而AI管理处理器(AMP)的出现,就是解决这些问题的关键。它能够实时调度资源,确保在神经渲染、帧生成和 AI 驱动的游戏交互中实现智能化的任务分配。这种设计不仅带来了更高效的性能输出,还让显卡在游戏渲染和 AI 运算之间实现了绝佳的平衡,确保帧的间隔均匀,对话类型的AI能够及时响应,玩家的游戏体验一致性能够比较好的保障。
人像也是神经网络渲染的重点之一。传统的人脸渲染方式与现实之间存在一些细微的偏差,这些偏差累积起来很容易让角色不够真实,总有种AI的感觉。而 RTX Neural Faces 可以通过 AI 计算结合 3D 姿态数据,生成更自然的面部表情和动作,特别是在角色互动和剧情表现上,彻底打破了传统渲染技术的限制。
另外,随着光线追踪游戏场景的几何复杂性不断增加,游戏画面中几何图形的计算量也呈现出快速增长的趋势。因此NVIDIA还推出了RTX Mega Geometry技术,这项技术能够加速构建边界体积层次结构(BVH),使得在实时渲染中可以处理多达100倍的三角形数量。
该技术的出现,也使得开发者能够在游戏场景中使用更复杂的几何图形,而不会影响游戏帧率。过去需要一个个算BVH,现在RTX Mega Geometry能够智能地在GPU上批量更新三角形簇,减少了CPU的负担,既保证了性能,也兼顾了图像质量。相信随着这些技术的不断发展和应用,未来的游戏将能够呈现出更加逼真和细腻的视觉效果,同时保持高效的性能表现。
现在,NVIDIA推出了全新的NIM for RTX平台,其专为GeForce RTX显卡优化,具备多项特色以提升AI部署的便利性和性能。首先,该平台采用容器化技术,简化了部署流程,使得开发者能够轻松地在不同环境中部署和运行AI模型。其次,NIM for RTX针对GeForce RTX显卡进行了特别优化,确保了在这些高性能显卡上运行AI模型时能够获得最佳性能。
此外,NIM for RTX提供了业界标准的API,使得开发者可以利用这些API轻松地集成和扩展AI功能。平台还包含了领域特定的代码,这些代码针对特定AI领域进行了优化,以提高模型的准确性和效率。NIM for RTX还支持定制化,允许开发者根据自己的需求调整和优化模型。
在推理后端方面,NIM for RTX提供了强大的支持,确保了模型推理的高效和准确。初期推出的NIM for RTX已经覆盖了多种AI领域,包括语言处理、视觉语言、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、演讲、动画、计算机视觉和图像处理等。随着技术的不断发展,NVIDIA还计划继续优化现有模型并推出新款NIM,以满足不断变化的市场需求和提供更广泛的AI应用支持。