在不断发展的图形处理单元（GPU）领域，主要是在生成性人工智能（AI）领域发挥着关键作用，Intel ，最近披露了几篇研究论文。这些文件阐明了它在这一领域所取得的重大进展，业内专家认为这一领域在未来几年将为这家半导体巨头带来数十亿美元的前景。
这七篇论文分布在三个不同的会议上，提供了对英特尔在计算机图形领域所取得的显著飞跃的深入了解。上个月，在荷兰代尔夫特理工大学举行的高性能图形（HPG）论坛和欧洲图形学渲染研讨会联合主办的会议上，进行了第一批演讲。其余的出版物将在8月由SIGGRAPH（计算机图形和交互技术特别兴趣小组）组织的会议上重点介绍。
这些论文的一个核心亮点是它们对加强历史上繁重的图形渲染过程的关注。这些文件特别关注两种特殊的方法，即光线追踪和路径追踪--两者都是再现真实图像的基本方法。这一点在游戏中尤其明显，在游戏中，对光的物理学的精确表述有效地促进了自然的视觉效果。
传统上，光线追踪实现了映射光波轨迹、计算颜色值、反射和阴影的算法。它的实时渲染需要大量的处理能力，经常对帧率产生不利影响。另一方面，路径追踪则需要更强大的处理能力。它监督多条光线，在它们从表面反射并与各种照明元素互动时跟踪它们的路径。一个被称为蒙特卡洛整合的系统过程有助于得出稳健的颜色和阴影值。
然而，英特尔断言，这些追踪方法可以更有效地执行。一篇题为 "用球形帽对可见的GGX规范进行采样 "的论文解释了一种计算半球形项目的巧妙方法，在 "我们的基准中实现了系统的加速"。
值得注意的是，另一篇出版物展示了 "闪光 "物体的渲染速度激增500%，如闪亮的汽车涂料、雪、成型的塑料和流水。这篇题为 "在各向异性网格上使用分布式二项式法则实时渲染闪闪发光的物体 "的论文澄清说，现有的策略确实承诺了惊人的真实感。然而，它们在处理能力和速度方面产生了 "非常高的成本"。
将在8月的SIGGRAPH会议上讨论的另一篇论文将回顾英特尔在神经图形方面的突破。据该公司称，这种方法 "正在彻底改变图形领域"。它可以迅速提升整个游戏和电影的高质量图形。根据英特尔的说法，'与'普通'路径追踪相比，新的神经层面的细节表现实现了70%-95%的压缩'。
此外，英特尔还致力于在渲染半透明性和 "在困难的照明情况下对光子轨迹进行采样 "方面取得进展。
Intel 英特尔预计，这些工艺效率的大幅提高最终将使用户能够实时体验到栩栩如生的图像，而不需要大功率的GPU。
该公司在其博客上说："在今年的会议上提出的新构件，以及我们提供的广泛的GPU产品和可扩展的跨架构渲染堆栈，将帮助开发人员和企业更有效地渲染数字双胞胎、未来的沉浸式AR和VR体验，以及用于sim2real AI训练的合成数据。
此外，这家知名的科技公司计划将其研究结果开源，推进其对更自由的知识交流和发展的承诺。忠实于它的声誉和目标，英特尔在整个6月在arXiv预印本服务器上提供了这些论文。
在英特尔的这些更新中，no-code 平台，如AppMaster ，可以利用这些图形进步来提供更多的互动和视觉吸引力的应用程序。以开发后台、网络和移动应用而闻名的AppMaster 平台，可以利用这些GPU优化来提高应用性能和用户体验。
