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对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要,

文章作者:99696大富豪棋牌 上传时间:2019-10-05

贾岳杭老师的工作室在北京CBD核心区的一座商住公寓中,两面是玻璃幕墙,视野很开阔,在初春的下午,阳光从西边斜照进屋里暖暖的。屋内陈设简单极了,完全出乎想象,一台个人用的笔记本电脑,旁边是一个画满各种创意、思维导图的白板,一张摆满各种DIY工具的工作台,只是在屋角的格子里有一台高大威猛的工作站比较醒目。贾岳杭老师给我们煮了一杯肯尼亚咖啡,然后就惬意的聊起来。

一、常见小问题

图形处理器(英语:GraphicsProcessingUnit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。

5G时代的到来引发了人们的无限遐想,除了手机市场能够成为最直接的受益者之外,5G极其所倡导的万物互联浪潮也将彻底改变我们游戏体验。凭借着5G网络的东风,这三大关键点将引发一场关于“云游戏”的革命……

制造终极互动游戏——“人形游戏”

G:您跟我们想象的游戏设计师不太一样,我看到您的工作台上还有一台微型机床,还有很多伺服电机……除了游戏编程,您经常动手做一些好玩的东西?

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贾岳杭的DIY工作台

J:我可不是一个游戏程序设计师,那是码农,应该叫做多媒体交互设计师。现在的游戏大多数是在各种电子平台上运行,什么PC啊、笔记本啊、各种Pad、手机之类的,一般只能在视觉、听觉上与人产生互动。而且人机交互的方式是有限的,无论是键盘、鼠标还是触摸屏,给人感觉就是和机器打交道,任何机器都需要与人打交道,这就是人机交互,普通用户不会满足于总是输入“特殊的指令”,更何况是为了娱乐而玩游戏了。为什么现在很多公司喜欢做人形机器人?比如日本本田公司的阿西莫,它看上去没有什么实际意义,却是一个很强的人机交互实验平台。把机器人设计成有胳膊有腿,这本身就是设计的人性化,让人有亲近感,一台人形机器人,再加上声音、图像、触觉等各种传感器,如果在具备人类语言的识别的反馈能力,走出虚拟世界的“游戏伙伴”就出现了。当然,现在也有一些简单的“机器人”可以与人“做游戏”,像各种Saber机器人玩具,不过那些只能给孩子们玩玩,像我这样的老Geek,还是自己DIY吧。

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贾岳杭和他DIY的“真实游戏”

贾岳杭从抽屉里拿出一块布满芯片电路板:“这就是机器人肚子里的东西——Arduino平台,他可以连接各种传感器和数据接口,比如蓝牙、无线WiFi或者电脑的USB,接受指令后转化成PWM信号输出给马达,做出各种动作。不过Arduino平台只能做到数据的收发和转换,还不具备“大脑”的能力,需要要上位机,就是那台工作站来完成智能分析,发送正确的驱动信号至机器人。

Tips:阿西莫

“阿西莫”(ASIMO)机器人2000年10月31日诞生在日本本田技研工业公司,身高130厘米,体重54公斤,能自如地走动、跳舞、甚至是爬楼梯、踢足球。阿西莫拥有目前人形机器人领域最强的移动能力、利用工具与人的协调能力,以及极高的信息交流能力。它能察觉物体、识别程序化面孔、理解手势,当你向“阿西莫”举起手摆出“停”的姿势时,它会停住。当它遇到“熟悉”的面孔会向人挥手致意。

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用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图形的任务,对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。

在聊“云游戏”之前,我们首先要对云游戏有个简单的理解。所谓的“云游戏”显然是与目前主流的“端游”相对的存在。以往我们在运行游戏时,无外乎三大终端,即电脑、手机,以及游戏机,而这些都可以被视为游戏终端。

畅想未来的Game——体感游戏&云游戏

G:是不是未来的游戏都能够从多种感官调动游戏参与者? J:恩,和人形机器玩游戏,可能还有点科幻,不过目前来看,体感游戏互动和云游戏是近期游戏发展的流行趋势。

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用身体控制游戏

G:我们在您的博客上看到您DIY了一个“三维扫描仪”,这是用来为了开发体感互动游戏用的么?

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贾岳杭DIY的3D扫描仪(图片来自贾岳杭的博客)

J:那个三维扫描仪本来是为了用图形反算的方式,做到物理识别,提高3D建模的效率,比如把一个玩偶放在3D扫描仪下,就像在医院做核磁共振扫描一样,马上在计算机上出现这个物体的三维模型,当然不是透视的,而是表面的。不过现在这台还不太成功,因为我能买到的摄像头分辨率不高,而且帧率也太低了。高性能的摄像头都运用在国家安全领域,高速摄像头扫描一张脸庞,通过小波分析技术,瞬间就能完成面部识别,准确率在95%以上,再到数据库中进行比对,就知道你是谁了。

Tips:小波分析

小波分析是指利用“小波”在时间(空间)频率的局部化进行分析,通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节。现在应用领域很广:从信号分析、图像处理,到量子力学、理论物理在到音乐与语言的人工合成等,常见的医学成像与诊断也是一种小波。

G:“云游戏”和现在的网络游戏有什么本质区别么?

J:说到云游戏,和传统的Server-Client结构是有本质区别的。“云”其实是运算技术发展的必然产物:硅基计算机所遵循的“摩尔定律”已经接近极限,必须要靠分布式大规模集成运算,来代替越来越变态的终端设备。未来的游戏拼的是电信的基础设施,比如韩国已经普及了光纤入户,基础设施过关的话,就可以把游戏的运算结果实时推送给用户。现在国内对于“云游戏”的概念比较混乱。真正的云游戏,应该能够让用户在本地客户端不用再进行大规模运算,也不需要存储本地数据,将运算和存储完全放在云端,用户在各种客户端打开都是一样的体验,不管你用电脑,还是Pad,还是手机或电视。另外“云”应该还有很强的事务处理能力。比如你要为爱人买一束花,不仅可以在网上花店选择最合适的品种,还可以在网络上了解到这束花的产地、开放日期、保质期等,甚至是和在什么时候用怎样的浪漫方式送给对方,都会有很好的推荐,给人们带来最大的便利。也许未来的游戏世界和真实世界没有明显的界线。

1.x86计算机是什么意思?

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想成为多媒体交互设计师,得有“金刚钻”

G:要想成为向您这样的多媒体交互设计师,要具备那些本领?

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游戏开发利器——ThinkStation D20工作站

J:除了有动手能力,能自己DIY一些小东西,交互游戏设计师还得会点数学。因为我们天天打交道的就是点乘和叉乘运算、确定法线、构建多边形、计算Cosθ以确定是否碰撞……这些都是最基本的向量运算。与擅长通用计算的CPU相比,GPU也就是显卡核心更加擅长,GPU是由硬件实现的一组图形函数的集合,这些函数主要用于绘制各种图形所需要的运算。这些和像素,光影处理,3D 坐标变换等相关的运算由GPU硬件加速来实现。图形运算的特点是大量同类型数据的密集运算——像上面说的那些向量运算,GPU的微架构就是面向适合于系数矩阵类型的数值计算而设计的,大量重复设计的计算单元,使同一公式采用不同系数同时间段进行多次运算——大量数值运算的线程。像我用的这台联想ThinkStation D20工作站,显卡是NVIDIA Quadro 600,是一种入门级的专业3D显卡,拥有96个CUDA并行处理器核心。虽然他的CPU同样强悍——两颗Intel至强5600,但一共也只有12个核心,而且是串行运算,在点乘和叉乘执行效率方面都不能和GPU相比。

G:除了这些,想成为多媒体交互设计师,还要有哪些特殊装备么?

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记录各种“小聪明”的白板

J:恩,还需要一个白板,纸、笔,随时写写画画,把瞬间的灵感和思路记录下来。游戏设计最大的魅力就是要有“小聪明”,手段要新颖,想法要简单。

 

GPU是为了能够更快处理图像而诞生

啥是云游戏?

个人计算机被称为X86架构的计算机,因为Intel最早开发的CPU架构为8086,后来80286,80386;因此统称为X86架构;

在九十年代,一批工程师意识到:在屏幕上进行多边形图像渲染,本质上是个能并行处理的任务--每个像素点的色彩可以独立计算,不需要考虑其它像素点。于是GPU诞生,成为比CPU更高效的渲染工具。简而言之,由于CPU在图像渲染方面的能力不足,GPU被发明出来分担这部分工作,此后就成了专门搞这方面的硬件。有了上千个更加简单的核心,GPU能高效地处理让CPU十分吃力的任务。只要有合适的代码配合,这些核心就能处理超大规模的数学运算,实现逼真的游戏体验。

而“云游戏”则是通过云计算和5G高速网络实现。复杂的图形渲染和逻辑运算将通过云端的超级计算机运行完成,并通过5G高速无线网络传输到个人智能轻端。因5G网络具备高带宽和低延迟两大特性,具备传输4K视频的能力,从而确保出色游戏体验。

 

GPU作为显示卡的“大脑”决定了该显卡的档次和大部分性能,同时GPU也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像与特效时主要依赖CPU的处理能力,称为软加速。3D显示芯片是把三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内,也就是所谓的“硬件加速”功能。显示芯片一般是显示卡上最大的芯片。时下市场上的显卡大多采用NVIDIA和AMD-ATI两家公司的图形处理芯片。NVIDIA公司在1999年发布GeForce256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。从此NV显卡的芯就用这个新名字GPU来称呼。GPU使显卡削减了对CPU的依赖,并实行部分原本CPU的工作,更加是在3D图形处理时。

智能“轻端”降低游戏门槛

2.为什么买回家500G的硬盘实际只有465G?

GPU能将3D模型的信息转换为2D表示,同时添加不同的纹理和阴影效果,所以GPU在硬件里也是比较特殊的存在。从3D建模到最终显示在屏幕上,GPU渲染场景使用的是流水线操作。早些时候流水线操作是固定不能作任何改动的,整个操作由读取三角形的顶点数据开始,接着GPU处理完后进入帧缓冲区(framebuffer),准备发送给显示器。GPU也能对场景进行某些特定效果的处理,不过这些都是由工程师设计固定好的,能提供的选项很少。

众所周知,想要获得绝佳的游戏体验往往需要高端的硬件设备,比如一块RTX 2080Ti顶级显卡及配套整机。玩家必然不会每天都将这么沉重的设备随身携带,所以通过云端渲染传输到个人随身设备上,这让“轻端”+“云游戏”成为一对黄金搭档。

 

GPU设计之初非针对深度学习而是并行计算

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因为我们是按照2进制算的,即500G = 500 * 1024 * 1024 * 1024 B;

GPU关键性能是并行计算。这意味着可以同时处理运算,而不是一步步进行。复杂问题可被分解为更简单的问题,然后同时进行处理。并行计算适用于HPC和超算领域所涉及的许多问题类型,比如气象、宇宙模型和DNA序列。并不是只有天体物理学家和气象学家才能充分利用并行计算的优点。事实证明,许多企业应用能从并行计算获得超出寻常比例的好处。这包括:数据库查询、密码学领域的暴力搜索、对比不同独立场景的计算机模拟、机器学习/深度学习、地理可视化

智能“轻端”或将大行其道

而他们1024是按照1000算的,因此是500* 1000 * 1000 * 1000 / ( 1024 * 1024 * 1024) = 465 G; 

在GPU设计之初,并非针对深度学习,而是图形加速,在NVIDIA推出CUDA架构之前,GPU并无太强对深度学习运算能力的支持。而如今,NVIDIA可以提供基于其GPU的从后端模型训练到前端推理应用的全套深度学习解决方案,一般的开发人员都可以非常容易地上手使用GPU进行深度学习开发,或者高性能运算。而CUDA架构的开发,耗费了NVIDIA巨大的人力物力。可以说,是CUDA这个中间层(computingframework)的优化,才使得开发者真正爱上了GPU,NVIDIA胜在软件。而CUDA还不能称之为算法,它只是计算硬件与算法之间的桥梁。

当然,这仅仅是从体积和便携性方面的考量。其实最为关键的是,未来云游戏的盛行将彻底降低顶级游戏的准入门槛。比如很多游戏大作其实都需要万元以上的硬件配置才能推动,仅仅这一条就将很多玩家拒之门外。

 

目前来看,NVIDIA作为人工智能计算平台的领导者,但事实是,一开始并非NVIDIA选择了人工智能,而是人工智能的研究者选择了GPU,进而成就了NVIDIA。在2012年,Alex利用深度学习+GPU的方案,一举赢得ImageNetLSVRC-2010图像识别大赛,并奇迹般地将识别成功率从74%提升到85%。NVIDIA敏锐地觉察到了这一趋势,并大力优化基于GPU的深度学习生态系统,并加速迭代开发,三年时间将GPU性能提升了65倍,从而奠定了目前的王者之位。

仅仅从这个角度来看,我们自然也不难理解为什么单机游戏会走向今天的没落。因为想要获得良好的效果,游戏必然成为“硬件杀手”。而云游戏的出现,则彻底降低了顶级游戏的门槛,未来或许只需一个账号,就能让更多的人获得极致的游戏体验效果。

二、计算机的分类

AI时代 GPU将是数据爆炸时代的核心处理模块

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对于人工智能计算架构来说,一般可以归结为三类模式:CPU + GPU,CPU + FPGA,CPU + ASIC(专用集成电路)。其中,应用于图形、图像处理领域的GPU 可以并行处理大量数据,非常适合深度学习的高并行、高本地化数据场景,是目前主流的人工智能计算架构。

NVIDIA早已在部署云端GPU

计算机根据运算能力来说,分为:
(1)超级计算机(Super Computer):最快的计算机, 应用于模拟,比如国防军事领域的模拟,需要摆在空调房间里;

如果把科技产业划分为三个时代:PC 时代、移动互联网时代和AI 时代。目前,我们处于移动互联网时代的末期和下一个时代的早期,即以深度学习、无人驾驶为主的AI 时代。

当然您可能会质疑,云游戏运营商构建强大的云端GPU集群必然会花费高昂的成本,最终还是会转嫁到游戏玩家身上。其实这是现实存在的问题,但却不必过分担忧。毕竟玩家不可能全天24小时游戏占用算力,云端部署反而是节约了算力资源。

上海超级计算机中心的“曙光5000A":

  • 内存: 95TB;

  • 硬盘: 500 TB;

  • CPU:AMD 8347HE 64bit 4核低功耗1.9GHz;

(2)大型计算机(Mainframe Computer):处理大量数据与复杂运算,应用于处理证券交易所的大量数据,需要摆在空调间里;

IBM zEnterprise 114:

  • 内存:120GB;

  • CPU:3.8GHz;

(3)迷你计算机(Minicomputer):用于科学研究,不需要放空调间里;

HP 9000 rp3440-4:

  • 内存:24GB;

  • CPU:1GHz;

(4)工作站(Workstation):性价比较高,用于学术研究,追求稳定;

联想ThinkStation E30:

  • 内存:16GB;

  • CPU:3.2GHz;

  • 硬盘:500GB;

(5)微电脑(Microcomputer):个人计算机;

而从另外一个角度来看,此前很多网络游戏的盛行无非是“免费进入+道具花钱”的温水煮青蛙的运作模式。个人玩家无需搭建强大的游戏终端,无疑就是“免票入园+娱乐付费”的形式,相对于一次性较大的投入,这种方式反而更容易被广大用户所接受。

 

颠覆性的逼真视觉体验

三、计算机的组成

我们强调的“智能轻端”在未来或许有很多种形式,手机或是其中之一。虽然如今的手机GPU在性能方面已经获得了长足的进步,但是从半导体特性来看,手机GPU芯片的体积和晶体管数量自然不能够和高端独立显卡相提并论。

 

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1.大致介绍

手机或将成为云游戏的直接受益者

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因此,手机极有可能成为云游戏最直接的受益者。强大的云端GPU集群渲染出CG级别画质游戏画面传输给手机,无疑可以极大的提升手机游戏画质的同时,并且极大的降低手机本地渲染所需耗费的电力,对手机的续航和发热都有极为明显的改善。

计算机的三大组件:输入/输出单元、CPU、内存;

随着技术的不断迭代,很有可能一幅眼镜就可以成为云游戏的绝佳载体。因为相对于传统的手机而言,此类设备更符合随身的特性,且更具备“轻端”的意义。因为此类设备往往不具备手机那样的屏幕,内部所能容纳的电子元件更少,更强调电池续航能力。

 

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CPU

云游戏与VR的结合(引自VentureBeat)

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与此同时,眼镜类的产品能够更直接的与视觉相关联。随着VR、AR,以及MR等沉浸式视觉体验技术的飞速发展,加之云游戏的赋能,用户仅需一个眼镜就可以进入身临其境的游戏世界,而且完全可以脱离线材和场地的束缚,光想一想就觉得令人兴奋。

 

5G和VR技术的发展一直被绑定在一起,VR也被视为5G重要的应用场景之一。相信随着这两个关键技术的不断演进,云游戏也将获得更为长足的发展。

内存

革命性的深度沉浸体验

 

以前我们玩游戏,无外乎那么几种方式。在PC平台上,我们依靠键盘和鼠标。而在手机平台上,我们需要手指简单的在屏幕上移动,这种操控体验其实并不出色。而在游戏机上,我们则主要通过手柄。其实这些人机交互的方式都只能成为操作,难以沉浸融入。

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硬盘

云游戏是传统端游的全面革命

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而随着云游戏的概念引入,加之前文提到的AR、VR、MR等逼真视觉效果,以及未来体感技术的加持,我们便可以全身心的深度沉浸到游戏的虚拟世界当中。相对于传统的“一顿操作猛如虎”,这种人机交互的方式无疑更具革命性。

显卡

很多科幻迷都知道一个“平行宇宙”概念,或许随着这些先进技术的加持,人们将极有可能打造一个平行于现实世界的虚幻世界,一切都是那么虚幻而又真实。类似的场景我们或许只能在科幻电影中看到,而这一切都将因为5G云游戏等技术而实现。

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科幻电影中的场景将成为现实

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