图形处理领域，随着显示分辨率的不断提升和图形精细度的日益增长，对计算机图形计算单元（GPU）的计算能力提出了更高的要求。如何应对这一挑战，已成为各大图形技术公司研究的重点。

为了缓解这一矛盾，利用人工智能技术成为图形领域相关公司的主要研究方向。自2019年起，英伟达公司推出了名为DLSS（深度学习超级采样）的技术，这项技术利用深度学习将低分辨率图像提升为高分辨率图像，从而满足高分辨率显示器上的显示需求。

紧随其后，微软、英特尔、联发科等公司也纷纷涉足这一领域，尤其是在游戏应用方面，“人工智能”技术得到了广泛应用和显著成效。

英伟达在图形渲染显示方面是利用人工智能技术的先行者。在硬件层面，英伟达在其RTX 20与30系列的GPU中集成了专用的AI计算单元Tensor Core，加速了DLSS技术的应用。经过几年的发展，DLSS技术已经日渐成熟。

2020年，英伟达对DLSS进行了重大升级，推出了2.0版本。这一版本通过超级计算机对游戏的高分辨率画面和低分辨率画面进行训练和映射，输入数据包括运动向量等，以预测并生成下一帧高分辨率的画面。随后，经过训练的AI模型通过驱动和升级推送到用户端。在游戏中开启DLSS特性的情况下，GPU便可以利用该模型将低分辨率画面拉伸至高分辨率。

近期，英伟达进一步升级了DLSS技术至2.3版本。新算法能更智能地利用运动矢量来改善动态物体的渲染效果，同时优化了如重影、时间稳定性等问题。例如，针对用户反馈较多的细小物体拖影问题，英伟达进行了技术上的重要更新。

除了DLSS技术外，英伟达还积极推广实时光线追踪技术，这是新一代图形领域的重要技术支撑之一。光线追踪对GPU硬件资源的需求依然很大，特别是在高分辨率和开启光线追踪的场景下。而配套的DLSS技术则能有效地缓解这一硬件压力。

测试显示，DLSS处理的画面与原生分辨率画面几乎无异，甚至在某些方面表现更佳。对于追求更高画面每秒帧数（FPS）的VR游戏而言，DLSS技术能带来更好的体验改善，有助于VR技术的普及。

“游戏超分”是将低分辨率图像提升至高分辨率的一种行业常见做法。英伟达推出的DLSS技术在该领域备受关注。AMD也针对PC平台推出了FSR（FidelityFX Super Resolution）技术作为应对之策。尽管FSR在应用范围上更广，但在技术选择上，业界更倾向于英伟达的AI路线。这是因为AI学习方式能实现自渲染到输出的连贯图像处理与强化。

英伟达不仅满足于单一技术的提供。近期表示将提供包括DLSS至NIS（英伟达图像缩放）在内的全栈技术方案给玩家选择，并计划通过驱动更新形式向玩家推送升级。

在移动市场，各大厂商也开始关注利用AI技术改善游戏画面的问题。联发科等厂商表示认同游戏市场的这一需求，并计划在移动平台端提供完整的游戏超分方案。他们的目标与英伟达一致，旨在满足游戏开发者在性能和画质上的要求，同时达到芯片平台性能和功耗的平衡。

据联发科介绍，其游戏超分方案与英伟达有相似之处。他们计划采用GPU+APU的异构方案，使GPU专注于渲染工作，而APU（AI处理器）则负责一部分超分工作。

与此英特尔在今年正式宣布重新进入独立显卡市场，并公布了与其类似的XeSS（Xe Super Sampling）超分辨率技术。XeSS的原理是通过分析画面中的临近像素和过去帧进行运动补偿来重建子像素细节，这一过程依赖于网络的支持。英特尔的技术分享中也展示了1080P画面“超分”至4K的效果，与原生4K渲染画面的比较看起来效果不错。

英伟达在构建DLSS生态系统方面一直走在前列。目前已有超过100款游戏应用了该技术，并得到了虚幻、Unity等主流游戏引擎的支持。据英伟达称，今年第三季度已有45款以上游戏及程序支持DLSS技术，较之前季度呈现出爆发性增长。尤其值得注意的是，英伟达在市场的投入力度加大许多国产游戏如《光明记忆：无限》、《仙剑奇侠传7》、《暗影火炬城》等都采用了该技术并得到了专门的技术支持解决适配和兼容问题。