Page 23 - 5G SA開台多重無線技術測試再添挑戰

INDUSTRY TRENDS
體和生態:包括驅動程式的效率、遊戲的支援度，以 及部分新特性的亟待問世。但這也的確不是一蹴可 幾，Nvidia和AMD都耕耘幾十年。
遊戲和繪圖運算的新特性裡，有一項是當前的大 熱門，即基於AI的超解析度(Super Resolution)技術: 用通俗的話來說，也就是把低解析度的畫面upscale 為高解析度。這麼做的好處在於，GPU渲染低解析度 的畫面，超解析度過後，也能獲得不錯的畫質和觀 感;更重要的是，因為只渲染低解析度內容，所以遊 戲影格率(又稱幀率)還能顯著提升。
技術點，畢竟誰不希望花更少的錢，獲得更高的遊戲 影格率呢?超解析度技術對入門級GPU的意義非常 大:原本很多入門GPU無法暢玩的遊戲，在有了超解 析度技術加成之後，也能在不怎麼影響畫質的情況 下 暢 玩 了。
跟摩爾定律有點關係
上周Intel專門發佈了一個大約40分鐘的視訊， 用以解析XeSS技術——而且是讓Intel Fellow Tom Peterson主講，可見對於XeSS技術的重視。不過， 這則視訊的內容基本還是在做科普，而且是大方向 AI超解析度技術的科普。所以，它對於理解廣泛意義 上的AI超解析度技術都算有幫助;在講解上比此前 Nvidia公佈的資料更詳實。
以前，遊戲畫面的清晰度(解析度)和流暢度(影
格率)是一對矛盾體，GPU渲染更高的解析度必然意
味著要犧牲影格率，反之亦然。超解析度技術似乎就
是為了解決這個問題而生。超解析度技術本身一點也
不新鮮，實施方案和演算法各異。 GPU工作有個渲染流水線，先幹什麼、再幹什
現在會被廣泛提起，一方面是因為摩爾定律放 緩，GPU堆料、繪圖運算力提升不像以前那麼容易， 急需技術來解決清晰度和流暢度的矛盾。另一方面則 在於AI技術崛起，為超解析度提出了新的思路——而 AI技術的崛起，和摩爾定律的放緩實則也有關係。
Intel版本的AI超解析度技術名為XeSS (Xe Super Sampling)，關注GPU技術的讀者對此應該 也不會陌生。XeSS本身就是Intel在大力宣傳的GPU
麼，最後成為螢幕上顯示的畫面——也就是一影格一 影格的影像。每個影格都需要這樣工作，影格連在一 起就構成了連續的畫面。下圖展示了對於一個傳統的 4K解析度影格而言，3部分工作的佔比情況，其中渲染 (render)佔了絕大部分時間。
時域抗鋸齒(TAA)和後處理(Post-Effects)只佔了 一小部分。如果要讓每一影格處理的時間足夠少，那 麼減少前面的Render & Pre-Effects的時間顯然是 最符合直覺。減少這部分工作時間的方法，自然是渲 染更少畫素(更低解析度)的畫面——比如把4K解析度 降低到1,080p，或者把1,080p解析度降低至480p。
那麼本文可大致談談AI是怎麼進行超解析度的。 起碼在大方向上，它與Nvidia DLSS也十分相似。
遊戲中插入超解析度流程
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2022年10月 | www.eettaiwan.com