힘 이상의 것 – AI가 차세대 게임을 주도하는 방법

[아름이]

힘 이상의 것 – AI가 차세대 게임을 주도하는 방법

새로운 그래픽 하드웨어가 등장함에 따라 차세대 게임의 원동력이 될 것입니다. 우리는 인공 지능의 새로운 개척을 탐구하고 NVIDIA의 DLSS 2.0과 같은 AI 기반 기술이 어떻게 게임에 혁명을 가져올 지 알아 봅니다.

AI 또는 인공 지능을 생각할 때 종종 대화를하거나 어떤 형태의인지 지능을 전달할 수있는 컴퓨터 나 로봇을 생각합니다. 아마도 그것은 체스 상자에서 유명한 체스 플레이어를 이길 수있는 클립 보드를 들고 몇 과학자 옆에 앉아있는 거대한 상자 일 것입니다. 기사 -2에서 루크 -6까지 책, TV 및 영화에 걸쳐 공상 과학에 정통한 사람들에게 AI는 그 모든 것 외에도 궁극적으로 종으로서의 몰락을 초래하는 것입니다. AI는 더 이상 우리를 필요로하지 않지만 여전히 여행해야합니다. 모든 코너 관련 느슨한 끝을 해결하기 위해 시간.

딥 러닝 (Deep Learning)으로 구동되는 실제 인공 지능 연구 및 혁신 분야는 광범위한 과학적 영향을 미치는 모든 형태의 과학 및 기술을 포함합니다. 오늘날 의학, 자동차 디자인 및 현재의 전 세계 유행병에 대한 이해에서 발견 될 수있는 혁신. 딥 러닝 및 신경망과 같은 용어를 사용하면 기본 기술을 이해하는 가장 좋은 방법은 명명 기술이 주장하는 용어로 모든 것을 정확하게 생각하는 것입니다. AI와 딥 러닝은 정보를 흡수하고, 패턴을 배우고, 주어진 상황을 읽은 다음 인간의 뇌처럼 반응 할 수있는 기술 중심 시스템 및 프로그램입니다.

게임 영역에서 인기 있고 전략적으로 복잡한 Go를 수행하는 컴퓨터 프로그램 인 AlphaGo는 2016 년에 5 번의 경기에서 챔피언 Lee Sedol을 이겼습니다. 이것은 Go의 겉보기에는 무한하다는 이유로 전체 IBM 체스보다 인상적이었습니다. 가능성의 영역. 보다 최근에는 대화 형 디지털 세계를 재생함으로써이를 흡수 할 수있는 시스템 인 NVIDIA의 GameGAN 은 그렇게 한 후에 자체 버전의 PAC-MAN을 만들었습니다. 지루한 주말처럼 수많은 Let 's Plays와 Twitch 스트림을 보면서 어떻게 든 Fortnite 또는 Red Dead Redemption II를 만들 수 있습니다.
NVIDIA와 AI – 입문서

현대 그래픽 (텍스처와 여러 가지 고급 시각 효과가 포함 된 상세한 3D 세계)을 생각할 때 이러한 경험의 측면은 GPU (PC, 랩톱 및 PC 내부의 전용 그래픽 카드 또는 프로세서)에 의해 처리된다는 것을 이해합니다. 콘솔.

1990 년대 전용 그래픽과 10 년 후 NVIDIA의 첫 GeForce 카드가 데뷔 한 이래 거의 기하 급수적으로 발전한 기술입니다. 콜 오브 듀티 : 모던 워 페어 (Call of Duty : Modern Warfare)와 같은 최신 하드웨어에서 실행되는 일상 게임에서 볼 수있는 증거는 1992 년 Wolfenstein 3D와 같은 것보다 기하 급수적으로 향상되었습니다. 레이트 레이싱과 같은 것 덕분에 현실감이 점점 더 가까워지고 있습니다. 매일 영화.

최신 AI와 관련하여 핵심 요구 사항 중 하나는 HPC로 알려진 고성능 컴퓨팅입니다. 그리고 그면에서 엔비디아는 엔비디아의 쿠다 (Cuda)와 같은 기술을 특징으로하는 강력한 GPU (또는 GPU 주도 시스템)와 RTX 범위에서 데뷔 한 자사의 텐서 코어 (Tensor Cores)를 통해 현대 AI 및 딥 러닝 (Deep Learning) 덕분에 업계 리더가되었습니다.

“현대 AI와 관련하여 핵심 요구 사항 중 하나는 HPC로 알려진 고성능 컴퓨팅입니다. 그리고 그면에서 엔비디아는 강력한 GPU에서 현대 AI와 딥 러닝을 통해 업계 리더가되었습니다.”

이는 대부분의 AI가 CPU가 아닌 실시간 광선 추적 및 다각형 렌더링과 동일한 위치에서 발생 함을 의미합니다.

실제로, 세계에서 가장 강력한 슈퍼 컴퓨터는 NVIDIA GPU 기술을 특징으로하며 지난 10 년 동안 Pascal, Volta, Turing의 도입 덕분에 전 세계에 더 많은 전력을 공급하는 새로운 칩셋을 개발하는 일을 주도 해 왔습니다. 이제는 암페어 아키텍처입니다. NVIDIA의 Turing 기반 Quadro RTX 8000 GPU는 2018 년 세계 최초의 광선 추적 GPU가되었으며 컴퓨터 그래픽, 예술 및 모델링 분야의 사람들에게 지진적인 변화였습니다. 이제 질문은 이제이 모든 것이 어떻게 교차할까요?

특히 AI가 우리가하는 게임의 일부가되는시기는 언제입니까? 적군 병사가 엄폐물 뒤에 숨어“이 게임은 꽤 좋은 AI를 얻었을 때”라는 용어보다 더 많이 사용합니다. 미래 AI에 관해서는 이미 결과를보기 시작했습니다.
DLSS 소개-딥 러닝 수퍼 샘플링

엔비디아가 2018 년에 새로운 튜링 기반 RTX 2080 및 RTX 2080 Ti 그래픽 카드를 출시했을 때, 처음으로 게임이 복잡한 레이 트레이스 조명 효과를 실시간으로 렌더링 할 수 있다는 사실에 주목했습니다. Pixar와 같은 CGI 블록버스터 및 애니메이션 영화에서보다 일반적으로 볼 수있는 세부 수준의 사실적인 반사, 그림자 및 기타 효과.

NVIDIA의 RTX 라인에는 DLSS라는 또 다른 멋진 신기술이 있습니다. 이 딥 러닝 수퍼 샘플링은 효과적으로 GPU가 고품질 4K 이미지를 표시하기 위해 모든 픽셀을 렌더링 할 필요가없는 AI 기반 업 스케일링의 한 형태로 효과적으로 작동합니다. RTX 라인의 텐서 코어 덕분에 서브 네이티브 해상도로 렌더링 된 이미지는 딥 러닝 기반 AI를 사용하여 재구성됩니다. 슈퍼 컴퓨터의 지원을 활용하여 RTX 2080과 같은 소비자 기반 GeForce RTX 그래픽 카드는 AI 렌더링 덕분에 성능이 크게 향상되는 4K 또는 1440p의 게임을 선보일 수 있습니다.

"딥 러닝 수퍼 샘플링은 효과적으로 GPU가 고품질 4K 이미지를 표시하기 위해 모든 픽셀을 렌더링 할 필요가없는 AI 기반 업 스케일링의 형태로 효과적으로 작용할 것입니다."

게임 세계의 많은 비 과학자들과 마찬가지로, 게임이 인상적이지만 다른 것으로 보이거나 플레이하는 방식에 대한 비용의 대가로 성능이 크게 향상 될 것이라는 전망을 보지 못했습니다. 그러나 게임을 딥 러닝 수퍼 컴퓨터로 분석하여 DLSS 프로세스를 개별적으로 수행해야하는 완전히 새로운 기술로 게임을 채택하는 데 시간이 걸렸습니다.

그리고 DLSS를 사용하면 Metro Exodus 및 Battlefield V와 같은 게임에서 성능이 향상되었지만 이미지 품질은 처음에 약속 한 수준에 미치지 못했습니다. 어쩌면이 컴퓨터들은 처음에 생각했던 것만 큼 똑똑하지 않았을 것입니다.
DLSS 2.0 또는 기계를 과소 평가해서는 안되는 방법

빠른 '1 년 후'와 DLSS 2.0의 출시로 DLSS 기술의 초기 약속이 실현되었습니다. 화질의 손실없이 게임에서 성능이 크게 향상되었습니다. Remedy 's Control 에서 처음으로 실시간 레이 트레이싱을 보는 것처럼효과는 마법의 마술을 목격하는 것과 같습니다. 선명한 1080p, 1440p 또는 4K 이미지가 이전보다 훨씬 빠르게 실행됩니다. 그리고 이상하게도 DLSS 이미지는 기본 대안보다 더 우수하고 상세하게 보일 수 있습니다. DLSS 2.0은 Control과 함께 올해 초 Wolfenstein : Youngblood, 달을 제공합니다. RTX 카드의 프레임 속도. 그렇게하는 동안 놀라워 보입니다.

가장 큰 차이점과 개선점은 DLSS 심층 신경망 (NVIDIA DGX 기반 수퍼 컴퓨터에 내장되어 있음)을 매우 상세한 스크린 샷 (모션) 이상으로 교육함으로써 얻은 것입니다. AI 렌더링 버전을 실제 고해상도처럼보기 위해 DLSS 네트워크 저해상도 이미지를 공급하는 것 이상의 NVIDIA 엔지니어들은 AI가 "모션 벡터"를 올바르게 평가할 수있는 시스템을 개척했습니다. . 결과적으로, 일반적으로 업 스케일 된 이미지 및 비디오와 관련된 아티팩트가없는 이미지를 이동합니다. 제어에서 회전 팬은 선명하고 깨끗하게 유지되며 카메라를 움직일 때도 원격 디스플레이의 텍스트를 읽을 수 있습니다.

“NVIDIA는 AI가“모션 벡터”를 올바르게 평가할 수있는 시스템을 개척했습니다. 그 결과 일반적으로 업 스케일링 된 이미지 및 비디오와 관련된 아티팩트가없는 이미지를 이동시킵니다.”

당신이 그것에 대해 생각할 때 그것은 쉬운 일이 아닙니다. 우리가하는 게임은 모두 디지털 환경을 통한 움직임과 움직임에 관한 것이지만, 최첨단 AI 신경망과 함께 DLSS 2.0을 문자 그대로 게임 체인저로 만드는 것이 도약입니다. 기술의 첫 번째 반복과 달리 DLSS 네트워크가 기능을 구현하려는 모든 게임을 연구하고 분석 할 필요가없는 DLDL 2.0은 이제 Unreal Engine과 같은 인기있는 게임 개발 도구의 일부입니다.

광선 추적을 경험할 수있는 가장 좋은 방법은 물론 이미지 품질 저하에 대해 걱정하지 않고 초당 60 프레임을 안정적으로 유지하려는 사람들은 RTX 2060 또는 RTX 2080을 소유하고 있는지 여부에 관계없이 현실 입니다. 사이버 펑크 2077광선 추적 효과와 같은 차세대 제품군과 함께 올해의 가장 큰 게임은 AI 혁명의 일부가 될 것입니다.

게임의 Night City 설정을 고려할 때 완벽합니다.
힘보다 더, 미래는 AI

새로운 하드웨어를 살펴볼 때 멋진 콘솔이나 새로운 그래픽 카드 등 수평선을 넘어 게임에 전력을 공급하고 AI의 발전과 NVIDIA가 개척 한 기술 혁신은 원시 전력이 모든 것이 아니라는 것을 증명합니다. DLSS 2.0을 사용하면 DirectX 12 Ultimate의 일부인 렌더링 기술의 발전과 더불어 성능, 이미지 품질 및 해상도에서 가장 큰 혁명이 자동차 자체 운전 또는 의료 혁명이 일어날 수있는 곳에서 비롯됩니다.

NVIDIA의 GameGAN과 같은 기술은 AI가 아티스트가 등장한 다음 순간에 시스템과 기계로 가득 찬 전체 게임 세계, 레벨 및 환경을 만들 수있는 수준으로 발전 할 수 있습니다. DLSS 2.0 및 3.0은 일반적으로 세계에서 가장 비싼 장비와 관련된 성능이 보급형 게임용 노트북에 제공되는 것을 볼 수 있습니다.

힘 이상의 미래는 AI입니다.