英伟达光线追踪技术及RT core、Tensor core
英伟达光线追踪技术及RT core、Tensor core
英伟达（NVIDIA）的光线追踪技术，特别是其RTX系列显卡中集成的实时光线追踪（Real-Time Ray Tracing）技术，代表了图形处理领域的一大进步，极大地提升了游戏和专业可视化应用中的视觉真实性。
RT Core与Tensor Core
- RT Core（光线追踪核心）：这是英伟达RTX显卡独有的硬件单元，专门设计来加速光线追踪计算中最耗时的部分——光线与场景中物体的交集测试（Intersection Tests）和投射阴影的计算。RT Core能够快速确定光线路径上的交点，从而高效地计算直接光照、反射、折射和全局光照等效果，使得实时渲染复杂光照成为可能。
- Tensor Core（张量核心）：虽然主要设计用于加速深度学习和人工智能任务，但Tensor Core在光线追踪中也发挥了关键作用。它们被用于执行去噪操作，借助AI技术减少光线追踪产生的噪点，使得即使在较低的采样率下也能获得更清晰、更自然的图像。此外，Tensor Core还能够帮助实现DLSS（深度学习超采样技术），通过AI提升画面分辨率同时维持高性能。
实时光线追踪的优势
- 逼真光照与阴影：光线追踪技术能够精确模拟光线在环境中的传播，产生自然的阴影、反射和全局光照效果，使得游戏世界看起来更加贴近现实。
- 互动性与动态效果：在动态场景中，光线追踪能够即时响应光源和物体的变化，比如角色移动、开关灯光等，提供前所未有的互动体验。
- 提升沉浸感：对于VR/AR应用，光线追踪技术能够显著提升虚拟环境的真实感，增强用户的沉浸感受。
- 应用广泛：除了游戏，光线追踪还广泛应用于建筑设计、产品可视化、电影制作等领域，帮助创造更为真实和细致的视觉效果。
技术挑战与解决方案
尽管光线追踪带来了显著的视觉提升，但它也伴随着对计算资源的高需求。英伟达通过以下方式应对这些挑战：
- 混合渲染策略：结合传统的光栅化技术和光线追踪，平衡性能与画质，确保在提供精美画质的同时，游戏仍能保持流畅的帧率。
- 算法优化：不断优化光线追踪算法，减少计算需求，例如使用层级加速结构（如BVH）来加速光线与场景的碰撞检测。
- AI辅助：利用Tensor Core和深度学习算法减少渲染过程中的噪点，提高图像质量，同时降低对硬件的依赖。
NVIDIA RT Core
NVIDIA RT Core是NVIDIA公司为其RTX系列GPU设计的一种专用硬件单元，首次引入是在2018年发布的Turing架构中。RT Core的主要目标是加速实时光线追踪（Real-Time Ray Tracing）的计算过程，这是一种模拟光线在三维环境中传播以实现高度逼真光影效果的技术。 RT Core的工作原理 RT Core的设计特别针对加速BVH（Bounding Volume Hierarchy）算法，这是光线追踪中常用的算法之一，用于高效地确定光线与场景中物体的交点。具体来说，RT Core执行以下关键任务： 1. BVH遍历：BVH算法构建了一个包含场景中所有几何体的层次结构，RT Core可以快速遍历这个结构，从而迅速确定光线是否与某个物体相交，以及相交的具体位置。与传统的CPU或GPU上的软件实现相比，RT Core显著提高了这一过程的效率。 2. 射线-三角形求交测试：一旦确定光线可能与某个物体相交，RT Core会执行精确的射线与三角形表面的交点计算。这种硬件加速的求交测试使得实时处理大量光线成为可能。 RT Core的优势 - 性能提升：RT Core能够实现相比传统方法成几何级数的性能提升，使得实时渲染复杂场景中的光线追踪效果变得可行。 - 降低延迟：通过硬件加速，减少了光线追踪所需的计算时间，有助于提升游戏和专业应用中的交互体验。 - 功耗优化：专用硬件相较于软件解决方案通常更节能高效，有助于在维持高性能的同时控制功耗。 应用场景 RT Core的应用不仅仅局限于游戏，还包括电影特效制作、建筑设计可视化、汽车设计、科学可视化等多个领域，任何需要高度真实感光照和反射效果的场景都能从中受益。 随着NVIDIA不断推出新的GPU架构，如Ampere架构及后续的迭代，RT Core的功能和性能也在不断进化，持续推动实时光线追踪技术的发展。
NVIDIA Tensor Core
英伟达（NVIDIA）的Tensor Core是一种专为加速人工智能（AI）、深度学习以及高性能计算（HPC）中常见的大规模矩阵和张量运算而设计的处理器核心。首次引入于2017年的Volta架构GPU中，此后在Turing、Ampere及后续的GPU架构中不断进化和完善。
关键特性：
1. 混合精度计算：Tensor Core支持FP16（半精度浮点数）、FP32（单精度浮点数）、INT8、INT4甚至二进制精度（INT1或Binary）的运算，能够在保证计算准确性的前提下，通过降低某些运算的精度来大幅提高处理速度和吞吐量。这对于训练和推理过程中的大规模矩阵乘法尤其有利。
2. 并行处理能力：这些核心专为并行处理而优化，能够在一个时钟周期内完成多个乘积累加（MAC）操作，极大提升了深度学习模型训练和推理的效率。
3. 动态调整算力：根据应用的需求，Tensor Core能够根据精度要求动态调整计算资源，以达到最佳的性能功耗比。
4. 集成于GPU架构：从Volta架构开始，Tensor Core成为NVIDIA高端GPU的标配，包括Tesla V100、A100以及为游戏和工作站设计的RTX系列显卡，它们与传统的CUDA Core协同工作，共同提升GPU的整体计算能力。
5. 软件支持：为了充分发挥Tensor Core的效能，NVIDIA提供了相应的软件栈支持，包括CUDA编程环境的优化、深度学习框架的集成（如TensorFlow、PyTorch）以及专为Tensor Core优化的库（如cuDNN、NCCL）。
应用领域：
- 深度学习训练与推理：加速神经网络模型的训练过程，减少训练时间，同时在推理应用中提供实时或接近实时的处理速度。
- 科学计算与数据分析：在气象预测、物理模拟、基因组学研究等HPC领域，Tensor Core加速了复杂的数学运算和数据处理。
- 图形渲染与光线追踪辅助：虽然不是直接用于光线追踪，但Tensor Core在某些场景下可以通过AI辅助去噪等技术间接提升渲染质量和效率。
Tensor Core是NVIDIA GPU技术中的一项关键创新，它标志着GPU从单纯图形处理向通用并行计算平台的转变，特别是在AI时代扮演着越来越重要的角色。
Tensor Core 技术原理基于高度优化的矩阵乘法和累加运算（Matrix Multiply-Accumulate, MMA），它是深度学习和科学计算中广泛使用的操作。以下是 Tensor Core 技术的一些核心原理： 1. 矩阵运算加速：Tensor Core 设计用于加速 FP16（半精度）、FP32（单精度）、INT8 和其他低精度格式的大规模矩阵乘法，这是深度学习中最基础且计算密集型的操作。例如，在卷积神经网络（CNN）中，卷积层的计算可以转换为矩阵乘法问题。 2. 混合精度计算：Tensor Core 支持混合精度计算，意味着输入和输出数据可以使用较低精度（如 FP16），而中间计算则使用较高精度（如 FP32）进行，以此在保持数值稳定性和准确性的同时，大幅提高计算效率和吞吐量。 3. 硬件优化：在硬件层面，Tensor Core 通过专用电路实现高度并行的矩阵运算，能够在一个时钟周期内执行多个乘积累加（Multiply-Accumulate, MAC）操作。这种设计允许在极短的时间内处理大量数据，是传统 CUDA Core 执行相同任务速度的数倍到数十倍。 4. 专用硬件单元：Tensor Core 是GPU架构中的一个独立硬件单元，与传统的标量和矢量运算单元（如 CUDA Core）并行工作。它们被优化来处理张量（多维数组）操作，这在深度学习模型中非常常见。 5. 内存优化：为了最大化Tensor Core的性能，NVIDIA GPU设计有高效的内存架构来支持高速数据传输，包括使用缓存、共享内存和专为Tensor Core优化的内存访问模式，确保数据流动的顺畅。 6. 编程接口：为了利用Tensor Core，开发者可以通过CUDA、CuBLAS、cuDNN等库和框架来编写代码。NVIDIA提供了WMMA（Warp-Level Matrix Multiply Accumulate）API和PTX（Parallel Thread Execution）指令集，允许程序员直接控制Tensor Core进行编程。 7. 自动优化：深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等也集成了对Tensor Core的支持，使得开发者无需直接操作底层硬件细节，即可自动利用Tensor Core进行加速。 Tensor Core技术通过硬件加速和软件优化的结合，实现了深度学习和其他高性能计算应用中大规模矩阵运算的高速处理，是现代GPU计算能力提升的重要驱动力。
两者对光追技术的影响
RT Core和Tensor Core是NVIDIA RTX系列显卡中两项关键技术，它们共同对实时光线追踪（Ray Tracing）技术产生了深远的影响，提升了游戏和专业可视化应用的视觉保真度和性能效率。
RT Core对光追技术的影响
1. 加速光线追踪计算：RT Core专为处理光线追踪中的基本计算任务而设计，如光线与场景中物体的交点计算（射线求交测试）。它们大大加快了这一过程，使得游戏和应用程序能够在实时环境中实现复杂的光照效果，如精确的阴影、反射、折射和全局光照。
2. 提高效率和响应性：通过硬件级别的加速，RT Core降低了处理光线追踪所需的时间，减少了延迟，使得游戏场景中的光影互动更加即时和自然，提升了用户体验。
Tensor Core对光追技术的影响
1. AI加速的去噪：Tensor Core主要用于深度学习和人工智能任务，它们在光追中的主要作用之一是通过AI去噪技术（如DLSS，Deep Learning Super Sampling）来提升图像质量。DLSS可以在不牺牲帧率的情况下，通过机器学习算法减少光线追踪产生的图像噪点，提供清晰、流畅的高分辨率输出。
2. 性能与画质平衡：通过AI超分辨率技术，Tensor Core使得即使在较低的原始渲染分辨率下也能得到高质量的最终图像，从而帮助平衡光线追踪的性能需求和视觉质量。
3. 动态适应性优化：Tensor Core的AI功能还可以用来智能分析场景，动态调整光线追踪的计算强度，比如在不那么显眼的区域减少计算量，而在视觉焦点区域加强细节，从而更有效地利用计算资源。
综上所述，RT Core和Tensor Core相辅相成，RT Core专注于加速光线追踪的核心计算，而Tensor Core则通过AI技术来优化图像质量和性能表现，两者共同推动了实时光线追踪技术在现代游戏和视觉效果中的广泛应用和不断提升的体验。