Nvidia RTX Studio, RTX 3080 Ti a výkon v aplikacích | Kapitola 3

Důvodem pro akceleraci pohybové neostrosti (motion blur) bylo nejspíš to, že animátory dlouhodobě trápí, že tyto výpočty, které jsou nutné pro „filmovější“ vzhled animací a dojem větší plynulosti pohybu, výrazně prodlužují vykreslování snímku – v Blenderu na RTX 2080 Ti prodlužoval rendering pohybové neostrosti vykreslení snímku i o 40 %. Pro urychlení renderingu se tak často využívají méně kvalitní techniky, které pohybovou neostrost přidávají až během post processingu s pomocí filtrů využívajících pohybových vektorů. Kromě nižší kvality rozostřeného pohybu se mohou objevovat i nežádoucí artefakty, na videoukázce níže je to třeba ostrý odraz lodi, která je jinak na snímku rozmazaná, protože je v pohybu.

Nvidia proto s novou architekturou Ampere nabídla hardwarovou akceleraci právě pro pohybovou neostrost, díky níž se rendering stejné scény protáhne jen o 18 %, a to spolu s vyšším výkonem čipu pro samotný rendering znamená významné urychlení renderingu filmových sekvencí.

Další výhodou je možnost využít odšumování obrazu pomocí výpočetních jednotek pro tensory, což významně urychluje zobrazení dostatečně kvalitních náhledů scény s ray tracingem v reálném čase zejména proti kartám řady GTX 10 nebo proti renderingu na procesoru.

U vizualizací v reálném čase pak pomáhá hardwarová akcelerace ray tracingu v kombinaci s DLSS, s nímž lze snímky renderovat s nižším počtem vzorků.

V aplikacích pro úpravu videa pak může grafický čip pomáhat nejen s akcelerací enkódování videa, ale i s řadou filtrů využívajících akceleraci výpočtů využívajících umělou inteligenci, například maskování objektů obrazu, vyhledávání střihů nebo inteligentní ořez, který dokáže při ořezu sledovat vybrané objekty.

V programech pro úpravu fotografií Adobe Photoshop a Lightroom zrychlují odezvu při práci s filtry a inteligentními nástroji. Z populárních nástrojů bych mohl jmenovat ještě OBS pro streamování obsahu, Nvidia má na stránkách seznam s řadou dalších aplikací, které využívají akceleraci pomocí jejich grafických čipů i s krátkým popisem toho, s čím vám grafický čip v dané aplikaci pomůže.

Prozatím je milou blbůstkou nedávno představená aplikace Canvas, která rovněž využívá umělé inteligence pro generování snímků neexistujícího prostředí na základě nakreslené šablony. Momentálně je v otevřené betě a můžete ji stáhnout ze stránek Nvidie. Podobně jako u dříve zveřejněného generátoru neexistujících obličejů, který se báječně hodil pro falšování identity, je to skvělá věc třeba pro případ, že se potřebujete na instáči pochlubit nějakou fotkou z dovolené a netoužíte po tom, aby někdo na pár kliknutí přes reverzní vyhledávání obrázků zjistil, že jste ji jen někomu ukradli.

Pro většinu lidí nemá dnes něco podobného asi praktické využití, ale stačí trochu popustit uzdu fantazii a představit si, že když budete mít časem k dispozici vyšší výkon a podobný engine nakrmíme správnými podklady v reálném čase, může vám z něj vypadnout fotorealistické prostředí i bez toho, aby se museli vývojáři piplat se všemi objekty do nejmenších detailů tak, jak je tomu v dnešních hrách.

Ale na to si asi ještě pěkných pár let počkáme, takže zpátky na zem a podíváme se na nějaké srovnání výkonu.

Testovací sestava

Pro testy jsem použil odlišnou sestavu, než kterou používáme pro testy grafických karet. Je poskládaná z následujících komponent:

• Základní deska: Gigabyte Z590 Aorus Elite AX
• Procesor: Intel Core i7-11700K, bios defaults bez limitu příkonu, přetaktování pamětí
• RAM: 2× 8 GB DIMM Patriot Viper Steel DDR4 4000 CL19, @ 3600 MHz, 18-22-22-40-2T, Gear1
• Chladič: Noctua NH-D15
• Pevný Disk: NVMe SSD WD Black WDS200T1X0E-00AFY0 (2 TB)
• Grafická karta: 
  • Nvidia GeForce RTX 2080 Ti Founders Edition, 11 GB
  • Nvidia GeForce RTX 3080 Ti Founders Edition, 12 GB

i Zdroj: PCTuning.cz