漫谈光线追踪

漫谈光线追踪

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光线追踪，是一种通过模拟光线在三维场景中的传播路径来生成逼真图像的计算机图形学技术。在2018年的SIGGRAPH上，老黄发布了能够在实时渲染中完成光线追踪的 RTX 平台，并在当年的图灵架构GPU中搭载了针对光线追踪的硬件加速技术，这代GPU就是我们熟知的20系列，为此，英伟达特地将20系以后的显卡冠名为尊贵的RTX。这一套硬件加速单元，则被称为RTC，Ray Tracing Core，并在当下的图形学应用领域中发挥着重要的价值。今天铁云就来给大家简单讲讲光追的应用和未来的发展方向，并祝各位圣诞节快乐。

光追为什么效果好？

相比于传统光栅化渲染而言，光追更符合人类认知世界的物理本质。传统渲染整幅图都是“画”出来的，先对物体进行三角形建模，再将物体的阴影和反射折射等贴图贴在屏幕这张画布上，就像我们美术课上画画一样。这就导致水平不好的画家，容易把画画得不真实。而且，物体边缘的细节处理是比较困难的，在实际应用中，我们需要通过曲面细分，抗锯齿等各种技术手段来处理这些问题，即便如此，在要求较高的场景中，传统光栅化渲染的画面依然不够精细。但光追则完全不同，它直接模拟光线在实际世界中的传播，通过判断是漫反射，镜面反射和折射来计算颜色，并把光线照射不到的位置计算为阴影。这样生成出来的物体颜色和阴影均真实符合物理场景，且因为是直接进行物理模拟，光追下的全局光照非常精准，这就让光追的渲染效果远胜于传统渲染。

光追现在被用在哪里？

目前的光追，主要被用在游戏，影视特效，场景生成等领域。游戏领域无需赘述，显卡通过光线追踪的方式来替代传统光栅化的着色，使得整体游戏画面更加的真实；影视特效则是游戏领域的升级。游戏需要满足高帧率的显示，而且毕竟我们这帮臭打游戏的就给了这么点钱，所以必须在帧率和画质之间取平衡点，但影视特效并不需要实时展示，它可以使用大量的GPU按天来渲染，所以用4060和4090渲染出来的效果，理论上是一样的，用户会更加倾向选择总成本更低的方案，事实上，在硬件加速被设计出来之前，通过软件方式实现光追效果就已经在用了。

场景生成领域则是最近开始升温的新应用场景，在自动驾驶和具身机器人训练领域，解决方案提供商需要训练自己的智驾和VLA模型，这涉及到大量的场景数据需求，但是各种光照条件下的数据较难获取，跨度很长，所以通过图形引擎来生成场景数据就显得很有价值，此时光追的加入，可以使得场景更加逼真，更容易模拟不同季节和气候条件下的真实状态。此外，很多Corner Case只能通过场景生成技术来仿真，比如自动驾驶的鬼探头，机器人领域的侵入式实验，这些实验既难以收集现有数据，又存在着危险性，只能通过99%的仿真和1%的实际数据来完成模型训练，此时，场景生成就成了行业的刚需，相应的带光追的显卡，自然也就成了刚需。

光追性能如何衡量？

目前的光追性能，还是以光线每秒来进行计算的，上图是英伟达40系光追的性能参数。目前看来，在实际使用中，如果需要满足2K分辨率下30帧以上的实时光追效果，100GR/s的速度基本上可以了，也就是说，80系列显卡可以满足实时的游戏需求，50GR/s则需要配合超分辨率功能才能做到流畅，而低于50则会影响渲染效率。在实际测试中也确实如此，如果有购买60系显卡的朋友，打开光追基本上就约等于负优化。

光追+超分辨率，一般是用光追渲染生成较低画质下的画面，如1080p，再通过超分辨率将其扩展到2K甚至4K，4070的光追性能是4080的一半，所以如果一款游戏，4080开光追可以跑到2K40帧，那么4070大概就只能1080P 30帧左右，此时确实需要通过超分辨率来提升游戏性能，当然，超分辨率是建立在尚可的原始画质基础上的，如果全靠超分辨率拉帧率，被人骂拼好帧也属于正常。

而光追在场景生成领域中的应用，则对性能有着刚性的需求：实时帧数超过摄像头的采样刷新率是比较合理的，且必须是原始渲染生成，不能使用超分辨率，目前做机器人训练的企业，也基本上是基于这样的标准来选择显卡的。事实上，英伟达的ISAAC套件在当前的机器人训练中占据了较大份额，其通过Omniverse+Thor+软件栈的生态优势，使得机器人研发企业用起来比较舒服。

目前全球范围已经拥有硬件光追能力的企业有2.5家，另外有2-3家企业正在准备推出带硬件光追能力的产品。硬件光追目前看来，实力最强的还是英伟达，其单位面积性能是某IP公司的数倍，而其积累的软件优势更是可以将硬件的优势进一步放大。

光追未来会有哪些应用？

一家印度人开的公司，Bolt Graphics，宣称自己要做光追专用显卡，并且可以支持Universal Scene Description，主要瞄准的市场也是游戏，建模设计和影视特效。但光追可能可以参与的应用，也许不止这些。

未来，低空经济和机器人会成为经济发展的新引擎，而大量无人设备出现在一起的时候，就需要研究这些设备的路径规划，以防止碰撞和事故。海量机器人或无人机的复杂运动场景规划，或许可以通过光追单元进行加速，如果把这个技术加以延伸，用在特种领域，也许可以得到一批有了意志的钢铁。

此外，大范围的实景生成，光追结合物理引擎，光追结合AIGC，都是光追未来的应用场景，至于回归到光追计算单元的数学意义，将其用于一些其他的计算加速，也是完全有可能的，当然，这些场景还需要进行进一步探索，毕竟RTC出现才不足十年，但是随着世界模型的发展，随着人们对模拟真实世界的需求越来越多，光追技术一定会在其中发挥重要的作用。

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作者：铁云

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