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「游戏显卡」光线追踪是什么，我们距离光线追踪有多远？


序言：
不得不说 ， 最近几年手游、电竞对于传统游戏行业来说冲击很大 。 短平快是时代的符合 ， 但短平快并不是出精品和创新的好方式 。 不为更新迭代而迭代 ， 不为发布而发布 ， NVIDIA的图灵架构发布一年半给世界带来了什么？图灵架构的变革核心的主要是两点—光线追踪和人工智能 。

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人工智能篇：
GPU领域的人工智能 ， 当然不是为了收集用户的游戏习惯 ， 给你推荐打折游戏 ， 加速器之类的东西 。 真正把人工智能应用到游戏当中的就是深度学习超重采样抗锯齿技术 ， 也就是DLSS 。
简单来说 ， DLSS就相当于名门大派的弟子 ， 遇敌交手以后 ， 通过宗派的研究拆解 ， 制定出更好的应对招式 。
深度学习超重采样并不仅仅是一种抗锯齿 ， 核心就是AI人工智能 。 AI通过深度学习 ， 将物体或图形因分辨率 ， 位移或镜头方向转移而发生的边缘形变进行计算而减小或规避 。

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过往我们的游戏 ， 抗锯齿、画质、光影、分辨率必然存在一个取舍的问题 。 一块蛋糕 ， 每当你开启新的技术 ， 蛋糕就要被切除一块 ， 而如果你开启软阴影、全局光照、超级采样 ， 那么蛋糕当中的极大部分就会被砍掉 ， 或者说硬件性能守恒 ， 这意味着除非更换硬件 ， 否则没有办法在不削弱一部分体验的前提中提高你另一部分的体验（在大多时候都是游戏） ， 这并不是反智的什么优化差的问题而是必然存在的事实 。 就等于 ， 您买一台帅气的CRT甚至是福特猛禽F150这个级别的肌肉车 ， 去加油站的时候就不要吐槽油耗高 。 油耗低的经济适用性汽车 ， 多半排量、重量、抗压能力都非常一般 。

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而通过图灵架构 ， 显卡不再将所有的运算都在本地执行 ， 你能够通过张量单元 ， 跟位于英伟达总部的土星-V（Saturn-V）超级计算机(660节点、5280伏打核心)来依靠深度学习 ， 来获得四两拔千斤的效果 ，通过庞大的AI训练 ， 能够以很小的代价获得更好的采样效果 ， 说夸张一点 ， 就是以FXAA抗锯齿的性能损失 ， 换回SSAA抗锯齿的画质 ， 听起来是不是很梦幻 。
可以说 ， 图灵架构架构的RTX20系列 ， 注定有越战越强的特性 。
光线追踪篇：

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说到光线追踪 ， 不少人会想当然就在光字上面做文章 ， 也就有了上图那种反智的图片 。 光线追踪并不是无脑地加大亮度 ， 更加不是滥用光影发射效果 ， 让现实中不存在发射的材质也变得油光可鉴 。
降龙十八掌里面 ， 亢龙有悔 ， 掌法的精要不在‘亢’字而在‘悔”字 。 倘若只求刚猛狠辣 ， 亢奋凌厉 ， 只要有几百斤蛮力 ， 谁都会使了 。 这招又怎能教黄药师佩服？‘亢龙有悔 ， 盈不可久’ ， 因此有发必须有收 。 打出去的力道有十分 ， 留在自身的力道却还有二十分 。
同样 ， 光线追踪的精要在于追踪而不是光线 。

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相信 ， 不少7080都玩过雷电、魂斗罗一类型的游戏 。 早期的游戏 ， 互动性非常低 ， 只能单线进行 。 比方说 ， 经常玩雷电的朋友会记得 ， 那里有隐藏加分道具 ， boss的弹幕有那个死角死角之类的 。
说到底 ， 就是一种套路而已 。 我们玩游戏 ， 不过就是发掘游戏中的套路 。 打个比方 ， 你玩王者荣耀的时候 ， 你就记着啥什么时间啥红buff ， 那个点数刷大龙 ， 然后蹲点等着对方送人头 ， 这是黄金局的故事 。


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