Биометрическая аутентификация. - Студенческий научный форум

XIV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2022

Биометрическая аутентификация.

Немыкин В.А. 1
1БГУ им. И. Г. Петровского
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Алгоритм улучшения изображений DLSS — это новая технология компании NVidia. Данная технология является крайне интересной для пользователей. Используя DLSS можно в значительной степени повысить FPS, а также увеличить максимальные значения разрешений, что, несомненно, положительным образом влияет на «играбельность» контента и способствует повышению планки стандартов качества изображения. В данной работе опишем принцип работы технологии DLSS и области ее применения в игровой индустрии.

Технология трассировки лучей в гейминге, находится на недостаточном уровне производительности и скорости отрисовки кадров. В достаточной степени это заметно в семействе видеокарт RTX 20. Рейтрейсинг фактически присутствует, однако работает не очень эффективно — прорывной производительности в играх отметить нельзя.

Поправить ситуацию должна новая разработка от NVIDIA — принципиально новый графический процессор семейства Ampere использующийся в видеокартах поколения RTX 30. Об архитектуре данного новейшего процессора очень подробно написано в статье блога Клуба DNS.

«DLSS без купюр»

Дословно DLSS (Deep Learning Super Sampling) переводится как «сглаживание на основе глубокого обучения». На данный момент времени в мире известны два вида алгоритма глубокого ресемплирования.

Разница между данными алгоритмами заключается не в логике работы, а в физической реализации.

В случае с DLSS 1.0 компания NVIDIA предоставила возможность тестов производителям игрового контента посредством использования графических сцен из игр через «суперкомпьютер», наделенный искусственным интеллектом. Для реализации данного подхода потребовалось множество затрат по времени, однако это не дало внушительных результатов, поскольку разработчики игр, в подавляющем большинстве, просто проигнорировали данную возможность.

Вторая версия алгоритма DLSS 2.0 была запущена с другим подходом, более «клиентоориентированным». Компания NVIDIA была нацелена на успех своей новой разработки и включила в состав видеокарт тензорные ядра, тем самым наделив новые графические адаптеры превосходным искусственным интеллектом.

Первоочерёдная суть работы данного алгоритма — получение качественного изображения (кадра) имеющего высокое разрешение на основе его уменьшенного аналога.

Работу алгоритма DLSS можно описать следующим образом:

При рендеринге несложных геометрических фигур из исходных кадров меньшего размера основным фактором качества конечного результата является субпиксельная маска. С использованием маски 4х4 при прорисовке треугольника конечный результат лишь отдалённо напоминает базовую фигуру. При увеличении данной сетки ресемплирования в 4 раза — до размера 8х8 — конечный результат в большей степени напоминает исходный.

Рисунок 1. Пример работы технологии DLSS

В данном техническом решении и заключается основная суть работы алгоритма сглаживания. Основной принцип DLSS — это преобразование материалов с довольно низким разрешением в кадры со значительно более высокой разрешающей способностью, вплоть до 4К, без потери качества картинки.

Данный подход к рендерингу предоставляет для конечного пользователя множество весьма важных преимуществ. Первое из них — это снижение нагрузки на графический процессор. Благодаря этому в значительной степени понижается темп нагрева видеокарты, а это в свою очередь является залогом длительной работы дискретной графики без сбоев;

Прирост FPS, поскольку для аппаратной части значительно проще и легче обрабатывать несколько небольших по размеру кадров в единицу времени. Экспериментальным путём было доказано, что использование технологии DLSS приводит к увеличению частоты кадров в 1,5-2 раза. 

Искусственный интеллект на службе создания графических сцен

Работа алгоритма сглаживания DLSS без искусственного интеллекта никак невозможна. Данная технология закладывается в каждый новый продукт NVIDIA. Именно с её помощью вырабатывается методика сглаживания конкретных сцен на основе многомиллионных «прогонов» эталонных изображений и полигонов. В первой версии DLSS предварительная обработка графических кадров производилась на базе вычислительных мощностей компании NVIDIA под конкретные проекты.

Рисунок 2. Сравнение поколений DLSS

Конечные алгоритмы по улучшению сцен встраивались в обновленные версии драйверов к конкретным моделям видеокарт. В последнем поколении DLSS 2.0 значительная часть этой работы отводится тензорным ядрам графической карты. Это и есть то самое главное преимущество второго поколения по сравнению с первым в области глубокого ресемплинга. Оно открывает поистине большой простор для деятельности производителям контента, которым теперь не требуется создавать нейронную сеть на серверах компании NVIDIA. Вполне достаточно адаптировать имеющийся код под тензорные вычисления и произвести расчет сцен с использованием сил «универсальной» нейронной сети. Данный подход в значительной мере упрощает путь для производителей контента и ускоряет производство их новых продуктов.

Топология Ampere

Новое поколение видеокарт не заканчивается на результатах, достигнутых предыдущими поколениями адаптеров. В основе любой новой видеокарты от компании NVIDIA лежит процессор под названием Ampere, произведенный по новой 8 нм технологии, которая в свою очередь позволяет разместить гораздо большее число полупроводниковых компонентов на той же площади кристалла. Конечному пользователю это дает увеличенную производительность графического чипа при тех же размерах.

Если сравнивать технические характеристики новейших адаптеров, то можно заметить тенденцию к уменьшению числа тензорных ядер в последних моделях по сравнению с более ранними поколениями.

В последней линейке используются тензорные ядра третьего поколения, их вычислительная мощность в значительной степени превышает возможности предшественников.

Если сравнивать спецификации адаптеров RTX 20 и RTX 30, то следует обратить внимание на то, что тензорных ядер в последней линейке видеокарт стало в несколько раз меньше. Однако за счет производительности каждого отдельно взятого ядра вкупе с обновленным алгоритмом вычислений просчет сцен ускорился в несколько раз.

На следующем рисунке наглядно продемонстрирован прирост производительности в актуальных игровых проектах.

Рисунок 3. Результаты применения DLSS технологий

Благодаря данной диаграмме можно заметить, что мощнейшая версия видеокарты благодаря технологии DLSS дает двух-, а то и трехкратный прирост уровня производительности в довольно требовательных с точки зрения графики играх.

Список используемых источников

Электронный ресурс: https://www.nvidia.com/ru-ru/geforce/technologies/dlss/

Электронный ресурс: https://club.dns-shop.ru/blog/t-57-tehnologii/34866-tehnologiya-nvidia-dlss-v-igrah-chto-eto-takoe-i-zachem-nujna/

Электронный ресурс: https://vgtimes.ru/articles/55499-chto-za-novaya-tehnologiya-dlss-ot-nvidia-zachem-ona-nuzhna-i-pochemu-tekstury-s-dlss-mogut-teryat-rezkost-v-takih-igrah-kak-battlefield-v-i-metro-exodus.html

Просмотров работы: 16