En el competitivo mercado de tarjetas gráficas, Nvidia ha logrado establecerse como líder gracias a su rendimiento, innovaciones tecnológicas y su reconocida marca. Sin embargo, AMD no se ha quedado atrás y actualmente trabaja en investigaciones avanzadas para competir de igual a igual en términos de path tracing y calidad gráfica.
Tecnología de inteligencia artificial aplicada al trazado de rayos
AMD ha enfocado su investigación en la aplicación de redes neuronales para lograr el path tracing en tiempo real en sus GPUs con arquitectura RDNA. Nvidia ha desarrollado su tecnología DLSS (Deep Learning Super Sampling) que no solo ofrece supermuestreo, sino también la generación de fotogramas y reconstrucción de rayos. Con su reciente trabajo, AMD busca alcanzar un estándar similar mediante la reconstrucción y denoising (reducción de ruido) neural, una técnica crucial para mejorar la calidad de la imagen en tiempo real.
El desafío del path tracing en tiempo real
El path tracing es un proceso que normalmente requiere miles de cálculos de rayos por cada píxel, algo que se utiliza ampliamente en la industria cinematográfica. Sin embargo, trasladar este método a gráficos en tiempo real exige una reducción drástica en la cantidad de muestras de rayos, lo cual genera ruido en la imagen. AMD planea abordar este problema mediante una red neuronal que elimine el ruido y preserve los detalles de la escena con un mínimo de muestras, lo que permitiría obtener resultados visuales de alta calidad en menos tiempo.
Supersampling y denoising en una sola red neuronal
Una de las innovaciones de AMD es la integración del supermuestreo y la eliminación de ruido en una sola red neuronal. Esto representa un avance significativo, ya que permite generar imágenes a una resolución de pantalla superior a la resolución de renderizado, logrando path tracing en tiempo real con una calidad óptima. La unificación de estos procesos ahorra recursos y podría hacer que esta tecnología sea más accesible en una amplia gama de dispositivos.
¿Será FSR 4 la próxima competencia directa de DLSS?
Con esta investigación, AMD podría estar sentando las bases para una nueva versión de su tecnología de resolución, FSR (FidelityFX Super Resolution), que compita en calidad y rendimiento con la solución DLSS de Nvidia. Si bien las tarjetas Nvidia RTX emplean hardware especializado para sus funciones de IA, como los aceleradores de flujo óptico en las GPUs de la serie 40, las tarjetas AMD no cuentan con este tipo de unidades dedicadas. Sin embargo, los procesadores gráficos RDNA 3 de AMD ya integran aceleradores de IA que podrían ser utilizados de manera optimizada en tareas de supermuestreo y denoising.
Limitaciones de hardware actuales y proyecciones futuras
Aunque AMD se enfrenta al reto de implementar su tecnología en sus GPUs actuales sin hardware específico de IA, existen posibilidades de que logre aplicar sus avances en procesamiento neural en sus modelos existentes o en futuras versiones de hardware. En caso de que lo logre, la implementación de FSR podría funcionar de manera más amplia en todas las GPUs, aunque con ciertas limitaciones en calidad.
Una promesa de gráficos accesibles y de alta calidad
Si AMD logra consolidar su enfoque de path tracing neural y supermuestreo, podría abrir las puertas a gráficos de alta fidelidad en tiempo real para una mayor variedad de hardware. Juegos de última generación que demandan una alta calidad de gráficos, como «Alan Wake 2», «Black Myth Wukong» y «Cyberpunk 2077», plantean un desafío significativo para el path tracing en tiempo real, lo que sugiere que AMD necesitará hardware avanzado para competir en niveles de calidad superiores.
AMD sigue avanzando en su objetivo de ponerse al nivel de Nvidia. Sus investigaciones en el uso de redes neuronales para optimizar el path tracing en tiempo real marcan un camino innovador y prometedor en la industria. Sin duda, los próximos lanzamientos mostrarán hasta dónde puede llegar esta competencia y cómo los jugadores se beneficiarán con gráficos de calidad nunca antes vistos.
