NVIDIA, yapay zekaya çok erken yatırım yaptı ve geçen yılki inanılmaz büyümesinin de gösterdiği gibi, şimdi bunun avantajlarından yararlanıyor. Her şey, oyun performansının yapay zekanın (özellikle eğitimli bir sinir ağının) gücüyle hızlandırılmasına odaklanan bir teknik olan Derin Öğrenme Süper Örneklemesi veya DLSS ile başladı. İşte o zaman NVIDIA, RTX serisinden itibaren tüm GeForce grafik kartlarına Tensor Çekirdekleri yerleştirmeye başladı; Gerçek zamanlı ışın izlemenin ortaya çıkışıyla birlikte, mümkün olduğu kadar fazla performansın telafi edilmesine yönelik güçlü bir ihtiyaç ortaya çıktı.
Zamanla NVIDIA DLSS’yi geliştirdi. Sürüm 2.0, performans hızlandırıcı statüsünü korurken çok daha yüksek kalite sağladı; sürüm 3.0, özellikle CPU’ya bağlı oyunlarda yeni performans seviyelerinin kilidini açan Çerçeve Oluşturma’yı ekledi; ve sürüm 3.5, Cyberpunk 2077’de ilk kez büyük beğeni toplayan yeni Ray Reconstruction özelliği ile yükseltme altında ışın izlemenin kalitesini artırmaya odaklandı.
Son bölümün son bölümünde Digital Foundry’nin ev sahipliği yaptığı ‘AI Visuals’ yuvarlak masa toplantısıNVIDIA’nın Uygulamalı Derin Öğrenme Araştırması Başkan Yardımcısı Bryan Catanzaro, DLSS’nin gelecekteki sürümlerinin, belki de sürüm 10’un, sinirsel, yapay zeka tabanlı bir sistemde görüntü oluşturmanın her yönünü halledebileceğine inandığını söyledi.
2018’deki NeurIPS konferansında, aslında tamamen sinir ağı tarafından oluşturulan, ancak bir oyun motoru tarafından yönlendirilen bir dünyanın gerçekten harika bir demosunu bir araya getirmiştik. Yani, temel olarak yaptığımız şey, nesnelerin nerede olduğu hakkında bilgi üretmek için oyun motorunu kullanmak ve ardından bunu tüm işlemeyi yapacak bir sinir ağına girdi olarak kullanmaktı, yani esas olarak işleme sürecinin her kısmından sorumluydu. . Bu şeyin 2018’de gerçek zamanlı olarak çalıştırılması bir nevi vizyoner bir şeydi. Aldığımız görüntü kalitesi kesinlikle Cyberpunk 2077’ye yakın değildi ancak uzun vadede grafik endüstrisinin gideceği yerin burası olduğunu düşünüyorum. Grafik süreci için üretken yapay zekayı giderek daha fazla kullanacağız. Yine, bunun nedeni diğer tüm yapay zeka uygulamalarında olduğu gibi olacaktır; aşağıdan yukarıya doğru manuel olarak algoritmalar oluşturarak öğrenebileceğimizden çok daha büyük veri kümelerine bakarak çok daha karmaşık işlevler öğrenebiliriz.
Sanırım gerçekçiliği artıracağız ve ayrıca çok daha fazla sinirsel işlemeye geçerek harika AAA ortamları oluşturmayı daha ucuz hale getirmeyi umuyoruz. Bunun aşamalı bir süreç olacağını düşünüyorum. Geleneksel 3D Pipeline ve oyun motorlarının özelliği kontrol edilebilir olmasıdır: sanatçılardan oluşan ekiplerin bir şeyler inşa etmesini sağlayabilirsiniz ve onların tutarlı hikayeleri, konumları, her şeyi vardır. Bu araçlarla aslında bir dünya inşa edebilirsiniz.
Kesinlikle bu araçlara ihtiyacımız olacak. Yapay zekanın, bir siberpunk oyunu yapmakla ilgili bir paragraf yazdıktan sonra pop’un Cyberpunk 2077 kadar iyi bir şey ortaya çıkaracağı şekilde oyunlar oluşturacağına inanmıyorum. Diyelim ki DLSS 10’un uzak gelecekte gideceğini düşünüyorum. Bir oyun motoruyla farklı şekillerde arayüz oluşturan tamamen sinirsel bir işleme sistemi olmak ve bu nedenle daha sürükleyici ve daha güzel olacak.
Catanzaro, ilk kez Aralık 2018’de Kanada’nın Montreal kentinde düzenlenen NeurIPS konferansında sergilenen bu “sürüş oyununa” atıfta bulunuyor. Kalitenin çok iyi olmadığını söylemeye gerek yok, ancak yapay zeka nispeten kısa bir süre içinde büyük iyileştirmeler yapma kapasitesine sahip.
Yaklaşık on yıl içinde DLSS’nin geleneksel işleme yöntemlerinin tamamen yerini alabileceğini hayal etmek hiç de abartılı değil. NVIDIA halihazırda, işleme sürecinin ek bölümlerinin yerini alacak şekilde genişledikçe DLSS paketine eklenebilecek radyal önbellekleme ve doku sıkıştırma gibi daha fazla sinirsel teknik üzerinde çalışıyor. Yönün bu olduğu ortaya çıkarsa, NVIDIA’nın GPU’larında bulunan Tensör Çekirdeklerinin miktarını büyük ölçüde artırması gerekebilir.
Nöral işleme alanında NVIDIA’dan neler gelebileceğinin en iyi göstergesi olan yeni araştırma makalelerini yakından takip edeceğiz.