開啟游戲畫質新時代 NVIDIA RTX 2080/2080Ti顯卡首發評測

    前文我們說到，RT Cores占用了很大的核心面積，而這些單元并不會提升傳統的光柵渲染效能。他們的用途要比單獨提升游戲的FPS值更有價值。基于這些單元，NVIDIA在這一代顯卡產品中加入了醞釀多年的“實時光線追蹤”（RTX）技術。這也是為什么這一代顯卡產品的命名從“GTX”變成“RTX”的原因。

光線追蹤與實時光線追蹤

    傳統的光柵化渲染其實將一個3D圖形的幾何信息轉變為一個個柵格組成的2D圖像的過程，可以理解為在這個3D圖形的每個點都包含有顏色、深度以及紋理數據，經過一系列計算變換后，將其轉換為2D圖像的像素，進而呈現在顯示設備上。更多的是一種基于作者認為“這里應該有這個”的創作性質的圖形渲染方式，一定以上來說就是已知結果并把結果寫出來，而并不能知道這個結果是正確的還是錯誤的。

    而光線追蹤技術則是通過通過光源位置、射線、和物體關系進行真實的光線模擬運算，來得出這里應該有哪些光線，有怎樣的反射關系。這樣得出的游戲畫面的光影效果也就更加真實。

    光線追蹤在以往游戲中的應用都是在游戲的制作中提前進行運算，將得出的結果寫到游戲程序中，顯卡所做的也僅僅是將已經寫好的“臺詞”念出來。這樣的做法意味著無法實現大量且精細的光線追蹤，那將意味著海量的計算過程和無比巨大的供調用的結果數據。

    而“實時光線追蹤”就是將光線追蹤的運算過程拿到游戲過程中來，實時地計算出光線應該投影和反射形成的效果。如果性能足夠強大，不僅可以在同樣的場景中做到更高數量級的光線追蹤效果，游戲畫面可以得到顯著的提高，還能大幅度降低游戲開發者的運算量。

    如果把圖形渲染比喻成一場數學考試，那么光柵化渲染基本上約等于不會做題目所有的選項都靠“三短一長選最長”的直覺來回答；而“光線追蹤”則是將盡可能多的題目死記硬背，靠題海戰術來完成答卷；而“實時光線追蹤”（RTX）技術則是將做題的方式學會，通過聰明的大腦來運算解決遇到的每一個題目。這樣毫無疑問，最后一種方式所得到的分數必然要遠勝前兩者。

    落實到游戲的話，目前支持光線追蹤的游戲并不多，近期《古墓麗影：暗影》雖然已經承諾支持，但并未在首發版本中加入。而另一款NVIDIA演示的RTX游戲《戰地V》也延期上市。所以目前還不能玩到支持實時光線追蹤技術的游戲。但是相信不久的將來，在NVIDIA的推動下，會有更多的支持RTX技術的游戲來到我們面前。

靠“腦補”的DLSS技術

    科隆發布會上占據時長同樣多的還有全新的基于AI人工智能技術的“深度學習超級采樣”（DLSS）技術。這也是圖靈GPU核心中的那些Tensor Core的用途所在。

    原理是這樣的，NVIDIA 使用自己的超級計算機以64 倍于標準分辨率的分辨率運行游戲，繪制出極多的超高畫質的畫面，再用一定的方式挑選出一些細分畫面作為完美渲染的“標準答案”。然后通過DLSS深度學習，將標準分辨率的畫面和這些畫面進行對比，生成一張最優畫面，然后再與全尺寸（64倍超采樣）進行對比，得出差別，然后將這些差別反推到神經網絡中，進行循環訓練。在幾輪之后就人工智能網絡就可以學會如何將標準畫面渲染到接近64倍分辨率原圖的方法。

    這些學習結果定期通過軟件更新提供給圖靈GPU的顯卡，通過Tensor Cores，就可以進行實時比對，將較低分辨率的畫面“腦補”為正確的高分辨率畫面，從而實現畫面細節的提升。超采樣也消滅了畫面中可能存在的鋸齒。

    最終的效果就是，要得出一個4K分辨率的高畫質反鋸齒畫面，通過DLSS技術并不需要真的在4K分辨率下渲染畫面，實際渲染一個低分辨率畫面，通過DLSS技術即可達到需要的效果。這樣不僅畫質有所保證，還可以大幅度降低游戲的性能需求，游戲的運行效率將大幅度提升。

    雖然效率提升，但畫質方面卻并不會因為DLSS技術而受到損失，相反的，相比TAA（時間性反鋸齒），DLSS技術大量的機器學習可以避免拖影和細節錯位，從而獲得更好的反鋸齒效果。

    相比需要更深度技術基礎的實時光線追蹤而言，DLSS更加容易實現，所以很多現有的游戲很快就可以經過NVIDIA的運算后支持DLSS技術，運行效率，尤其是4K下的性能會顯著提升。目前NVIDIA承諾的DLSS技術游戲包括《絕地求生》《古墓麗影：暗影》《劍俠情緣三》等眾多我們熟悉的作品。

    不過由于需要硬件層面的支持，DLSS技術也是圖靈架構GPU的專屬功能。后續的基準測試中，我們會有針對DLSS技術的實測數據。