Șeful Nvidia a vorbit anterior despre faptul că tehnologia Neural Rendering va deveni în timp mai dominantă pe piața jocurilor, ceea ce înseamnă că inteligența artificială va juca un rol mai important în randarea cadrelor, dar nus e vor opti aici: doresc să facă crearea fiecărei pixel controlată de AI. Opinia actuală este că acest lucru nu este necesar pentru ca jocurile să ruleze mai repede, ci pentru a reduce consumul de energie, ceea ce va fi deosebit de benefic pe piața configurațiilor mobile, dar ar putea fi benefic și în alte domenii.

O piatră de hotar importantă pe drumul către randarea neuronală este arhitectura Blackwell, unde potențialul învățării automate de a extinde capacitățile procesului de randare și de a o face mai eficientă din punct de vedere energetic nu este doar un bonus, ci o direcție naturală, sprijinită de arhitectura hardware. În locul rasterizării bazate pe forța brută, accentul se pune din ce în ce mai mult pe abordările neuronale, și anume filtrarea zgomotului, și generarea cadrelor bazate pe inteligență artificială.

Pentru a contribui la această schimbare, echipa Nvidia încearcă să treacă la operații FP4, reducând sarcinile de pe GPU, dar în paralel încearcă și să facă programatorul mai eficient, de exemplu prin reordonarea și optimizarea ordinii operațiilor ؘ- toate acestea ajută la optimizarea matricelor SM. Activitatea este ajutată de un procesor de control AI, care rezolvă problema prin coordonarea datelor și a priorităților, astfel încât operațiile shader și sarcinile de deducere să nu interfereze între ele, permițând astfel performanțe optime.

Un beneficiu cheie al arhitecturii Blackwell este utilizarea cipurilor de memorie GDDR7, care permit un acces mai rapid la date la tensiuni scăzute, permițând atât sarcini de randare tradiționale, cât și operațiuni Tensor mai serioase. Compania urmărește diverse metode pentru a se asigura că primul jeton este finalizat cât mai curând posibil pentru sarcinile cu sarcină mixtă, asigurându-se astfel că diferitele cerințe de latență ale agenților interactivi și ale sarcinilor grafice sunt îndeplinite în mod adecvat.

Prin urmare, accentul principal nu este pus pe forța brută, ci pe optimizare, atât software, cât și energetic, motiv pentru care conceptul "race to idle" este utilizat prin aplicarea sistemelor AI, reducând astfel cererea și sarcina de calcul, proces prin care cererile și energia se poate reduce chiar și la jumătate. Pe moment AI este folosit să îmbunătățească calitatea și detaliile imaginii, rămânând în același timp fidel lumii vizuale imaginate de dezvoltator.

Procesul va include experiența dobândită din lumea centrelor de date, cum ar fi o tehnologie numită Universal MIG, care permite unui singur GPU să funcționeze sub forma mai multor GPU virtuale mai mici, ocupându-se strict de sarcina impusă, limitând irosirea resurselor. Așadar, conform Nvidia, Blackwell nu se concentrează pe performanțe stricte, ci și pe regândirea modului în care sunt programate sarcinile.

Acești pași sunt esențiali pentru a transforma conceptul de Neural Rendering în realitate, iar în timp se va folosi și în alte feluri sau pentru alte procese implicate în randarea finală a cadrelor.