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行业资讯实时光线追踪

NVIDIA黄仁勋云服务器的计算与DPU的结合演讲-实时光线追踪(2)
过去,NVIDIA一直在谈论CPU和GPU,而今年GTC演讲的重点是基于云/服务器的计算与DPU(深度学习处理单元)的结合。以前,NVIDIA的叙述主要是使用AI进行光线追踪,但这些结果更多地反映了降噪算法。今年,黄教主表现出令人难以置信的高画质效果,其中ML在推断更高分辨率的光线追踪渲染器方面提供了惊人的结果。该过程将光线跟踪与ML耦合在一起,以产生高于被光线跟踪的原始分辨率的高质量 实时渲染云。实际上,在演示中,从720P上转换后的更高分辨率的1920×1080分辨率AI渲染图像似乎比以1920分辨率原生渲染的匹配渲染更为详细。 另一个关键演示演示了《我的世界》的光线追踪。这个以前已经发布了。4月,发布了带有RTX的Minecraft Beta版。Mojang Studios和NVIDIA制作了该游戏的Windows 10版本,该版本提供了从上到下的路径跟踪光线跟踪。 我的世界Ray-Traced Jarvis 蒙蒙 涉及Omniverse的第二个演示是主题演讲的Jarvis演示部分。Jarvis是新的NVIDIA对话代理系统。 对话式AI是最困难的推理问题之一,需要大量的ML,并且对自然语言处理(NLP)具有复杂的语音识别。推理必须非常快,否则对话会停滞,并且对话的效果或幻想会中断。除了令人印象深刻的AI之外,该演示还展示了代理输出已被转换为合理的人类语音。显示的两个字符是由Jarvis管道驱动的,其中一个是名为Misty的交互式水滴字符。但是也许最令人印象深刻且最相关的M&E演示是lipsync rap演示,它从NVIDIA员工那里产生了惊人的口型同步,而NVIDIA员工仅提供了说唱的音频,然后在真实面孔的基础模型上将其解释为极其强大的lipsync。 对话式AI和Lipsync “说唱演示(以我们的员工John Della Bona,'JohnnyD'为特色)展示了Jarvis为对话式AI和实时面部动画以及Omniverse Kit的实时动画和图形功能提供支持的速度和准确性。真正突破性的端到端解决方案,” Kerris告诉fxguide。 John Della Bona语音用于驱动3D模型(仅从音频) Jarvis是一个完全加速的应用程序框架,用于构建使用端到端深度学习管道的多模式对话AI服务。开发人员可以轻松地微调其数据上的最新模型,以加深对特定上下文的了解,并优化推理以提供运行时间为150毫秒(ms)的 实时交互,而25秒仅CPU平台上需要。Jarvis框架包括经过预先训练的对话式AI模型,NVIDIA AI Toolkit中的工具以及针对语音,视觉和自然语言理解(NLU)任务的优化的端到端服务。Jarvis附带了一组预训练,代表100,000+个小时的培训时间,但是开发人员将其与NeMo模块结合在一起,该模块以特定领域的术语和其他本地化培训相结合。 同时融合视觉,音频和其他输入,可在诸如虚拟助手,多用户数字化和呼叫中心助手之类的应用程序中提供诸如多用户,多上下文对话之类的功能。 基于Jarvis的应用程序已经过优化,可在云,数据中心和边缘的NVIDIA EGX平台上实现最佳性能。首席执行官黄仁勋的厨房主题演讲的一个主要主题是NVIDIA在数据中心规模方面的进步。NVIDIA AI服务器场的范围和成本节省令人印象深刻。

2020-05-27

NVIDIA黄仁勋实时光线追踪的演讲内容(1)
NVIDIA首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)在2020年GTC主题演讲中宣布了该公司的一系列重大新技术进步,其中三项与媒体和娱乐(M&E)空间非常相关。 1. 受益于深度学习超级采样(DLSS)2.0的NVIDIA光线追踪。 2. 扩展的Omniverse。 3. 作为Jarvis对话式AI框架的一部分,出色的角色动画讲话。 首席执行官黄仁勋的“厨房主题演讲” 实时光线追踪 DLSS 2.0是一个经过改进的新的深度学习神经网络,它可以提高帧速率和分辨率,同时生成精美的游戏图像。它为艺术家提供了表演空间,可最大化光线追踪设置并提高输出分辨率。Huang在演讲中重点介绍了名为Marbles RTX的仿真和 实时GPU渲染演示。该演示是一个可玩的游戏环境,通过动态照明和丰富的基于物理的材质显示实时物理。Huang还介绍了用于制造Marbles RTX的Omniverse平台。 在虚拟主题演讲中,黄仁勋展示了NVIDIA创意团队远程创建的演示文稿,以展示其RTX射线追踪和Omniverse Platform的强大功能。Marbles RTX是由使用Omniverse的艺术家和工程师组成的分布式团队创建的。他们将VFX+质量资产组装成一个完全物理模拟的游戏。该演示不需要牺牲质量和保真度,而牺牲通常与“游戏化”艺术资产相关联即可实时运行。Marbles RTX在单个Quadro RTX 8000上运行,可在实时光线追踪的室内场景中模拟复杂的物理场。NVIDIA M&E总经理Richard Kerris解释说,“由于依赖于Omniverse服务器,因此无法下载该演示,”我们在与fxguide进行单独交谈时表示。 Marbles演示令人印象深刻,但其中也包含许多CG复活节彩蛋和幽默 创建视觉效果, 实时渲染云 建筑可视化或制造设计通常需要多个人在团队,远程工作地点以及各个客户地点进行协作以进行审核。使用各种软件工具来开发3D资产。长期以来,跨应用程序进行数据传输一直是全球数百万艺术家,设计师,建筑师,工程师和开发人员的挑战。利用Pixar的通用场景描述(USD)和NVIDIA RTX技术,Omniverse为人们提供了一种轻松使用应用程序并与同事和客户(无论他们身在何处)进行协作的方式。几周前,我们在fxguide上通过GauGAN演示突出显示了这样的示例。 该技术也非常适用于虚拟生产,尤其是对于许多目前处于锁定状态并与分布式团队合作的公司而言。Kerris表示:“过去90天内,ILM等公司对虚拟舞台的兴趣水平是其五倍。” NVIDIA提供了ILM的The Mandalorian虚拟舞台项目中使用的GPU卡。Omniverse已经开发了一段时间,但是它是远程协作的理想选择。 尽管Marble演示在单个RTX 8000卡上运行,但NVIDIA的Omniverse已扩展为包括Omniverse View的新型渲染。该模块由多个NVIDIA RTX GPU加速,并为在GPU阵列上实现极高的可扩展性而提供,即使具有庞大的3D模型,也可提供高质量的 实时渲染。Omniverse View显示从Omniverse内部或直接在使用的3D应用程序中的不同应用程序聚合的3D内容。它还旨在支持商业游戏引擎和离线渲染器。 ML射线跟踪缩放 DLSS 2.0提供的图像质量可与原始分辨率媲美,而仅渲染四分之一到大约一半的像素。它采用了新的时间反馈技术,可获取更清晰的图像细节并提高帧与帧之间的稳定性。原始的DLSS 1.0需要针对每个新环境或新游戏训练机器学习(ML)网络。DLSS 2.0使用非游戏特定内容进行了培训,提供了可在不同视觉环境中工作的通用网络。它不是用于图像的通用Upres工具。它使用卷积自动编码器,该卷积自动编码器采用低分辨率当前帧和高分辨率前一帧,以逐像素为基础确定如何生成更高质量的当前帧。因此,DLSS 2.0在ML网络中有两个主要输入: 1. 渲染引擎渲染的低分辨率,锯齿图像 2.来自同一图像的低分辨率运动矢量,也由渲染引擎生成。

2020-05-26