英伟达秀了一把 AI 方面的硬实力,还为旧显卡下放了光线追踪技

2019-03-20 20:30 评测网 未知

恰逢游戏开发者大会 GDC 2019 和 GPU 技术峰会 GTC 2019 两场大会的开幕,近日,英伟达正式宣布了一系列涵盖了 AI、 自动驾驶、云游戏、计算和 GeForce 等方面的技术、产品以及服务。

这当中不仅有旧型号的 GTX 系列显卡迎来了光线追踪技术,还有神奇的 AI 作图软件 GauGAN……我们挑选了其中几则有意思的消息,简单地汇总了一下英伟达发布的内容。

10 系的 GTX 显卡迎来光线追踪技术

光线追踪技术是英伟达针对去年推出的 GeForce RTX 系列显卡所提供一项独占功能。有这样的功能,RTX 系列显卡可以让所支持的游戏中实时渲染反光区域光线和阴影,从而还原更逼真的游戏场景。

英伟达秀了一把 AI 方面的硬实力,还为旧显卡下放了光线追踪技术

 

 

这是英伟达在过去花费数百万个小时所研究和开发的成果,在这之前,只有具备用于光线追踪技术的 RT 核心部件的 RTX 系列显卡才能开启这一功能,但现在,在 GDC 2019 大会上,英伟达正式宣布,这一功能即将下放到不具备 RT 核心的 GTX 系列显卡上。

英伟达秀了一把 AI 方面的硬实力,还为旧显卡下放了光线追踪技术

 

 

当然,并不是所有的 GTX 系列显卡都能支持,根据英伟达博客更新的文章,目前只有 6GB 显存版的 GTX 1060 及以上的 Pascal 架构的 GTX 系列显卡才能通过更新,获得开启光线追踪的功能,并将于驱动更新的方式于 4 月份推出。

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由于 10 系的 GTX 显卡并不具备 RT 内核,用于实时光线追踪所需的计算将集中在显卡的着色器上,这使得其运行效率远不如具备 RT 内核的 RTX 系列显卡。因此,开启光线追踪之后,10 系的 GTX 显卡在帧率表现上与 RTX 系列显卡有着较大的差距。

另外,英伟达也宣布,实时光线追踪将集成到 Unreal Engine、Unity 等游戏引擎中,而游戏开发者可以把光线追踪功能添加到英伟达 GeForce GPU 上,并实时运行这一功能。

AI 作图软件 GauGAN:把涂鸦变成写实的风景图

AI 对于艺术家的影响可能是显著的,现在,在一款软件上,你只要画上几笔涂鸦,不管笔画有多「潦草」,它都能帮你转化成一副写实的风景图。

这不是《神笔马良》的桥段,而是英伟达基于 AI 技术所打造的一款作图软件 GauGAN,能够在短短几秒内将草图变成一副逼真的照片,外媒 TechCrunch 称这是 AI 时代的 MS Paint。

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GauGAN 具备一个简易的图形界面,屏幕的左侧是画板,右侧是 AI 实时生成的预览图,边栏带有三种绘画工具,包括油漆桶、钢笔以及铅笔。在使用这款软件的时候,你需要先从软件底栏选择想要的元素,比如天空、草地、溪流、瀑布……然后利用画笔工具简易地进行图画,屏幕右侧便会出现由 AI 实时生成的写实风景图。

有意思的是,GauGAN 还会处理元素与元素间的关系。例如,当你在画板上画一棵树,然后再树的下方画一个池塘,树的倒影还会出现在水池中。

正如它的名字一样,GauGAN 应用的是生成对抗网络的 AI 模型,这种 AI 模型包含了两个相互竞争的神经网络模型,一个称之为生成器(Generator),另一个称之为鉴别器(Discriminator),它们两者在 GauGAN 软件中的关系,就好比一位临摹者和一位鉴别者,相互对抗,促进 AI 模型绘制出逼真的风景图。

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据英伟达介绍,GauGAN 通过 Flickr 上 100 万张图像作为数据基础来训练神经网络,可以合成数十万个对象及其与现实生活中其他对象的关系,最终能够以高精度分析图像,分割,进而生成新的图片。

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除此之外,GauGAN 还拥有丰富的选项,可以调整场景,元素的构成,甚至还可以根据这些内容调整光照。

99 美元的 AI 开发板 Jetson Nano

除了 GeForce 以及 GauGAN AI 绘图软件方面的消息,英伟达还发布了一块 99 美元的 AI 开发板 Jetson Nano。

它是英伟达 Jetson 嵌入式计算板系列中的最新产品,用于为机器人以及其他人工智能设备提供算力,并且能处理对象识别和自主导航等任务,而无需依赖云处理能力。

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Jetson Nano 应用了边缘计算,这意味着从摄像头到麦克风等元器件所处理的数据一直在本地进行处理。根据面向群体的不同,Jetson Nano 开发套件也有不同的售价,针对个人的售价为 99 美元,为商户提供「生产就绪」设备售价为 129 美元。

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Jetson Nano 配备了 4 核心的 ARM A57 处理器、128 核心的英伟达 Maxwell GPU 以及 4GB LPDDR 内存,并支持一系列流行的 AI 框架包括 TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras 和 MXNet,能够为神经网络、高分辨率传感器以及其他机器人设备提供 472 千兆浮点计算能力。

该开发套件可以直接运行 Linux,同时拥有千兆以太网、microSD 卡槽以及其他附件所需的常见接口。

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