গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিটের (জিপিইউ) ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, প্রধানত জেনারেটিভ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই), Intel সম্প্রতি বেশ কয়েকটি গবেষণাপত্র প্রকাশ করেছে। এই নথিগুলি একটি ক্ষেত্রটিতে এটি যে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করছে তা আলোকিত করে যে শিল্প বিশেষজ্ঞরা বিশ্বাস করেন যে আগামী বছরগুলিতে সেমিকন্ডাক্টর বেহেমথের জন্য বহু-বিলিয়ন ডলারের সম্ভাবনা উপস্থাপন করে।
তিনটি ভিন্ন কনভেনশন জুড়ে ছড়িয়ে থাকা সাতটি গবেষণাপত্র ইন্টেলের কম্পিউটার গ্রাফিক্সে গৃহীত উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির মধ্যে একটি তীব্র অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। প্রথম উপস্থাপনাগুলি গত মাসে নেদারল্যান্ডসের ডেলফ্ট ইউনিভার্সিটি অফ টেকনোলজিতে রেন্ডারিং-এ হাই পারফরম্যান্স গ্রাফিক্স (এইচপিজি) ফোরাম এবং ইউরোগ্রাফিক্স সিম্পোজিয়ামের মধ্যে একটি সহ-হোস্টেড সম্মেলনে পরিচালিত হয়েছিল। অবশিষ্ট প্রকাশনাগুলি আগস্টে SIGGRAPH (কম্পিউটার গ্রাফিক্স এবং ইন্টারেক্টিভ টেকনিকের উপর বিশেষ আগ্রহ গ্রুপ) আয়োজিত সম্মেলনে হাইলাইট করা হবে।
এই কাগজগুলির একটি কেন্দ্রীয় হাইলাইট হল ঐতিহাসিকভাবে ভারী গ্রাফিক্স-রেন্ডারিং প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করার উপর তাদের ফোকাস। নথি দুটি বিশেষ পদ্ধতিতে বিশেষ মনোযোগ দেয়, রে ট্রেসিং এবং পাথ ট্রেসিং - উভয়ই বাস্তবসম্মত চিত্র পুনরুত্পাদনের প্রাথমিক। এটি গেমিং-এ বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য, যেখানে হালকা পদার্থবিদ্যার সুনির্দিষ্ট উপস্থাপনা কার্যকরীভাবে প্রাকৃতিক-সুদর্শন দৃশ্যগুলিতে অবদান রাখে।
প্রথাগতভাবে, রে ট্রেসিং আলোক তরঙ্গের গতিপথ ম্যাপ করতে, রঙের মান, প্রতিফলন এবং ছায়া গণনা করতে অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে। এর রিয়েল-টাইম রেন্ডারিং যথেষ্ট প্রক্রিয়াকরণ শক্তির দাবি করে, প্রায়শই ফ্রেমের হারকে বিরূপভাবে প্রভাবিত করে। পাথ ট্রেসিং, অন্যদিকে, আরও শক্তিশালী প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন। এটি একাধিক আলোক রশ্মির তত্ত্বাবধান করে, তাদের পথগুলিকে ট্র্যাক করে কারণ তারা পৃষ্ঠগুলিকে প্রতিফলিত করে এবং বিভিন্ন আলোক উপাদানগুলির সাথে যোগাযোগ করে। মন্টে কার্লো ইন্টিগ্রেশন নামক একটি পদ্ধতিগত প্রক্রিয়া শক্তিশালী রঙ এবং শেডিং মানগুলি উপসংহারে সহায়তা করে।
যাইহোক, ইন্টেল দাবি করে যে এই ট্রেসিং পদ্ধতিগুলি আরও দক্ষতার সাথে কার্যকর করা যেতে পারে। 'গোলাকার ক্যাপগুলির সাথে দৃশ্যমান জিজিএক্স নরমালস' শিরোনামের একটি গবেষণাপত্র 'আমাদের বেঞ্চমার্কে পদ্ধতিগত গতি-আপ' অর্জন করে হেমিস্ফেরিক আইটেমগুলি গণনা করার একটি বুদ্ধিমান পদ্ধতির ব্যাখ্যা করে।
লক্ষণীয়ভাবে, অন্য একটি প্রকাশনা 'চকচকে' বস্তুর রেন্ডারিং গতিতে 500% বৃদ্ধি প্রদর্শন করেছে যেমন ঝকঝকে গাড়ির রং, তুষার, মোল্ড প্লাস্টিক এবং চলমান জল। 'রিয়েল-টাইম রেন্ডারিং অফ গ্লিন্টি অ্যাপিয়ারেন্স ইউজ ডিস্ট্রিবিউটেড বাইনোমিয়াল লস অন অ্যানিসোট্রপিক গ্রিড' শিরোনামের পেপারটি স্পষ্ট করে যে বিদ্যমান কৌশলগুলি অত্যাশ্চর্য বাস্তববাদের প্রতিশ্রুতি দেয়। যাইহোক, তারা প্রক্রিয়াকরণ শক্তি এবং গতি সম্পর্কিত একটি 'খুব উচ্চ খরচ' বহন করে।
আগস্টে SIGGRAPH সম্মেলনে আলোচনা করা একটি পৃথক কাগজ নিউরাল গ্রাফিক্সে ইন্টেলের অগ্রগতি পর্যালোচনা করবে। এই পদ্ধতি, কোম্পানির মতে, 'গ্রাফিক্স ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটাচ্ছে।' এটি অবিলম্বে গেম এবং চলচ্চিত্র জুড়ে উচ্চ-মানের গ্রাফিক্স র্যাম্প করতে পারে। ইন্টেলের মতে, 'ভ্যানিলা' পাথ ট্রেসিংয়ের তুলনায় বিশদ প্রতিনিধিত্বের নতুন নিউরাল স্তর 70%-95% কম্প্রেশন অর্জন করে।'
তদুপরি, ইন্টেল ট্রান্সলুসেন্সি রেন্ডারিং এবং 'কঠিন আলোকসজ্জার পরিস্থিতিতে ফোটন ট্র্যাজেক্টোরিজের নমুনা নেওয়ার ক্ষেত্রে অগ্রগতি নিয়েও কাজ করছে।'
Intel অনুমান করে যে প্রক্রিয়া দক্ষতায় এই উল্লেখযোগ্য লাভগুলি শেষ পর্যন্ত ব্যবহারকারীদের উচ্চ-পাওয়ার GPU-এর প্রয়োজন ছাড়াই রিয়েল-টাইমে জীবন-সদৃশ চিত্র উপভোগ করতে সক্ষম করবে।
কোম্পানি তার ব্লগে বলেছে, 'এই বছরের কনফারেন্সে উপস্থাপিত নতুন বিল্ডিং ব্লকগুলি, আমাদের GPU পণ্যের বিস্তৃত অফার এবং স্কেলযোগ্য ক্রস-আর্কিটেকচার রেন্ডারিং স্ট্যাকের সাথে, ডেভেলপার এবং ব্যবসাগুলিকে ডিজিটাল টুইনগুলির আরও দক্ষ রেন্ডারিং করতে সাহায্য করবে, ভবিষ্যতে নিমজ্জিত। AR এবং VR অভিজ্ঞতা, সেইসাথে sim2real AI প্রশিক্ষণের জন্য সিন্থেটিক ডেটা।'
তদ্ব্যতীত, বিখ্যাত প্রযুক্তি সংস্থাটি তার অনুসন্ধানগুলিকে ওপেন সোর্স করার পরিকল্পনা করেছে, বিনামূল্যে জ্ঞান বিনিময় এবং বিকাশের প্রতি তার প্রতিশ্রুতিকে এগিয়ে নিয়ে গেছে। এর খ্যাতি এবং উদ্দেশ্য অনুসারে, ইন্টেল জুন জুড়ে arXiv প্রিপ্রিন্ট সার্ভারে এই কাগজগুলি উপলব্ধ করেছে।
ইন্টেলের এই আপডেটগুলির মধ্যে, AppMaster মতো no-code প্ল্যাটফর্মগুলি এই গ্রাফিক অগ্রগতিগুলিকে আরও ইন্টারেক্টিভ এবং দৃশ্যত আকর্ষণীয় অ্যাপ্লিকেশনগুলি সরবরাহ করতে ব্যবহার করতে পারে। AppMaster প্ল্যাটফর্ম, ব্যাকএন্ড, ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপের বিকাশের জন্য পরিচিত, অ্যাপ্লিকেশন কর্মক্ষমতা এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে এই GPU অপ্টিমাইজেশানগুলিকে কাজে লাগাতে পারে।
