RTX2080/RTX2080Ti显卡全面评测 RTX20系电脑显卡怎么样？(4)

北极の风 2018-09-20 09:29:27 来源: 快科技

四、架构解析之Tensor核心、AI加速

NVIDIA在伏特架构上引入了全新的专用处理模块Tensor Core，也就是张量计算核心，重点用来支持深度学习、高性能计算(也是晶体管大户)。

图灵架构则是在游戏卡上引入Tensor Core，同时针对游戏图形应用做了大量的调整优化，尤其是浮点精度方面。

Tensor的意思是张量，不同于我们常见的标量(零维)、矢量(一维)、矩阵(三维)，拥有三维或者更高维度，简单地说就是一个数据容器，可以包含多个维度的数据。

现在火热的深度学习，就运用了超大规模的数据运算，其中就经常会用到矩阵融合乘加(FMA)运算，Tensor核心就是为这种矩阵数学运算专门服务的。

它可以对两个4×4 FP16浮点矩阵进行相乘操作，然后将结果加入到另一个4×4 FP16/FP32浮点矩阵中，最终输出新的4×4 FP16/FP32矩阵，这叫做混合精度数学运算，因为输入矩阵是半精度，结果则可以达到全精度。

每个时钟周期内，图灵架构的Tensor核心可以执行64个FMA运算，从而大大加速矩阵运算，可用于新的神经实时图形渲染、深度学习训练和推理。

图灵架构每个SM阵列里有8个Tenor核心，总计576个，完整支持114TFlops FP16浮点运算(每秒114万亿次)，同时支持228TOPS INT8、455TOPS INT4整数运算(每秒228亿次、455亿次)，后者是伏特架构里没有的。

NVIDIA把看起来高深莫测的Tensor核心放到游戏卡里，显然不是做专业运算的，其深度学习能力也是为游戏服务的，结合新的神经图形框架(Neural Graphics Framework)，简称NGX，可以在游戏中实现DLSS深度学习超采样抗锯齿、AI Super Rez超级分辨率、AI Slow-Mo慢动作、AI InPainting等等。

这些计算繁琐、资源消耗巨大的操作，在以往也可以实现，但会付出很大的代价，效果也不尽如人意，如今有了新的Tensor核心，就可以建立属于GPU核心自己的DNN深度神经网络，将AI融入游戏。

NVIDIA已经向游戏引擎开放NGX API，将其融入其中，实现底层加速。

另外和很多AI应用类似，NVIDIA GeForce Experience软件的作用也非常重要，它会自动匹配显卡型号，从云端训练的AI模型哪里下载相应的NGX软件包，并定期更新，达到越用越好、甚至是因人而异的效果。

AI Super Rez：有点类似高清视频中常见的Up Scaling，但是引入了人工智能和深度学习之后，可以实现近乎“无损放大”，原来的画面分辨率放大2倍、4倍乃至8倍，仍然清晰锐利。

AI Slow-Mo：超级慢动作我们并不陌生，现在不少高端手机都支持240FPS、480FPS乃至是960FPS的慢动作视频录制。图灵架构可以对普通的30FPS视频进行智能插帧运算，得到240FPS/480FPS的慢动作视频，也就是说你不需要专门的高帧率摄像头，就可以获得很流畅的慢动作视频。

AI InPainting：可以抹掉画面中不需要的内容，也可以智能补全缺失的内容，完全超越PS抠图的存在。它同样来自现实中大量真实世界图片的训练推理。

其实，慢动作和修图这两项在之前就曾有相关报道，显然NVIDIA在硬件、算法两个方面都实现了真正的突破。

接下来就是重中之重的DLSS(深度学习超采样抗锯齿)。

我们知道，传统的光栅化图形渲染画面会存在各总各样的锯齿(狗牙)，所以GPU厂商都会在后期处理中加入各种各样的AA抗锯齿技术，但传统抗锯齿都是由GPU去运算的，效果参差不齐不说，最关键的是会消耗大量的GPU资源，开启之后让游戏卡得没法玩再正常不过了。

DLSS深度采样超采样抗锯齿则和传统抗锯齿技术走了一条完全不同的路，它是在NVIDIA超级计算机上进行训练，而不再消耗GPU本身的资源。

针对每一款游戏，NVIDIA会在运算建立对应的训练神经网络，收集大量的64x超采样数据，对像素点进行64次偏移着色合成输出，理论上可以获得近乎完美的抗锯齿平滑效果，同时还会对比和普通渲染画面之间的差异，调整网络权重，反复迭代，最后获得更合理的抗锯齿画面效果，还可以避免传统TAA时间抗锯齿的运动模糊等问题。

云端训练完成后，NVIDIA会通过GFE软件将成果分发给玩家，再用到游戏中，而且随着游戏运行得越多，DLSS学习效果就会越来越优化，甚至每个玩家都可以得到属于自己的不同效果。

当然了，这也意味着NVIDIA需要和每一款游戏或者每一个游戏引擎合作，去进行专门的优化，还是相当费时费力的，不过考虑到NVIDIA在游戏行业广泛深入的合作关系，这方面倒不必担心。

尤其是随着合作优化的深入，NVIDIA完全可以建立起属于自己的技术壁垒，让对手望尘莫及，进一步带动大量玩家忠实地跟随NVIDIA。