Khi CPU và GPU tiếp tục trở nên mạnh mẽ hơn với mỗi thế hệ mới, việc thúc đẩy đồ họa chân thực hơn bao giờ hết trong các trò chơi bom tấn không có dấu hiệu chậm lại. Những tựa game đẹp nhất hiện nay trông đã bắt mắt rồi, vậy chúng có thể tốt hơn đến mức nào?
Những công nghệ nào sẽ trở nên phổ biến như lọc kết cấu hoặc lập bản đồ thông thường ngày nay? Những hệ thống nào sẽ giúp các nhà phát triển đạt được những tiêu chuẩn cao hơn này? Hãy tham gia cùng chúng tôi khi chúng ta xem những gì đang chờ đợi chúng ta trong tương lai của đồ họa 3D.
Trước khi chúng ta hướng tới tương lai, thật đáng để ghi lại những tiến bộ trong đồ họa 3D trong những năm qua. Phần lớn các khía cạnh lý thuyết của kết xuất 3D (ví dụ: biến đổi đỉnh, phép chiếu chế độ xem, mô hình chiếu sáng) đã có từ hàng chục năm trước, nếu không muốn nói là cũ hơn.
Lấy bộ đệm z khiêm tốn làm ví dụ. Đây không gì khác hơn là một phần bộ nhớ được sử dụng để lưu trữ thông tin chiều sâu về các đối tượng trong một cảnh và chủ yếu được sử dụng để xác định xem một bề mặt có bị ẩn sau một thứ khác hay không (do đó cho phép các đối tượng bị loại bỏ, thay vì hiển thị chúng và cũng có thể được sử dụng để tạo bóng).
Khái niệm về bộ đệm z thường được quy cho Ph.D. sinh viên Wolfgang Straßer, 1974, làm việc tại TU Berlin vào thời điểm đó. Phần cứng thương mại đầu tiên sử dụng bộ đệm đã xuất hiện trong vòng 5 năm hoặc lâu hơn, nhưng công chúng nói chung sẽ phải đợi hơn 20 năm, cho đến giữa những năm 90, để có sự xuất hiện của Nintendo 64 và công nghệ thực tế kích hoạt bộ đệm z của nó. -bộ xử lý.
Điều này cũng đúng với các tiêu chuẩn dựng hình khác: Gouraud shading (Henri Gouraud, 1971); lập bản đồ kết cấu (Edwin Catmull, 1974); lập bản đồ vết sưng (Jim Blinn, 1978). Phải mất nhiều thập kỷ trước khi bất kỳ game thủ bình thường nào có thể thấy những thứ này hoạt động trên hệ thống giải trí gia đình.
Và chính những hãng như Sony, Sega và Nintendo đã làm được điều này với các máy chơi game tập trung vào 3D của họ. Theo tiêu chuẩn ngày nay, các trò chơi dành cho những máy đời đầu đó, chẳng hạn như PlayStation đầu tiên, ở mức cực kỳ sơ khai, nhưng các nhà phát triển vẫn đang nắm bắt được cách kết xuất ‘hiện đại’.
Đồng thời, các nhà cung cấp phần cứng PC cũng tham gia vào hành động 3D và chỉ trong 5 năm, máy tính để bàn trên toàn thế giới đã có card đồ họa thể thao tự hào hỗ trợ cho trình đổ bóng, bộ đệm z, ánh xạ kết cấu, v.v.
Chính sự phát triển của chip đồ họa sẽ thúc đẩy sự phát triển của đồ họa 3D, nhưng việc dự đoán trò chơi sẽ trông như thế nào trong tương lai gần là điều hơi khó khăn, bất chấp con đường rõ ràng mà GPU sẽ đi.
Một công ty đã cố gắng thử và MadOnion (sau này là Futuremark) đã cố gắng cho mọi người thấy đồ họa có thể trông như thế nào với 3DMark, dựa trên phản hồi mà họ nhận được từ các nhà phát triển và nhà cung cấp phần cứng khác. Nhưng tất cả những nỗ lực của họ là chứng minh rằng sự phát triển của đồ họa, cả phần mềm và phần cứng, là quá nhanh để có thể dự đoán chính xác mọi thứ sẽ diễn ra như thế nào vào thời điểm đó.
Mọi thứ có thể đo lường bằng con số đều tăng với tốc độ chóng mặt. Trong những ngày đầu của trò chơi 3D, số lượng đa giác trên mỗi khung hình thường được sử dụng như một điểm bán hàng, nhưng bây giờ nó không bao giờ được đề cập nữa, bởi vì nó chỉ là một số lượng vô lý.
Ví dụ: Tomb Raider đầu tiên chạy trên PlayStation đã sử dụng 250 hình tam giác cho Lara, trong khi phiên bản PC của Shadow of the Tomb Raider có thể sử dụng tới 200.000 cho nhân vật chính.
Kích thước họa tiết và số lượng họa tiết được sử dụng cũng tăng lên hàng năm và chúng tôi hiện đang ở thời điểm mà thậm chí chỉ một gói họa tiết HD cũng có thể có cùng kích thước với phần còn lại của nội dung trò chơi cộng lại (tiến lên một bước, Far Khóc 6).
Sự gia tăng liên tục của đa giác và kết cấu này là một điều cần thiết đáng tiếc cho việc tìm kiếm đồ họa thực tế hơn, hay đúng hơn là chi tiết hơn.
Mặc dù vẫn còn rất nhiều nghiên cứu đang diễn ra về việc tạo kết cấu theo thủ tục (sử dụng thuật toán để tạo kết cấu một cách nhanh chóng) và các phím tắt khác, nhưng việc sử dụng hình ảnh bitmap truyền thống cho kết cấu, cùng với các đỉnh và chỉ số cho các mô hình, sẽ không biến mất bất kỳ thời gian sớm.
Vì vậy, chúng ta có thể bắt đầu cuộc hành trình đến tương lai bằng cách chắc chắn về một điều.
Epic Games đã giới thiệu rất nhiều tính năng của Unreal Engine 5 vào hai năm trước và tính năng đầu tiên gây chú ý là một hệ thống hình học mới, được gọi là Nanite. Hệ thống hoạt động trong một quá trình kết xuất riêng biệt và các luồng kết nối vào và ra khỏi cảnh, tùy thuộc vào khả năng hiển thị.
Các nhà phát triển cũng tận dụng một trình tạo điểm ảnh dựa trên phần mềm, dành cho các hình tam giác nhỏ hơn pixel, để giảm tải một số chi phí thiết lập hình tam giác từ GPU. Giống như tất cả các công nghệ hoàn toàn mới, nó không hoàn hảo và có một số hạn chế, nhưng bản demo công nghệ PlayStation 5 đã cho thấy rõ ràng những gì đang chờ đợi chúng ta trong tương lai.
Một lưới điển hình trong bản demo này chứa hơn 1 triệu đa giác, cho dung lượng bộ nhớ là 27 MB (bao gồm tất cả kết cấu) và thời gian kết xuất là 4,5 mili giây để loại bỏ, tạo điểm ảnh và đánh giá vật liệu. Về mặt giá trị, những con số đó có thể không có nhiều ý nghĩa, nhưng Crysis khét tiếng đã tạo ra tới 2 triệu đa giác cho toàn bộ cảnh.
Trong những năm qua, đã có nhiều phương pháp để tăng số lượng hình tam giác được sử dụng để tạo các đối tượng và môi trường, chẳng hạn như bộ tạo bóng mờ và hình học, tất cả đều giúp cải thiện chi tiết tự nhiên của mô hình.
Nhưng hệ thống Nanite của Epic là một bước tiến đáng kể và chúng ta có thể mong đợi các nhà phát triển khác tạo ra các hệ thống tương tự.
Mức độ chi tiết cực cao được thấy trong một số trò chơi ngay bây giờ sẽ trở nên phổ biến trong tương lai. Những cảnh phong phú, đẹp mắt sẽ không chỉ là thứ dành riêng cho những tựa game AAA đắt tiền.
Kết cấu sẽ tiếp tục phát triển về kích thước và số lượng. Các mô hình trong các trò chơi ngày nay hiện yêu cầu một loạt các bản đồ kết cấu (ví dụ: màu cơ bản, bình thường, độ dịch chuyển, phản chiếu, độ bóng, suất phản chiếu) để làm cho đối tượng trông chính xác như ý định của các nghệ sĩ.
Màn hình hiện đang ở giai đoạn mà 1440p hoặc 4K có giá phải chăng hơn nhiều và có rất nhiều card đồ họa chạy khá tốt ở độ phân giải cũ. Vì vậy, với các khung hiện bao gồm vài triệu pixel, kết cấu phải có độ phân giải cao tương đương, để đảm bảo chúng không bị mờ khi kéo dài ra trên mô hình.
Mặc dù chúng ta chưa thấy trò chơi 4K trở thành xu hướng, nhưng tương lai sẽ tập trung vào độ chi tiết tốt, do đó sẽ tiếp tục có sự tăng trưởng về dung lượng bộ nhớ của kết cấu.
Nhưng hàng triệu đa giác, tất cả được bọc trong họa tiết 16K, sẽ vô dụng (hoặc chắc chắn là không thực tế lắm) nếu chúng không được chiếu sáng và tạo bóng chính xác. Mô phỏng cách ánh sáng tương tác với các vật thể trong thế giới thực, sử dụng đồ họa 3D được tính toán, là chủ đề được nghiên cứu và phát triển mạnh mẽ trong gần 50 năm.
Các cạc đồ họa được thiết kế để tính toán hàng loạt kết quả của một loạt các thuật toán, mỗi thuật toán đều quan trọng trong việc đạt được mục tiêu “càng thật càng tốt”. Nhưng trong nhiều năm, GPU không có bất cứ thứ gì dành riêng cho nhiệm vụ này. Chúng đã, và phần lớn vẫn là, không gì khác hơn là vô số ALU dấu chấm động, cùng với rất nhiều bộ đệm, với nhiều bộ sưu tập đơn vị để xử lý dữ liệu.
Đó là cho đến bốn năm trước khi Nvidia quyết định đã đến lúc quay trở lại những năm 1970, một lần nữa, với sự đồng ý với công việc của Turner Witted và cung cấp hỗ trợ phần cứng để tăng tốc các khía cạnh của chén thánh kết xuất.
Xử lý đồ họa 3D truyền thống về cơ bản là một tập hợp các phím tắt, thủ thuật và thủ thuật để tạo ấn tượng rằng bạn đang xem hình ảnh chân thực của một vật thể thực, được chiếu sáng bởi các nguồn sáng thực. Dĩ nhiên, dò tia không phải là thực tế, nhưng nó gần với nó hơn nhiều so với cái thường được gọi là “rasterization” – mặc dù rasterization vẫn là một phần quan trọng của dò tia, cũng như vô số các thuật toán khác.
Hiện chúng ta đang ở giai đoạn mà mọi nhà cung cấp GPU đều có phần cứng hỗ trợ dò tia, cũng như các bảng điều khiển mới nhất của Microsoft và Sony. Và mặc dù những trò chơi đầu tiên cung cấp tính năng dò tia, cho bóng tối hoặc phản chiếu, không có gì đáng để phàn nàn, vẫn có một số tựa game làm nổi bật tiềm năng của nó.
Mặc dù việc áp dụng phương pháp dò tia cho các trò chơi luôn tạo ra hiệu suất, nhưng chắc chắn rằng cuối cùng nó sẽ trở nên phổ biến như ánh xạ kết cấu.
Các dấu hiệu cho điều này đã xuất hiện khắp nơi – vào cuối năm nay, Nvidia sẽ có ba thế hệ GPU với khả năng tăng tốc dò tia, AMD sẽ có hai và Intel có một (mặc dù có tin đồn rằng GPU tích hợp của họ cũng sẽ có tính năng này. ).
Hai gói phát triển trò chơi được sử dụng phổ biến nhất, Unreal Engine và Unity, cả hai đều có hỗ trợ dò tia tích hợp trong các phiên bản mới nhất của chúng, sử dụng đường dẫn dò tia trong DirectX 12. Các nhà phát triển hệ thống đồ họa khác, chẳng hạn như 4A Engine (Metro Exodus), REDengine (Cyberpunk 2077) và Dunia (Far Cry 6) đã tích hợp tính năng dò tia vào các công cụ cũ hơn, với mức độ thành công khác nhau.
Người ta có thể lập luận rằng việc dò tia là không cần thiết, vì có rất nhiều trò chơi có hình ảnh đáng kinh ngạc (ví dụ: Red Dead Redemption 2) hoạt động tốt mà không cần có nó.
Nhưng nếu tạm thời bỏ qua các yêu cầu về phần cứng, thì việc sử dụng phương pháp dò tia cho tất cả ánh sáng và bóng tối là một nhiệm vụ phát triển đơn giản hơn so với việc phải sử dụng nhiều chiến lược khác nhau để đạt được hình ảnh tương tự.
Ví dụ: việc sử dụng tính năng dò tia phủ nhận nhu cầu sử dụng SSAO (Loại bỏ môi trường xung quanh không gian màn hình) – loại thứ hai tương đối nhẹ về mặt đổ bóng, nhưng rất nặng về lấy mẫu và sau đó trộn từ bộ đệm z. Truy tìm tia cũng liên quan đến việc đọc nhiều dữ liệu, nhưng với bộ đệm cục bộ đủ lớn, băng thông bộ nhớ sẽ bị ảnh hưởng thấp hơn.
Tuy nhiên, tính năng dò tia không chỉ làm cho đồ họa trông chân thực hơn bao giờ hết. Nó có thể mang lại cảm giác đắm chìm hơn cho trò chơi khi được triển khai đúng cách. Lấy tiêu đề Control năm 2019 của Remedy làm ví dụ về điều này: nó trông và chơi hoàn hảo mà không cần dò tia, nhưng khi nó được kích hoạt đầy đủ, lối chơi sẽ được thay đổi.
Di chuyển nhân vật qua khung cảnh, di chuyển qua bóng tối và ánh sáng, bắt chuyển động trong phản chiếu từ các ô kính – sự căng thẳng và bầu không khí được khuếch đại đáng kể khi sử dụng phương pháp dò tia. Ảnh chụp màn hình đơn giản không công bằng.
Và có rất nhiều phong cách trò chơi sẽ được hưởng lợi từ việc cải tiến hệ thống chiếu sáng và đổ bóng toàn cầu. Các tựa game phiêu lưu hành động lén lút và kinh dị sinh tồn là những lựa chọn rõ ràng, nhưng các game mô phỏng đua xe thể thao cũng sẽ làm được, đặc biệt là những game cung cấp các cuộc đua ban đêm hoặc chế độ sức bền.
Ngay cả những trò chơi khiêm tốn hơn như Minecraft cũng có một khía cạnh mới (không nhằm mục đích chơi chữ) khi sử dụng phương pháp dò tia để xác định độ chiếu sáng, độ trong suốt, phản xạ và bóng của mọi bề mặt trong thế giới trò chơi.
Việc triển khai dò tia hiện tại trong trò chơi tương đối hạn chế – nó thường chỉ được sử dụng cho bóng tối và/hoặc phản xạ, nhưng một số ít sử dụng nó cho mọi thứ cho thấy tiềm năng rõ ràng của nó.
Vì vậy, nó sẽ tốt hơn bao nhiêu; chúng ta có thể mong đợi điều gì trong các trò chơi sau 5 hoặc 10 năm nữa? Hãy bắt đầu bằng cách xem một mẫu kiểm tra điểm chuẩn cho Blender.
Số lượng tia và mẫu đều tăng đáng kể so với cài đặt mặc định, cùng với một vài cải tiến bổ sung, do đó, quá trình này mất hơn 9 phút để kết xuất, sử dụng GeForce RTX 2080 Super.
Thoạt nhìn, bạn có thể dễ lầm tưởng rằng đây không phải là điều gì đặc biệt mà chính là sự tinh tế trong cách tạo bóng đổ, sự truyền sáng qua kính, phản chiếu từ những bức tranh trên tường và sự chuyển đổi màu sắc mượt mà trên sàn nhà cho thấy khả năng của dò tia.
Đó rõ ràng là CGI, chứ không phải là “thật”, nhưng đó là mức độ trung thực của đồ họa mà các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang thúc đẩy.
Nhưng ngay cả những bản demo công nghệ tốt nhất từ các nhà cung cấp GPU cũng không thể phù hợp với điều này, ít nhất là không phải ở bất kỳ loại tốc độ khung hình nào có thể chơi được. Dưới đây là ảnh chụp màn hình bản demo Attic của Nvidia, sử dụng phiên bản sửa đổi của Unreal Engine 4, với khả năng chiếu sáng toàn cầu và trực tiếp được dò tia.
Nó trông không đẹp bằng ví dụ về Máy xay sinh tố, nhưng thời gian kết xuất cho mỗi khung hình là 48 mili giây – không phải 9 phút!
Nhưng ngay cả với tất cả các thủ thuật kết xuất được sử dụng để tăng tốc mọi thứ, tính năng dò tia vẫn gần như là đặc điểm của cạc đồ họa cao cấp. Hiện tại, các game thủ PC có mô hình tầm trung hoặc ngân sách có một trong hai tùy chọn: bật tính năng dò tia nhưng bỏ mọi cài đặt khác xuống để làm cho nó chạy ổn (phủ nhận mục đích sử dụng nó) hoặc chỉ cần tắt hoàn toàn cài đặt.
Vì vậy, bạn có thể nghĩ rằng ý tưởng về phương pháp dò tia có ở mọi nơi, dành cho tất cả mọi người, đã mất hàng thập kỷ rồi – giống như việc phát minh ra ánh xạ thông thường hoặc tessname xuất hiện trong tất cả các GPU.
Tuy nhiên, có một thứ khác gần như chắc chắn sẽ trở thành một tính năng tiêu chuẩn trong đồ họa chơi game 3D và nó sẽ giúp giải quyết vấn đề đã nói ở trên.
Khi Nvidia phát hành kiến trúc Turing vào năm 2008, trang bị phần cứng mới để tăng tốc tìm kiếm BVH và tính toán giao điểm tia tam giác, họ cũng quảng bá một tính năng mới khác của GPU: lõi tensor. Các đơn vị này về cơ bản là một tập hợp các ALU dấu phẩy động, nhân và cộng các giá trị trong một ma trận.
Những thứ này thực sự đã xuất hiện lần đầu tiên một năm trước đó, trong Titan V do GV100 cung cấp. Cạc đồ họa này chỉ nhắm đến thị trường máy trạm, với các lõi tensor của nó được sử dụng trong các tình huống AI và máy học.
Đối với Turing và dòng mô hình chơi game của nó, Nvidia đã sử dụng sức mạnh của học sâu để phát triển một hệ thống nâng cấp có tên là DLSS. Mặc dù phiên bản ban đầu không đặc biệt tốt, nhưng việc triển khai hiện tại tạo ra kết quả tuyệt vời và cả AMD và Intel đều đã tạo ra các phiên bản của riêng họ (FSR và XeSS).
Tiền đề đằng sau kiểu nâng cấp này là GPU hiển thị khung hình ở độ phân giải thấp hơn nhiều so với màn hình hiển thị trên màn hình, điều này rõ ràng là cải thiện hiệu suất. Nhưng thay vì chỉ tăng số lượng pixel, dọc theo mỗi trục, để tạo ra hình ảnh cuối cùng, thay vào đó, một thuật toán phức tạp sẽ được chạy.
Bản chất chính xác của quy trình được xây dựng trong thế giới học sâu, bằng cách đào tạo mô hình toán học bằng cách sử dụng hàng trăm nghìn hình ảnh về khung hình được hiển thị nguyên sơ, ở quy mô đầy đủ sẽ trông như thế nào.
Và nó không còn chỉ là nâng cấp và sửa đổi một khung hình đã được kết xuất. Với việc phát hành kiến trúc Lovelace (dòng RTX 40), Nvidia đã chỉ ra rằng DLSS trong lần lặp lại thứ ba sẽ có thể tạo toàn bộ khung hình.
Nội suy khung có tiếng xấu vì được sử dụng rộng rãi trong TV. Hệ thống mới này sẽ hoạt động như thế nào trong thực tế vẫn còn phải chờ xem, nhưng nó cho thấy hướng mà công nghệ đang hướng tới.
Mặc dù vậy, các lõi tenor không nhất thiết phải thực hiện nâng cấp dựa trên AI. Nói đúng ra, hệ thống nâng cấp FSR (FidelityFX Super Resolution) của AMD không dựa trên deep learning. Nó dựa trên việc lấy mẫu lại Lanczos, với phiên bản hiện tại áp dụng khử răng cưa tạm thời sau đó, nhưng kết quả cuối cùng về cơ bản là giống nhau: hiệu suất cao hơn, chất lượng hình ảnh giảm đi một chút.
Và vì FSR không yêu cầu các đơn vị phần cứng cụ thể, chẳng hạn như lõi tensor, nên việc triển khai nó có thể sẽ trở nên phổ biến hơn DLSS – đặc biệt là khi các máy chơi game mới nhất đều sử dụng CPU và GPU của AMD.
Tuy nhiên, không có hệ thống nào hiện đang được sử dụng là hoàn hảo. Các thuật toán gặp khó khăn với các chi tiết nhỏ, chẳng hạn như dây hoặc lưới hẹp, dẫn đến các tạo tác lung linh xung quanh đối tượng. Và cũng có một thực tế là tất cả các hệ thống nâng cấp đều yêu cầu thời gian xử lý của GPU, do đó, card đồ họa càng cơ bản thì mức tăng hiệu suất càng nhỏ.
Tuy nhiên, tất cả các công nghệ kết xuất mới đều có vấn đề khi chúng lần đầu tiên xuất hiện – chẳng hạn như DirectX 11 tessellation, khi được kích hoạt trong các trò chơi đầu tiên hỗ trợ nó, thường sẽ gặp trục trặc hoặc các vấn đề nghiêm trọng về hiệu suất. Bây giờ nó được sử dụng ở hầu hết mọi nơi với một cái gật đầu hoặc một cái nháy mắt.
Vì vậy, mặc dù mỗi nhà cung cấp GPU đều có cách nâng cấp của riêng mình, nhưng thực tế là tất cả họ đều hỗ trợ nó (và FSR được hỗ trợ trên nhiều loại card đồ họa hơn nhiều so với DLSS) cho thấy rằng nó sẽ không phải là mốt nhất thời biến mất. SLI, có ai không?
Nhưng sau đó, máy móc và học sâu sẽ được sử dụng cho nhiều mục đích hơn là chỉ nâng cấp.
Cảm giác chân thực trong thế giới trò chơi chắc chắn vượt xa đồ họa. Đó là về mọi thứ trong trò chơi hoạt động theo cách mà người chơi mong đợi, dựa trên sự hiểu biết của họ về truyền thuyết và quy tắc của trò chơi. AI cũng có thể giúp đỡ ở đây. Trong hầu hết mọi trò chơi một người chơi, phản hồi của các nhân vật do máy tính điều khiển được xử lý bằng một chuỗi dài các câu lệnh ‘ If…then…else ‘.
Làm cho điều đó có vẻ thực tế là một thách thức nghiêm trọng – quá dễ dàng để có những kẻ thù cực kỳ ngu ngốc không gây ra bất kỳ mối đe dọa nào, hoặc những kẻ có khả năng giống như thần thánh để phát hiện ra bạn từ một pixel có thể nhìn thấy.
Các nhà phát triển Google Stadia hiện không còn tồn tại đã sử dụng máy học để huấn luyện cách một trò chơi, đang được phát triển vào thời điểm đó, sẽ chơi với bạn. Dữ liệu đầu vào ở dạng trò chơi tự chơi với chính nó, kết quả của trò chơi này được sử dụng để tạo ra một trình chơi máy tính tốt hơn.
Trở lại năm 2017, OpenAI, một công ty nghiên cứu và triển khai chuyên về học máy, đã làm một điều tương tự, khiến một máy tính tự chơi với chính nó trong hàng nghìn vòng Dota 2, trước khi đấu với một số người chơi (con người) giỏi nhất trên thế giới .
Điều này nghe có vẻ như sẽ chỉ khiến tất cả các trò chơi trở nên quá khó khăn – xét cho cùng, máy tính có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn chúng ta hàng triệu lần. Nhưng các mức độ thử thách khác nhau có thể được tạo ra từ số lượng hoạt động thần kinh được thực hiện trong quá trình đào tạo.
Vì vậy, các nhà phát triển có thể tạo ra 10 cấp độ “bot AI” dựa trên 10 buổi đào tạo khác nhau được thực hiện: đào tạo càng ngắn, AI càng ngu.
Ngoài phạm vi AI cải thiện cách chơi và cảm nhận trò chơi, còn có việc phát triển trò chơi để xem xét. Quá trình tạo tất cả nội dung cho trò chơi (mô hình, kết cấu, v.v.) rất tốn thời gian và khi thế giới trở nên phức tạp và chi tiết hơn thì thời gian cần thiết để hoàn thành công việc này cũng tăng theo.
Ngày nay, việc phát triển một tựa game AAA đòi hỏi hàng trăm người phải cống hiến nhiều giờ trong nhiều năm. Đây là lý do tại sao các nhà phát triển trò chơi đang tìm cách giảm khối lượng công việc này và các công ty GPU đang đi đầu trong nghiên cứu đó.
Ví dụ, mô hình hoạt hình khuôn mặt để phù hợp với lời nói có thể rất tốn thời gian và tốn kém.
Các công ty có tiền để đốt sẽ sử dụng ghi lại chuyển động, để các diễn viên lồng tiếng đọc lời thoại, trong khi các nhóm phát triển nhỏ hơn sẽ phải sử dụng phần mềm chuyên dụng hoặc tự lập bản đồ hoạt hình bằng tay.
Nvidia và Remedy Entertainment đã phát triển một phương pháp, sử dụng máy học, có thể tạo ra chuyển động cần thiết của các đa giác hoàn toàn dựa trên bài phát biểu được phát. Điều này không chỉ tăng tốc một phần của quá trình tạo nội dung mà còn cung cấp giải pháp cho các công ty đang tìm cách mở rộng cơ sở người chơi của họ.
Bản địa hóa giọng nói đôi khi không thực sự hiệu quả, đơn giản là vì các hoạt ảnh trên khuôn mặt chỉ được tạo cho một ngôn ngữ – chuyển sang ngôn ngữ khác và cảm giác đắm chìm sẽ bị mất. Với kỹ thuật trên, vấn đề đó được giải quyết.
Nghiên cứu về các trường bức xạ thần kinh cũng cho thấy nhiều hứa hẹn đối với các nhà phát triển trò chơi. Phần mềm Instant NeRF của Nvidia có thể tạo cảnh 3D, chỉ dựa trên một vài bức ảnh và thông tin chi tiết về cách chúng được chụp.
NeRF cũng có thể được sử dụng để giúp tạo ra lông thú, len và các vật liệu mềm khác trông như thật một cách nhanh chóng và đơn giản. Tất cả những điều này có thể được thực hiện trên một GPU duy nhất, mặc dù thời gian đào tạo cần thiết khiến nó không thể sử dụng được trong khi chơi trò chơi.
Tuy nhiên, việc tự học đối với những kẻ thù thông minh hơn hoặc hoạt hình trên khuôn mặt dựa trên lời nói không phải là điều có thể thực hiện trong thời gian thực, cũng như trên một GPU duy nhất. Sức mạnh xử lý cần thiết để nghiền thông qua mạng lưới thần kinh hiện đang ở cấp độ siêu máy tính và phải mất hàng tháng đào tạo.
Nhưng 10 năm trước, ý tưởng sử dụng công cụ dò tia trong trò chơi là điều không tưởng.
Chúng tôi bắt đầu cái nhìn về tương lai của đồ họa 3D với một điểm về phần cứng. 50 năm trước, các nhà nghiên cứu vô cùng hạn chế về cách họ có thể kiểm tra các lý thuyết và mô hình của mình vì công nghệ vào thời điểm đó đơn giản là không đủ khả năng.
Công việc như vậy cũng là của riêng các giáo sư đại học, nơi công việc của họ ở lại rất nhiều trong thế giới học thuật.
Mặc dù điều này vẫn xảy ra, nhưng việc phát triển đồ họa giờ đây nằm trong tay các nhà phát triển trò chơi và nhà thiết kế GPU. Lấy SSAO làm ví dụ – cái này được tạo bởi một trong những lập trình viên của Crytek, đang tìm cách cải thiện bóng đổ trong Crysis.
Ngày nay, AMD, Intel và Nvidia hợp tác với các trường đại học và công ty trò chơi trên khắp thế giới, tìm ra những cách mới để cải thiện hiệu suất và chất lượng của mọi thứ liên quan đến đồ họa. Thay vì mất hàng thập kỷ để một thuật toán mới được sử dụng trong trò chơi, giờ đây chỉ mất vài năm và trong một số trường hợp là vài tháng.
Nhưng những gì về phần cứng để hỗ trợ nó? Liệu điều đó có tiếp tục được cải thiện, với tốc độ mà nó đã đạt được trong 30 năm qua, hay chúng ta đang tiến gần đến sự suy giảm tăng trưởng?
Hiện tại, không có dấu hiệu của một cao nguyên. GPU mới nhất của Nvidia, AD102, là một bước nhảy vọt so với người tiền nhiệm của nó (GA102 của Ampere), về số lượng bóng bán dẫn, thông lượng FP32 và bộ tính năng tổng thể.
Các chip cung cấp năng lượng cho Xbox Series X và PlayStation 5 có GPU AMD tương đương với GPU có trong card đồ họa tầm trung ngày nay và việc phát triển trò chơi cho bảng điều khiển thường là điểm khởi đầu cho việc nghiên cứu các kỹ thuật cải thiện hiệu suất mới. Ngay cả các nhà thiết kế chip để triển khai trên điện thoại cũng đang tập trung vào việc tăng cường khả năng của các GPU nhỏ bé của họ.
Nhưng điều đó không có nghĩa là một vài thế hệ GPU tiếp theo sẽ giống nhau hơn, mặc dù có nhiều bộ đệm và bộ đệm hơn. Mười năm trước, các GPU hàng đầu bao gồm ~3,5 tỷ bóng bán dẫn và hiện tại chúng tôi đang xem xét 76 tỷ công tắc kích thước nano, với sức mạnh tính toán FP32 gấp 25 lần.
Có phải sự gia tăng lớn về số lượng bóng bán dẫn chỉ để xử lý nhiều hơn? Câu trả lời đơn giản là không . Các GPU hiện đại đang ngày càng dành nhiều không gian chết hơn cho các đơn vị chuyên về dò tia và ứng dụng AI. Đây là hai lĩnh vực sẽ thống trị cách thức đồ họa 3D tiếp tục phát triển: một là làm cho mọi thứ chân thực hơn, hai là làm cho mọi thứ thực sự có thể chơi được.
Tương lai sẽ rất tuyệt vời. Thực sự tuyệt đẹp.