Trazado de rayos acelerado por IA: La caché neuronal de radiancia en tiempo real de Nvidia para el trazado de trayectorias podría debutar pronto en Cyberpunk 2077

Los núcleos Tensor de Nvidia que actúan como una red neuronal a pequeña escala están viendo bastantes casos de uso estos días con la llegada de la IA generativa. Además de ofrecer un rendimiento decente para las implementaciones locales de text-to-image y, más recientemente, text-to-video los núcleos tensoriales han demostrado su destreza con modelos de escalado de imágenes de alta calidad en tiempo real como DLSS y generación de fotogramas. Pero hay otras formas de utilizar los núcleos Tensor en los juegos. Uno de estos casos de uso fue demostrado hace dos años por Nvidia en un trabajo de investigación en el que se detallaba un caché de radiancia neural en tiempo real para el trazado de trayectorias (NRC), que básicamente proporciona una forma menos exigente y más precisa de mostrar los reflejos trazados por rayos en los juegos. Según CapFrameX, se rumorea que el método NRC se implementará pronto en Cyberpunk 2077 con el próximo DLC DLC Phantom Liberty que saldrá a la venta en junio.

Cyberpunk 2077 ya es compatible con el trazado de trayectorias con la última actualización. Sin embargo, esta característica reduce drásticamente el rendimiento en cualquiera de las RTX 30 o 40 tarjetas. Por suerte, DLSS puede ayudar a recuperar algunos de los fps perdidos. CD Project Red parece estar convirtiendo Cyberpunk 2077 en un escaparate tecnológico de Nvidia, ya que ahora la compañía supuestamente planea mejorar aún más la calidad del trazado de trayectorias con la introducción del método de caché neural radiance.

En el documento de investigación de 2021, Nvidia explica que NRC está optimizado para escenas totalmente dinámicas, pero no se basa en técnicas de preentrenamiento e inferencia para generalizar el rebote de la luz en la superficie. En su lugar, NRC consigue la generalización mediante la adaptación, entrenando el modelo en tiempo real a medida que se produce el renderizado. Esta técnica de autoentrenamiento es similar a los antiguos algoritmos de radiosidad. Aunque esto puede aumentar eficazmente el número de fps y la fidelidad visual, además de liberar VRAM, tiene un pequeño inconveniente. Cada fotograma supondría un aumento del tiempo de renderizado de 2,6 ms en resolución FHD, y posiblemente de más de 3 ms en 4K. Es de suponer que esto aún puede combinarse con la generación de fotogramas.

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