Назад
ДонНТУ Портал магистров Страница факультета Страница кафедры


УДК 004.2

ОБЗОР ГРАФИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ИХ АРХИТЕКТУР

Мулявин Д.Е., студент/магистрант

Мальчева Р.В., к.т.н., доцент

ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк Кафедра компьютерной инженерии

Аннотация: Работа представляет обзор устройства компьютерных графических систем в контексте системы на базе RISC-процессора Intel i860, высокопроизводительной мультимикропроцессорной системы Silicon Graphics POWER IRIS 4D/380 VGX и технологий RTX и DLSS функционирующих с применением искусственного интеллекта.

Ключевые слова: компьютерная графика, графические системы, Intel i860, Graphics POWER IRIS 4D/380 VGX, NVIDIA RTX/DLSS.

Annotation: The article presents an overview of computer graphics system architectures in the context of the Intel i860 RISC processor-based system, Silicon Graphics POWER IRIS 4D/380 VGX high-performance multi-microprocessor system and RTX and DLSS technologies functioning with artificial intelligence.

Keywords: computer graphics, graphics systems, Intel i860, Silicon Graphics POWER IRIS 4D/380 VGX, NVIDIA RTX/DLSS.

Введение. Компьютерная графика — это динамично развивающаяся область, играющая важную роль в самых разных сферах, от визуализации данных до создания анимации и разработки игр. Основой любой графической системы является вычислительная архитектура, состоящая из процессоров, памяти и устройств ввода-вывода, но с уникальными компонентами и особенностями, позволяющими эффективно обрабатывать и выводить графические данные на экран. Статья рассматривает эволюцию и разнообразие архитектур графических систем, анализируя конкретные примеры на базе RISC-процессора Intel i860, многопроцессорной системы Silicon Graphics POWER IRIS 4D/380 VGX и технологий компании NVIDIA – RTX и DLSS.

Цель исследования. В Изучить историю развития графических систем и компьютерной графики, структуру и функции систем компьютерной графики, раскрыть особенности их архитектурных элементов. Особое внимание уделяется многоядерным архитектурам и системам с применением искусственного интеллекта, которые поддерживают высокопроизводительную обработку графики и сложных визуализаций.

Краткая история развития графических систем. Началом истории компьютерной графики (КГ) считается 1951 год – дата разработки первого дисплея для компьютера Whirl, использовавшийся для системы ПВО ВМФ США.

Следующим и более совершенным изобретением стала программа Sketchpad, созданная в 1962 году – первая в своем роде, имевшая возможность рисовать примитивные фигуры и вращать их на экране. Кроме этого, в 60-х были впервые применены такие революционные технологии, как система автоматизированного проектирования DAC-1, разработанная компаниями General Motors и IBM; наголовный дисплей Ивана Сазерленда, отображающий отдельные 3D-изображения; а также первый алгоритм трассировки лучей, описанный Артуром Эппелем в 1968 году.

1970-е годы стали для КГ прорывными, поскольку впервые были созданы растровые дисплеи, обладающие большими преимуществами, чем их предшественники: вывод большого объема данных, устойчивое, немерцающее изображение, с высокой частотой кадров, работа с цветовой палитрой и уменьшенная стоимость мониторов. В этот период также была создана компания Silicon Graphics, ставшая главным производителем передовых систем рендеринга [1].

В 1980-е годы появились мощные микросхемы и новых процессоры, включая первые графические процессоры (GPU), что сделало возможным высокое разрешение графики на ПК. Развитие доступной видеопамяти (VRAM) и первых специализированных графических карт способствовало улучшению визуальных возможностей. Рабочие станции с высокой разрешающей способностью стали популярны в инженерии и дизайне, а персональные компьютеры, такие как Amiga и Macintosh, открыли новые возможности для художников и дизайнеров.

В 1990-е годы компьютерная графика совершила прорыв в массовом использовании 3D-моделирования, а качество визуализации значительно улучшилось. Домашние компьютеры стали способны выполнять сложный рендеринг, что снизило популярность рабочих станций, таких как Silicon Graphics, и повысило значение ОС Windows и Mac. Nvidia выпустила GeForce 256 — первую видеокарту с полноценным GPU, что стало революцией в графике на ПК [1, 2].

В XXI веке технологии компьютерной графики достигли уровня, позволяющего создавать изображения, сопоставимые по реалистичности с фотографиями. Существуют разнообразные аппаратные и программные инструменты для создания изображений различных типов и целей — от схем и чертежей до фотореалистичных изображений. Компьютерная графика применяется почти во всех научных и инженерных областях для улучшения визуального восприятия и передачи информации. Нередко на сегодняшний день результат наилучшей детализации и фотореалистичности, также и скорости в сочетании с простотой достигается с помощью нейронных сетей и искусственного интеллекта.

Развитие архитектур графических систем.

Система на базе RISC-процессора (i860). Эта разработка, представляющая собой RISC-микропроцессор с включением графического устройства, принадлежит фирме Intel. Процессор является высокоскоростным и может выступать в качестве графического процессора в рабочих станциях, предназначенных для 3D графических подсистем. В его состав входят: графическое устройство, модуль управления шиной данных и памятью, кэш-память, ЦП с RISC архитектурой для обработки целых чисел, а также модули для выполнения арифметических операций сложения и умножения над числами с плавающей запятой.

Процессор выполняет ряд операций: выборка и декодирование команд; пересылка данных в сегмент операций с ПЗ; логические операции и сдвиг; работа с шиной данных и кэшем; общее управление системой.

Сегмент работы с ПЗ содержит структуру из 32 регистров и устройств сложения и умножения. Сегмент работает в двух режимах: скалярном (на одну операцию – 3-4 цикла) и конвейерном (одна операция – один цикл).

Графическое устройство использует данные, обрабатывающиеся в сегменте работы с ПЗ, поддерживая размерность данных в 8, 16 и 32 бита, представляющих размер пиксела. Вне зависимости от размера устройство может обрабатывать параллельно несколько пикселов, представленных в 64-битном слове. Для работы с 3D-графикой графическое устройство имеет отдельный режим, в котором для Z-буфера (16 и 32 бит) выполняется аппаратное сравнение глубин для объектов, а также используется интерполяция цветовых и Z значений для улучшения закраски [3, 4].

Система Silicon Graphics POWER IRIS 4D/380 VGX. Является одной из наиболее высокопроизводительных графических систем. Эта система представляет собой мультимикропроцессорную архитектуру с 8 процессорами RISC MIPS RS3000 и сопроцессорами с плавающей запятой RS3010, работающими в общей памяти. Графическая подсистема VGX в IRIS VISION состоит из 85 специализированных микросхем десяти типов и включает 4 объединенные в конвейер подсистемы: геометрическую, растеризации, растровую, дисплейную. Геометрическая подсистема подключена к параллельному процессору через 64-битный интерфейс MPlink, принимая геометрические данные в мировых координатах. Она выполняет преобразования и расчеты освещенности, передавая данные в экранных координатах в растеризационную подсистему. Система включает Командный Процессор и Геометрическую Машину SIMD. Командный Процессор преобразует данные в формат с плавающей запятой и распределяет команды между четырьмя модулями Геометрической Машины, которая обеспечивает пик 128 MFLOPS.

Растеризационная подсистема преобразует координаты вершин в пиксели с интерполяцией параметров, таких как цвет и текстура. Она включает четыре процессора: сортировщик вершин, машину полигонов, машину областей и Span-процессоры, которые распределяют данные между пятью или десятью потоками пикселей [4].

Первый процессор — сортировщик вершин — организует поток команд и данных с плавающей запятой, поступающий от Геометрической Машины, в такие примитивы, как точки, линии и треугольники, и передает от одного до четырех примитивов на Машину Полигонов. Он также выполняет сортировку треугольников и вершин четырехугольников для дальнейших вычислений.

Машина полигонов, представляющая собой SIMD процессор с плавающей запятой и четырьмя модулями, структурно схожа с Геометрической Машиной. Она начинает преобразование треугольников, вычисляя наклоны сторон и параметры в направлениях X и Y.

Машина областей, также являющаяся SIMD процессором с фиксированной запятой, состоит из четырех устройств и управляется микропрограммируемым секвенсором. Она преобразует начальные значения и углы, формируя X, Y и другие параметры для вертикального расстояния между верхним и нижним краем треугольника, и передает эти данные, включая углы наклона в Y-направлении, в Span-процессор [3]. Каждый Span-процессор отвечает за набор столбцов экрана, генерируя данные для глубины Z, цвета и текстурных координат, отправляемых в растровую подсистему. Растровая подсистема, оснащенная 20 или 40 машинами образов, обеспечивает доступ к 140-битной информации для каждого пикселя, в том числе к данным цвета, текстуры и Z-буферу, и поддерживает обработку до 20 миллионов пикселей в секунду.

Дисплейная подсистема выводит информацию из кадрового буфера на экран, адаптируясь под режимы отображения, такие как двойное буферирование или различные стили цветопередачи [4].

Современные системы с использованием искусственного интеллекта.

Говоря о таких системах, нельзя обойти стороной технологии самой передовой компании в области графики – NVIDIA. Их графические адаптеры являются на сегодняшний день самыми популярными и совершенными. Во многом это тесно связано с областью кинематографа и видеоигр, поскольку именно они являются основным двигателем прогресса в области графики. Одними из важнейших для видеоигр на сегодня является технология RTX (Ray Tracing eXtreme) в связке с Deep Learning Super Sampling (DLSS), позволяющие создать фотореалистичную графику во многих современных играх.

Технология RTX является реализацией аппаратного ускорения трассировки лучей, основанного на интеграции тензорных и RT-ядер в архитектуру графических процессоров, начиная с NVIDIA Turing. Основное новшество RTX — добавление RT-ядер для выполнения вычислений по трассировке лучей и тензорных ядер, предназначенных для ускоренной работы алгоритмов глубокого обучения, таких как DLSS.

RT-ядра — это специальные вычислительные модули в GPU, которые обрабатывают лучи для получения изображений с высокой реалистичностью, имитируя физическое поведение света. RT-ядра выполняют три основные функции: проверку пересечений, расчет теней и отражений, и вычисление взаимодействий с поверхностями. В ходе работы RT-ядра взаимодействуют с общими ядрами CUDA, которые обеспечивают основные графические вычисления. Каждое RT-ядро способно выполнять несколько операций пересечения за цикл, что существенно ускоряет рендеринг, особенно при высоких уровнях детализации и сложности сцен [5].

Тензорные ядра оптимизированы для матричных вычислений, которые играют ключевую роль в алгоритмах машинного обучения. В рамках RTX они выполняют операции свертки и матричные умножения, что позволяет ускорять модели глубокого обучения. Тензорные ядра предоставляют ресурсы для выполнения операций с плавающей запятой низкой точности (например, float 16 и float 8), что снижает нагрузку на вычислительные блоки и повышает производительность без заметных потерь в качестве изображения [5].

RT-ядра и тензорные ядра взаимодействуют с основными CUDA-ядрами, разделяя задачи по обработке графики и алгоритмов машинного обучения. CUDA-ядра обрабатывают геометрию, растеризацию и другие графические задачи, тогда как RT-ядра занимаются трассировкой лучей, а тензорные ядра поддерживают алгоритмы ИИ для оптимизации изображения (например, DLSS). Этот многозадачный подход позволяет эффективно распределять вычислительные ресурсы и минимизировать задержки в обработке графических сцен.

DLSS — это алгоритм сверхвысокого разрешения, который использует возможности глубокого обучения для повышения качества изображения при рендеринге с низким разрешением, уменьшая нагрузку на GPU. Его основой является нейронная сеть, обученная на большом количестве кадров высокого качества, что позволяет системе предсказывать и восстанавливать детали, не находящиеся в исходном изображении. DLSS состоит из двух основных компонентов: нейронной сети и механизма «апскейлинга». Нейронная сеть работает на тензорных ядрах, обучаясь на заранее собранных наборах данных. Этот процесс включает в себя анализ кадров с низким разрешением и их улучшение до высокого разрешения с сохранением четкости и точности. Важной особенностью DLSS является интеграция шумоподавления и адаптивного сглаживания, что улучшает качество изображения, особенно в динамических сценах. Шумоподавление снижает артефакты, возникшие при апскейлинге, а адаптивное сглаживание помогает сохранить четкость на объектах с высокой детализацией [5].

Список использованных источников.