光柵性能到AI幀生成 別懷疑，這就是圖形技術(shù)的究極演化！

AMD正式發(fā)布了代號(hào)為“Redstone”的FSR技術(shù)最大規(guī)模更新，支持最新的RX 9000 RDNA 4系列顯卡，支持超過200款游戲。FSR Redstone主要是兩個(gè)部分的巨大改進(jìn)，一方面是利用神經(jīng)渲染技術(shù)，提供高畫質(zhì)和低延遲效果，另一方面則是利用機(jī)器學(xué)習(xí)生成額外的幀率，提供更平滑、更高的游戲幀率。當(dāng)然，就連光線追蹤都實(shí)現(xiàn)了ML大模型訓(xùn)練，從而提高光追效率。不過這一路走來，你知道為什么GPU、或者說圖形技術(shù)要由原來“計(jì)算三角形”的光柵性能演進(jìn)到AI幀生成嗎？

先說答案，這是技術(shù)演進(jìn)的必然

這是追求極致性能與畫質(zhì)的必然結(jié)果，因?yàn)閭鹘y(tǒng)光柵化（數(shù)三角形）已達(dá)物理瓶頸，而AI（特別是基于ML的生成式AI，如FSR Redstone）能通過智能預(yù)測(cè)、插幀和重建細(xì)節(jié)，繞過算力瓶頸，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)超原生渲染的更高幀率、更佳畫質(zhì)、更高效的光追，滿足4K/8K、高刷/超高刷、復(fù)雜光追大作的需求，驅(qū)動(dòng)GPU從單純的“像素繪制”向“智能內(nèi)容創(chuàng)作”轉(zhuǎn)變。

圖片來自網(wǎng)絡(luò)

光柵性能的瓶頸

傳統(tǒng)GPU計(jì)算通過“數(shù)三角形”和像素填充來生成圖形，但隨著游戲畫面精細(xì)度（多邊形、紋理、光照）指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，單純提升GPU核心頻率和流處理器數(shù)量已難以跟上，這就導(dǎo)致高分辨率/高畫質(zhì)下幀率不足。

圖片來自網(wǎng)絡(luò)

更致命的一點(diǎn)是堆砌更多傳統(tǒng)計(jì)算單元，會(huì)導(dǎo)致功耗和熱量迅速增加，實(shí)際效率是降低的——看看現(xiàn)如今顯卡的功耗已經(jīng)突破極限，如果一味堆砌計(jì)算單元，散熱、供電都無法解決，這是不可回避的現(xiàn)實(shí)。

AI帶來的魔法解決方案

AI帶來的改變是通過AI模型學(xué)習(xí)推理，實(shí)現(xiàn)幀生產(chǎn)、超分辨率渲染、高階光線追蹤三個(gè)重大變化，這讓GPU在不增加過多復(fù)雜的計(jì)算單元時(shí)，能夠通過并行數(shù)據(jù)推理來實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的圖形內(nèi)容（讓現(xiàn)有的晶體管能夠以遠(yuǎn)超傳統(tǒng)渲染方式的效率）。

幀生成（Frame Generation）：AI模型分析前后幀數(shù)據(jù)，智能預(yù)測(cè)并生成全新的中間幀，在不增加渲染復(fù)雜度的前提下，幾乎翻倍提升幀率，實(shí)現(xiàn)絲滑體驗(yàn)（包括Low幀幀率的實(shí)質(zhì)提升）；

超分辨率（Upscaling）：低分辨率渲染后用AI重建，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型修復(fù)細(xì)節(jié)，獲得接近原生高分辨率的畫質(zhì)，大大降低GPU負(fù)載；

光線追蹤（Ray Tracing）的效率革命：光追計(jì)算量巨大，但是AI（如Radiance Caching、光線重建）能高效緩存光照信息、推斷缺失樣本，大幅降低成本，實(shí)現(xiàn)更有效率的實(shí)時(shí)光追效果。

所以本質(zhì)上，圖形技術(shù)從光柵化轉(zhuǎn)向AI，是算力不足的困境與用戶高期望值共同催生，通過將計(jì)算密集型任務(wù)“外包”給AI模型（深度學(xué)習(xí)），GPU實(shí)現(xiàn)了從“畫像素”到“創(chuàng)造內(nèi)容”的質(zhì)變，大幅度提升了性能、畫質(zhì)，并降低了復(fù)雜特效的實(shí)現(xiàn)門檻。所以，這也就不難理解為何AMD如此重視FSR Redstone了。