A Microsoft nemrég beszélt először részletesebben az új Xbox konzolról, így címszavakban már lehet látni, hogy miről is van szó, viszont az igazán szaftos részleteket érthető módon még nem közölte a cég. A GDC azonban egy olyan rendezvény, amin számos fejlesztő vesz részt, így megpróbáltunk utánakérdezni, hogy mi az az irány, amire az új Xbox igazán koncentrál, főleg hardveres szempontból.
Információink szerint az egyik legfontosabb képesség, amire a Microsoft gyúr az a neurális leképezés. Ezt tartja a cég olyan kritikus iránynak, ami nagymértékben meghatározhatja majd a grafika minőségének javulását. Valójában neurális leképezést ma is csinálnak a játékok. Például ilyen módon működnek a neuronhálót használó felskálázók és képgenerálók. Ugyanakkor a mai hardverek limitációi miatt az így írt kódok még igencsak enyhe terhelést fejtenek ki.
Hirdetés
A Microsoft ezt az irányt megpróbálja szabványosítani a DirectX 12 API-n belül a neurális leképezésre való új képességekkel. Ezek a fejlesztések viszont még nincsenek véglegesítve, és valószínűleg a shader modell 7.0-ig erre nem is kerül már sor. Az általunk megkérdezett fejlesztők szerint ennek az oka az lehet, hogy az összes mai GPU igencsak limitált ebből a szempontból. Az egyszerűbb ML kódokkal elbírnak ugyan, de ha valami kicsit is bonyolultabb kerül terítékre, akkor nagyon jelentős teljesítményvesztéssel kell számolni.
A neurális leképezés bevezetésének célja ugyanakkor pont az, hogy komplex dolgokra is be lehessen vetni ezt a technikát, a szabványosítás pedig abban segít, hogy ne kelljen minden gyártó dizájnjára külön megírni a megfelelő kódot. Mindezt a fejlesztők nagyon is támogatják, és alapvetően az egész iparág fejlődésének az az érdeke, hogy meglegyen erre a szabványos alap. Jelenleg azonban úgy látják az érintettek, hogy ha elérhető is lenne végleges formában a neurális leképezés, akkor is maximum azt tudnák vele elérni, hogy megcsinálják a saját, egyedi fejlesztésű felskálázó és képgeneráló eljárásukat, mert maguk az aktuális GPU-k vannak hardveresen úgy felépítve, hogy nem nagyon alkalmasak az egyszerű ML kódoknál többre, ha közben még más grafikai számításokat is kell végezni.
A fentiekkel kapcsolatban megtudtuk, hogy a mai GPU-k TOPS és TFLOPS adatai nem feltétlenül hasznos információk. Természetesen a gyártók írnak az említett mértékegységek elé egy irgalmatlanul magas számot, ami az elméleti hátteret lefedi, és papíron igaznak tekinthető, de a gyakorlatban a feladat komplexitása és jellege ezt nagymértékben befolyásolja. A mai GPU-kon az efféle kódok sebességét inkább a memória-sávszélesség limitálja, tehát az adott dizájn képes lehet elméletben brutálisan nagy számítási teljesítményre is mondjuk FP8 formátummal, de ha nem lehet az adott eljárás során a képet optimális méretű mozaikokra osztani, akkor igazából mindegy, hogy mit tudnak a feldolgozók, mert végeredményben a memória-sávszélesség fogja meghatározni a tempót.
Emiatt van az, hogy a Microsoft nagyon nyugodtan dolgozik a neurális leképezés szabványosításán. Elméletben bevezethetnék gyorsabban is, de a mai hardverek úgysem állnak készen rá. Az Xbox tervezésénél viszont specifikusan arra fókuszáltak, hogy fenti problémát célirányosan megoldják. Az világos, hogy kellő memória-sávszélesség úgy sem lesz, erre a mai memóriatechnológiák nem alkalmasak. Persze lehetne mondani, hogy ott az amúgy méregdrága HBM4, amiből egy memóriastack is 2-3 TB/s-ra képes (függően az órajeltől), csak az a gond, hogy nekünk nem 2-3 TB/s kell, hanem 200-300 TB/s.
A Microsoft és az AMD a nyilvánvaló technikai határok miatt egy másik megközelítést választott, és úgy döntöttek, hogy a grafikus vezérlőn belül lehet majd valamilyen formában elérni egy elvileg konfigurálható memóriaterületet, aminek az összesített adatátviteli teljesítménye több száz terabájt lehet másodpercenként. Ez már nagy mozgásteret ad a fejlesztőknek arra, hogy reálisan alkalmazható legyen a neurális leképezés, akár a mostaninál jóval komplexebb munkafolyamatokkal is.
De mit fog jelenteni ez a gyakorlatban? Röviden számos olyan eljárást, amely neuronhálót használ. A felskálázás és a képgenerálás bizonyosan megmarad, viszont új terület lesz a sugárkövetés felgyorsítása azáltal, hogy a gépi tanulás lehetőségeit felhasználva bizonyos számításokat nem szimulálnak a fejlesztők, hanem inkább egy neuronhálót használva generálják az eredményét. Ezáltal olyan effektek megjelenítése válik lehetségessé, amelyeket amúgy a hardverek nem is lennének képesek hagyományos úton kiszámolni.
