告別光柵化，迎接神經渲染
隨著CES 2025的到來，Nvidia推出了GeForce RTX 50系列顯示卡，並宣布了一套更新的RTX軟件工具包，為開發者提供神經渲染的API，包括著色器、材質、紋理壓縮等功能，並提升了光線追蹤遊戲的性能。雖然這項技術尚未在遊戲中出現，但至少我們有一段精彩的視頻來展示其能力，顯示出光柵化所無法實現的效果。
AI技術的演變
自2018年Nvidia推出首款以「AI」為名的GeForce RTX 20系列顯示卡以來，這些基於Turing架構的GPU便引入了新的處理單元，稱為Tensor核心和RT單元，用於進行矩陣計算和加速光線追蹤數學運算。然而，那時候AI技術主要只用於DLSS（深度學習超採樣）算法的幀上採樣。
如今，隨著最新的Blackwell GPU的推出，AI不再是輔助角色，而是整個處理器中最重要的部分。為了讓開發者更輕鬆地利用這一潛力，Nvidia更新了RTX軟件工具包，提供了一系列新工具。
這些新工具包括神經著色器，可以解鎖新壓縮和近似技術以生成下一代資產；神經紋理壓縮，提供8倍的顯存改進，並在運行時保持與傳統塊壓縮相似的視覺品質；以及神經材料，能夠將複雜多層材料的著色器代碼壓縮至8倍更快的材質處理速度，實現實時性能，達到電影級資產的效果。
如果這些還不夠，還有針對RTX Mega Geometry的API和工具，這可以提高光線追蹤遊戲的BVH（邊界體積層次）性能，以及RTX Neural Faces，即生成式AI面部渲染（用於……長得好看的臉？）。此外，還有RTX動態照明和不透明微圖等技術，這些在《印地安納·瓊斯與大圓圈》中得到了應用。
未來的遊戲開發方向
Nvidia也在與微軟及其他芯片供應商合作，為DirectX引入名為合作向量的支持。雖然目前關於這一主題的信息不多，但基本上這將開放更多矩陣運算在著色器中的應用，這些是驅動AI的關鍵例程。在DirectX中實現這一點，意味著開發者不必使用特定的API來進行神經渲染。
雖然新的RTX工具包尚未公開，但可以肯定的是，某些開發者已經獲得了使用權，我不會驚訝如果我們在2025年的一些大型遊戲發佈中看到神經渲染的身影（就像DLSS和光線追蹤首次出現時只在少數幾款關鍵遊戲中使用一樣）。
在Nvidia的新技術尚未在遊戲中實現之前，我們可以通過一個名為Zorah的技術演示來過渡（如本故事頂部所示）。這個演示使用Nvidia RTX分支的虛幻引擎（NvRTX）構建，場景中擁有近五億個三角形、超過30,000種材質、2,000多個粒子光源和1,500種紋理，實現了複雜的建築和燈光效果，達到電影品質的可視化。
我懷念顯示卡的黃金時代，從1990年代末到2000年代中期，每一款新GPU的推出都伴隨著壯觀的圖形演示，雖然Nvidia仍然不斷推出新產品，但似乎再也無法達到當年的驚艷效果。Zorah的演示效果也有些類似，雖然我敢說YouTube的壓縮算法並沒有幫助。不過，這段視頻依然十分美麗。我只是希望Nvidia能更多地展示其生成式AI面部渲染的完整能力，因為那部分的演示視頻實在太短暫了。
未來的渲染技術挑戰
有些人可能會惋惜，除了RTX 5090外，我們尚未看到Nvidia新顯示卡在核心數量或時鐘速度上有多代的飛躍。這幾乎可以肯定是因為Nvidia認為傳統的渲染技術（通常稱為光柵化）已經達到了一個平臺，在提升性能和渲染速度方面的潛力有限。
我毫不懷疑，我們正接近一個遊戲渲染使用AI和光線追蹤的視覺完美的時刻（如果不是數學上完美的話），並且能夠在可接受的性能下運行。雖然我們尚未達到這個階段，但距離那個時期可能也不遠了。當然，所有這一切都將只有在使用最新的GPU的情況下實現，這讓人不禁思考，這對於大多數不使用此類顯示卡的PC遊戲玩家來說意味著什麼。
在2024年發佈的幾款大型遊戲中，完全採用了光線追蹤技術，而在《印地安納·瓊斯與大圓圈》中，唯一能運行該遊戲的顯示卡都是內建RT單元的顯示卡。隨著AMD終於加入Intel和Nvidia的行列，擁有專用的矩陣運算硬件，未來我們可能會看到僅限AI的遊戲出現。
總結來說，隨著技術的進步，未來的遊戲開發將不再只是依賴傳統的渲染技術，而是向著更高效、更真實的視覺體驗邁進。這不僅改變了遊戲的開發方式，也為玩家帶來了全新的遊戲體驗。
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