Intel nói về cách nó cho phép hình ảnh độ chính xác cao và hiệu suất nhanh hơn trên GPU tích hợp, Demos Ray Refressions Denoiser cho dấu vết đường dẫn trên ARC B580

Tại SIGGRAPH HPG 2025, Intel đã giới thiệu những cải tiến về hiệu suất hình ảnh cho GPU tích hợp và rời. Công ty đang tập trung vào việc nâng cao chất lượng hình ảnh trên GPU tích hợp. Demo Arc B580 sử dụng phương pháp path tracing với một triệu tam giác chạy ở 30 FPS tại độ phân giải 1440P, kèm theo bộ lọc khử nhiễu giống ray reconstruction. GPU tích hợp đã có sự phát triển đáng kể so với 10 năm trước, khi chúng chủ yếu chỉ phục vụ cho mục đích media và video, không được đánh giá cao cho game.

Trong vài năm qua, nhiều điều đã thay đổi. Hầu hết các iGPU hiện nay có hiệu suất tương đương với GPU rời cấp entry. Intel đang chú trọng mở rộng độ chân thực hình ảnh và hiệu suất của các chip này. Để đạt được mục tiêu cho thế hệ iGPU tiếp theo, bao gồm cả dGPU, Intel tập trung vào cải thiện hiệu suất cho đồ họa Neural Path Tracing và các hiệu ứng vật lý mới như huỳnh quang. Mục tiêu đầu tiên là đạt được hiệu ứng hình ảnh chân thực cao như Path Tracing trên các thiết bị tiêu thụ điện năng thấp có iGPU.

Path Tracing tốn kém và sử dụng nhiều đường photon để mô phỏng. Dù được lấy mẫu cẩn thận, chúng vẫn cần được khử nhiễu, gây thêm gánh nặng cho tài nguyên GPU. Giải pháp là Sampling Quan trọng Tái mẫu, cải thiện chất lượng hình ảnh gấp 10 lần. Công trình này, được chấp nhận tại SIGGRAPH 2025, nâng cao Path Tracing thời gian thực bằng cách cải tiến Sampling Quan trọng Tái mẫu.

Các mẫu được tổ chức thành các histogram địa phương và sử dụng phương pháp lấy mẫu Quasi Monte Carlo với các mẫu đối kháng, giúp giảm tiếng ồn với chi phí tối thiểu. Kết hợp với tiếng ồn xanh, phương pháp này cải thiện đáng kể chất lượng hình ảnh, đạt hiệu quả gấp 10 lần. Công trình này nâng cao công nghệ hiện tại được sử dụng trong các trò chơi AAA như Cyberpunk 2077, mang lại trải nghiệm cao cấp hơn cho phần cứng tiêu thụ ít năng lượng.

Mặc dù gặp nhiều thách thức, chúng tôi đã tiến bộ từ những cuộc khám phá ban đầu và tái tạo các cảnh đơn giản đến cảnh Jungle Ruins quy mô lớn đầy thử thách, với cây cối, thực vật, bóng động và điều kiện ánh sáng đa dạng, được xử lý hoàn toàn bằng path tracing ở 1 SPP, đạt 30FPS tại độ phân giải 1440p trên GPU Intel B580. Intel cũng giới thiệu Open Image Denoise 2 và bàn về những gì sẽ đến tiếp theo.

Intel đang chú trọng vào việc tăng tốc ray tracing bằng AI cho mọi người. Thư viện Intel Open Image Denoiser được ưa chuộng nhờ mã nguồn mở, phiên bản thứ hai giới thiệu hỗ trợ tối ưu cho tất cả các GPU lớn như Intel, NVIDIA và AMD. Đồng thời, Intel cũng đang phát triển phiên bản tiếp theo với kiến trúc mạng nơ-ron để cải thiện hình ảnh và hiệu suất.

Công ty vừa giới thiệu demo Path Tracing a Trillion Triangles chạy trên GPU Intel Arc B580 với độ phân giải 1440p và đạt 30 FPS ổn định. Hiệu suất và chất lượng hình ảnh tỷ lệ thuận với số lượng tia tại mỗi giai đoạn của quá trình path tracing. Để tiết kiệm tài nguyên tính toán và băng thông bộ nhớ, chúng tôi sử dụng 1spp và 1 tia cho mỗi lần phản xạ. Do bản chất ngẫu nhiên của path tracing, hình ảnh được render có nhiều nhiễu.

Mỗi pixel được xác định bởi một đường ánh sáng ngẫu nhiên, dẫn đến sự biến động lớn về độ sáng và màu sắc, đặc biệt trong các tình huống ánh sáng phức tạp như chiếu sáng gián tiếp, hiệu ứng khúc xạ, bóng mềm, v.v. Để giảm nhiễu và tái tạo chi tiết, chúng tôi sử dụng mô hình khử nhiễu và siêu mẫu kết hợp không-thời gian. Việc giảm chi phí của phương pháp tracing đường đi để đạt được hiệu suất thời gian thực là một thách thức lớn và là lĩnh vực nghiên cứu tích cực trong cả ngành công nghiệp và học thuật.

Trong loạt bài blog này, chúng tôi chia sẻ những phát hiện thực tiễn về việc theo dõi đường đi theo thời gian thực của cảnh Jungle Ruins với một triệu tỷ tam giác, đạt 30FPS ở độ phân giải 1440p trên GPU Intel Arc B580. Series blog này tập trung vào ứng dụng thực tế của kỹ thuật khử nhiễu một mẫu mỗi pixel (1spp) và siêu mẫu, các tiêu chí đánh giá chất lượng hình ảnh, xử lý hoạt ảnh trong cảnh phức tạp với 1 triệu tỷ tam giác, cũng như những đánh đổi trong việc tạo nội dung và hiệu suất.

Intel đang tìm cách tái tạo chi tiết và giảm nhiễu bằng mô hình khử nhiễu và siêu mẫu đồng thời trong không gian-thời gian. Điều này tương tự như công nghệ Ray Reconstruction của NVIDIA, đã được giới thiệu trong DLSS 3.5 và DLSS 4, cũng như Ray Regeneration của AMD cho công nghệ FSR Redstone. Các chi tiết kết cấu mịn – các bộ khử nhiễu thường tạo ra kết quả mượt mà hơn vì được tối ưu hóa để giảm nhiễu bằng cách sử dụng hàm mất mát ưa chuộng trung bình.

Kết quả là, những chi tiết nhỏ có thể bị mất, đặc biệt khi mô hình không phân biệt được giữa tiếng ồn tần số cao và tín hiệu thực. Hiện tượng nhấp nháy - mặc dù một khung hình đã được khử nhiễu có thể trông sạch sẽ, nhưng những biến đổi nhỏ giữa các khung hình có thể gây ra hiện tượng lấp lánh theo thời gian. Những biến đổi này có thể do thay đổi ánh sáng, chuyển động hoặc thiếu ngữ cảnh tạm thời trong mô hình. Một hàm mất mát tạm thời tốt có thể giúp mô hình duy trì sự ổn định trong đầu ra, nhưng nếu sử dụng quá mức, chúng ta sẽ gặp hiện tượng bóng ma.

Mẫu Moiré xuất hiện khi các chi tiết tần số cao bị lấy mẫu không đủ, gây ra sự can thiệp giữa chi tiết cảnh và lưới pixel. Điều này dẫn đến các mẫu gợn sóng không có trong cảnh mà phát sinh do độ phân giải hoặc độ chính xác lấy mẫu không đủ. Một cách giải quyết vấn đề này...

Nguồn: wccftech.com/intel-enabling-high-fidelity-visuals-faster-performance-on-built-in-gpus-demos-ray-reconstruction-path-tracing-arc-b580/