「黑悟空」實機演示炸裂登場，英偉達大秀光追技術

發表于

---

  新智元報道  

編輯：Aeneas 桃子

【新智元導讀】「黑悟空」時隔一年后炸裂回歸，4K光追 + DLSS，讓玩家大呼過癮。

時隔一年，「黑悟空」歸來再度登上熱榜。

這次，除了官方發布了一段6分鐘實機劇情片段，英偉達更是帶來了8分鐘實機試玩片段。

重磅的是，這是「黑悟空」首次支持4K  RTX ON光追+NVIDIA DLSS技術。

網友們看后瞬間熱血沸騰。

首支4K光追 + DLSS

2020年，黑悟空首次曝光，驚艷全球。

到了2021年，大秀UE5的測試，那白雪紛紛的地面場景處理，讓網友直呼顯卡危機中國版。

2022，直接上了英偉達4K RTX ON。

就拿開篇悟空變金蟬的那一段進行對比，今年的翅膀建模與飛行動作，明顯比2020年的版本更有質感。

有了光追的加持，金蟬身體的不同位置也會基于不同的光照角度展現不同的細節，也顯得更加逼真、自然。

顯然，AI 技術和光線追蹤技術正在變革我們的游戲和創作方式。

從技術角度來講，光追和DLSS已經成為制作3A游戲大作的標配。

「黑悟空」之所以能讓玩家體驗到如此身臨其境的奇幻中國神話世界，是因為有強大的光線追蹤和 NVIDIA DLSS，而這一切由GeForce RTX 技術驅動。

NVIDIA RTX 處于目前游戲變革的最前沿，它是用于尖端應用和游戲的最快、最先進的平臺。

玩家如果使用GeForce RTX 驅動的 PC，并通過最新的Game Ready驅動進行優化，就會獲得最強大的性能、最流暢的游戲體驗以及最高保真度的光線追蹤效果。

顛覆游戲界的里程碑

接下來，我們來具體介紹一下光線追蹤和DLSS。

2018年8月14日，計算機圖形學的頂級會議SIGGRAPH在溫哥華舉辦，英偉達正式推出全球首支持實時光線追蹤技術的全新顯卡家族NVIDIA Quadro RTX。

8月21日，NVIDIA發布了新一代基于圖靈架構的顯卡：GeForce 2080Ti、GeForce 2080和GeForce 2070。從此GPU開啟了游戲光線追蹤的新世界。

實時光線追蹤技術和DLSS技術絕對稱得上里程碑式的顛覆。

1.光線追蹤技術

光線追蹤是一種模擬光的物理特性的圖形渲染方法。

在光線追蹤出現之前，傳統的方法是光柵化渲染。

假設有一個房間和一個光源，從房間內看出，給予內每個面一張平面紋理, 根據光源位置關系使每個面變得更亮或更暗，先計算物體（房間）對應屏幕上的多邊形或三角形頂點的坐標變換（矩陣變換，透視等），然后在多邊形或三角形內填充紋理，同時計算出房間的每個像素的顏色，從而生成相當逼真的 3D 房間。

而光線追蹤的原理，是追蹤每條光線的傳播行為，計算每條光線對我們人眼觀察的貢獻值，即顏色值。使用光線追蹤技術渲染，發出的光線會像在現實世界中一樣在場景中反彈，因此看起來更加真實。它會計算出光線與房間的交點，以及它應該反射多少光線，光線如何穿過虛擬相機的鏡頭，最后，決定相機的圖像應該如何顯示在你的屏幕上。

簡單來說就是：光柵化渲染中，計算光線是從物體本身出發經過坐標矩陣變換等等計算與模擬，得到投影至屏幕上每個像素點的顏色等信息。

而光線追蹤是從相機（眼睛）反向追蹤光線捕捉光線反射的各種效果。

光柵化（左）與光線追蹤（右）

而在游戲中，就是通過專門的光追（RT）核心，來模擬游戲場景中的光線物理變化。

它能夠做到物理上精確的陰影、反射和折射以及全局光照，在虛擬的游戲場景下，讓游戲中的物體更加具有真實感。

比如，黑悟空演示中的光影變幻。

還有火焰、煙霧和爆炸等場景看起來更加逼真，讓人有種身臨其境的感覺，都是光追的效果。

其實，光線追蹤技術的算法，早在1979年就由TurnerWhitted提出了。為什么多年以后，才開始使用這項技術用于光線渲染呢？是因為所需要的計算量過于龐大。

NVIDIA為了保證龐大的算力需求，在圖靈架構中，每一個SM單元里都擁有一個RT CORE，專門為光線追蹤服務。RT CORE的工作原理，就是層次包圍盒遍歷算法：BVH（Bounding Volume Hierarchy Traversal）。

比如渲染對象是一只兔子，要計算一條光線和兔子本身的交互，就把兔子所在空間劃分成N個包圍盒，計算光線和哪一個包圍盒相交，是的話就再把這個包圍盒繼續劃分成N個更小的包圍盒，再次計算相交，如此反復，一直找到和光線相交的三角形所在的包圍盒，再對這個三角形進行最終的渲染。

BVH算法可以大大減少計算每一條光線最近相交點所需要遍歷的三角形數量，而且只需要進行一次就能給所有光線使用，大大提高了執行效率。

2. DLSS

光追速度快不快，還得需要另一項技術搭配使用。

那便是英偉達深度學習超級采樣 (DLSS) ，它是一種深度學習神經網絡，能夠提升幀率并生成清晰的圖像。

DLSS全稱是Deep Learning Super Sampling，中文名為深度學習超級采樣技術。它能夠使用低分辨率圖像（比如1080P）生成高分辨率圖像（8K），再把8K圖像縮回4K，得到超級采樣抗鋸齒（SSAA）圖像。

NVIDIA DLSS 是唯一由 AI 驅動的超級分辨率技術，這一優勢能為游戲帶來最高可達 2 倍的性能提升。

比如在黑悟空霧氣濃重的場景中，都沒有出現幀數不穩的情況，主要是得益于DLSS技術。

DLSS是NVIDIA繼TXAA之后推出的一種全新獨占抗鋸齒技術，利用深度學習和AI的強大功能來訓練GPU渲染清晰的游戲圖像。

DLSS的工作原理是圖像超分辨率技術，基于AI和深度學習的一種優化圖像的功能，通過英偉達的超算，不斷通過AI去學習超高分辨率的游戲圖像，將低分辨率圖像不斷還原補全細節。

因為超算算力巨大，所以它可以慢慢去補全細節，提高分辨率，運用深度卷積神經網絡訓練，最終輸出各種細節接近完美且分辨率極高的圖像。

DLSS的運算過程全部在RTX顯卡獨有的Tensor Core核心單元內完成，所以并不會占用顯卡的CUDA通用運算單元，避免了消耗顯卡的渲染性能和游戲幀數降低。

DLSS技術可以稱為顯卡渲染的里程碑。因為在圖形領域有個規律，要想要更好的畫質，一定要需要更好的性能，而DLSS 2.0這種革命性技術打破了這種規律，可在不影響圖像質量的情況下提升性能。

開啟DLSS后，引擎的渲染會在1/2到1/4像素的低分辨率下運行。一大半的像素級別的計算會省略。像素級別的計算非常耗費時間和性能，通常來說，畫面越好的3A大作，越會消耗渲染性能，渲染性能越是瓶頸，而DLSS則越會提供更大的加速。

游戲中并不需要預置超高清圖像，只要用DLSS技術，就啟用了驅動程序內置的超算預先計算好的模型，玩游戲打開DLSS功能就會調用。

DLSS真正的特殊之處在于，它是第一個AI算法，同時生成穩定圖像，還沒有抖動假影。每個游戲都能捕捉到高質量的圖像序列，避免了實時渲染的高成本，并且游戲渲染也非常快。

它也是唯一可以利用深度學習神經網絡，確保圖像質量媲美原生分辨率的畫面縮放技術。在沒有 AI 支持的縮放技術的情況下，放大后的圖像會產生難看的瑕疵，如運動偽影、閃爍和暗淡、模糊的紋理。

借助DLSS技術，首先能帶來畫質的提升。通過先進的時間反饋技術，能夠實現更清晰的圖像細節，同時能夠提高幀與幀之間的穩定性。

使用DLSS「畫質」模式在1080p分辨率下捕捉的圖像

其次，能夠提升幀率和分辨率。全新的AI網絡可以更高效地使用 Tensor Cores 來達成2倍于原來版本的速度，這提高了幀率，并消除以前顯卡、設置和分辨率上的限制。

目前，DLSS已經更新到2.3.0版本。

看這2倍提升后的游戲性能，幀率和畫質真是沒得說。

現在，NVIDIA DLSS已經應用于200款游戲和應用中。

網友熱評

看過英偉達展示的這個視頻后，網友紛紛擔心自己的顯卡會不會爆。

大家更關心的是，黑悟空究竟什么時候能來？

參考資料：

https://b23.tv/rsULuPz

https://www.zhihu.com/question/543009889/answer/2573606679

https://zhuanlan.zhihu.com/p/134158574