于见原来英伟达光线追踪是这样实现的！

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回顾两年前，也就是2018年， NVIDIA在德国科隆举办新品发布会。在这次大会上， NVIDIA发布了大家期待许久的图灵显卡， NV表示全新的显卡带来的是强大的性能以及惊艳的图像表现。随着NVIDIA发布了全新的20系显卡，玩家们终于迎来了实时光照追踪，将游戏带入了全新的世代。
两年时间过去了， 9月NVIDIA即将发布第二代光线追踪显卡，传闻这一代将会带来巨大的提升，并且会让光线追踪进入高度可用的阶段。那么光线追踪到底是如何实现的呢？
有玩家会说，有很多早一些的游戏也有很不错的反射效果，那么那些是不是光线追踪呢？答案是否定的。这些游戏出现的反射效果大都是光栅化渲染加屏幕空间反射SSR带来的。现代的游戏渲染以光栅化渲染为基本框架搭建，一个复杂的场景的渲染任务会以物体为单位划分为若干个子任务，每个物体由若干三角面组成，我们将这些三角面经过几何变换映射到屏幕的某些区域，然后将三角面覆盖的区域拆解成一个个的像素，这个拆解的过程就叫做光栅化。在这个逐层拆解的过程中，下一层就会失去对上一层全局信息的了解，比如拆分成物体后，我们就不知道场景里其他物体的存在了，拆分成三角面后，我们就无法得知其他三角面的信息，到对每个像素进行着色时，我们连该像素所在的三角形的信息也丢失了。这样拆解任务可以让渲染过程高度并行化，所以非常的快，但是同时因为全局信息的丢失，我们很难实现一些需要全局信息的渲染效果。
在英伟达光线追踪之前，光栅化技术多年来一直作为电脑游戏中的实时渲染标准，虽然很多光栅化场景看起来十分出色，但光栅化渲染仍存在很大局限。例如，若仅使用光栅化技术渲染反射和阴影，我们需要简化可能导致多种不同伪影的设想。同样，静态光照贴图可能看起来正确无误，但物体一经移动就会失真，光栅化阴影经常会出现锯齿和漏光等问题，而屏幕空间反射SSR只能反射屏幕上显示的物体,这些伪影有损游戏体验的真实感。 Turing 光线追踪硬件与 NVIDIA 的 RTX 光线追踪技术、NVIDIA 实时光线追踪库、NVIDIA OptiX、Microsoft DXR API 以及即将推出的 Vulkan 光线追踪 API 协同运行。
相比于屏幕空间反射SSR ，光线追踪是三维计算机图形学中的特殊渲染算法，它与之前计算光源光线传播路径不一样，利用光的可逆性质，反向计算，跟踪从眼睛发出的光线，通过技术生成编排好的数学模型展现出来，这样的得到画面效果更佳，对于反射与折射有更准确的模拟效果，并且效率非常高，但很遗憾，光线追踪最大缺陷在于对算力要求极高，计算量非常庞大，目前的单一硬件很难满足实时光线追踪的需求。光栅图形学中的算法，利用了数据的一致性从而在像素之间共享计算，而光线跟踪通常是将每条光线当作独立的光线，每次都要重新计算。
同时， NVIDIA在2018年也发布了一项名为DLSS的技术，中文名为深度学习超采样技术。技术的实现则是基于显卡核心内的tensor core 。深度学习超采样分为两个步骤，一个是训练阶段，一个是处理阶段，这两个阶段使用的是同一个模型。在训练阶段，需要使用大量的"显卡原始输出图像"（1080P分辨率或2K分辨率）和"对应的超级计算机抗锯齿处理过后的图像"（8K分辨率）这样的图像组对这个模型进行训练，使用深度学习技术优化这个模型，使得这个模型能够从低分辨率图像生成高分辨率图像，这个过程需要庞大的计算资源，由英伟达计算，将模型训练好后将该模型推送给用户。简单来说就是用低分辨率画质渲染输出高分辨率画面，这样做的好处就是游戏帧数的提升。配合光线追踪， NVIDIA给玩家带来的是游戏体验提升是巨大的。