PCWorld报道称，微软正通过名为DirectX线性代数和DirectX计算图编译器的新工具，将人工智能嵌入DirectX，旨在彻底改变游戏渲染方式。
主要芯片制造商AMD、英特尔和英伟达均支持这些AI计划，这可能让集成GPU在游戏性能上与独立显卡一较高下。这些技术能够实现动态着色器创建、神经纹理压缩和高级超分辨率，有望让诸如路径追踪等高端图形功能在不同硬件上普及。游戏越来越多地使用AI进行渲染，因此微软正将AI引入未来图形芯片渲染游戏的方式中。
3月21日，微软在其DirectX编程接口中引入了DirectX线性代数以及DirectX计算图编译器，这两项技术的预览版预计将于今年晚些时候发布。
微软关于这两项技术的定位声明，至少有助于解释它们各自的应用场景。微软图形项目经理阿黛尔·帕森斯（Adele Parsons）在一篇博客文章中写道：“【机器学习】不再是小众优化或后处理技巧。它正日益嵌入整个图形管线，影响着帧的生成方式、内容的创作方式以及游戏开发者实现其艺术愿景的方式。DirectX正在演进以支持这一未来——一个机器学习与传统渲染工作负载同等重要的未来。”
大多数发烧友都了解图形芯片如何使用人工智能或机器学习。超分辨率技术要求GPU以较低、较不复杂的分辨率渲染场景，然后使用AI技术将分辨率提升或增加到所需质量。帧生成技术要求GPU渲染一帧，然后再渲染另一帧；接着使用AI来插值计算玩家在中间帧应该看到的内容。虽然这可能引入一点延迟，但它可以将帧率推至更高水平，极大地改善视觉流畅度。
这两种技术相结合，可以增强GPU的实际渲染输出，使得入门级或集成GPU（如英特尔的新款Panther Lake）在游戏表现上能够与较旧的独立GPU竞争。
微软软件工程经理马克斯·麦克马伦（Max McMullen）邀请了AMD、英特尔和英伟达的代表在旧金山的游戏开发者大会上与他同台亮相，以证明他们的支持。
这本质上是数学
DirectX线性代数所做的，简单来说就是支持AI所使用的数学运算。传统的GPU使用向量-矩阵运算来计算3D形状和光照。为AI设计的处理器，例如新一代工作站GPU，则使用矩阵-矩阵运算。而像英伟达的Tensor核心这样的逻辑单元，随着时间的推移变得越来越重要，它们执行的就是矩阵-矩阵计算。
然而，DirectX线性代数的重点并不在于让游戏开发者控制AI。根据微软的博客文章，微软发现某些功能（如时间性超分辨率）依赖于矩阵数学——并且这些功能在应用于着色器时效果非常好。着色器就像是GPU的渲染指令集，它们通常在开始玩游戏之前就被下载好——而微软对此并不满意。
然而，DirectX计算图编译器可能具有更大的潜力。像AMD第一代FSR这样的旧工具，是通过观察像素级别的变化来描述帧与帧之间的差异来绘制场景的。但现代版本的FidelityFX Super Resolution（以及英伟达的DLSS）已经迁移到全模型集成，即检查整个场景或模型。AI本质上不是指令像素“移动”，而是计算像素应该在哪里，并据此进行分配。
换句话说，逐像素插值可能不知道一个“球”是否移动到了“树”后面。其理念是全模型插值能够知道，并提供更准确的场景呈现。微软正试图将这一点迁移到DirectX管线本身。
英伟达杰出工程师唐·布里顿（Don Brittain）指出，除此之外，围绕这两项DirectX技术设计的游戏基本上可以与GPU对话并构建自己的着色器——并且可以为未来游戏发布时尚未问世的GPU做到这一点。
然而，一些玩家拒绝接受“假帧”的概念，即AI试图正确猜测GPU原本会渲染的内容。这两项DirectX技术将进一步推进这一概念。高管们谈到了“神经纹理压缩”，即AI本质上会猜测压缩的纹理在解压缩后应该是什么样子；以及“神经光照”，即AI会计算它认为光线应该照射的位置。
其权衡取舍在于，让更广泛的游戏玩家能够使用更先进的功能。麦克马伦表示，神经纹理压缩可以减少游戏纹理对大量内存和存储的需求——最高可达30%。神经辐射度可以减少对专用光线追踪单元的需求，并使更多游戏玩家更容易获得逼真的“路径追踪”效果。
然而，这两项技术都尚未临近发布。微软表示，DirectX计算图编译器将于今年夏季提供私人预览。DirectX线性代数将于4月进入公开预览。之后还需要一段时间，它们才会成为DirectX的正式组成部分，并被整个行业广泛采用。
