NVIDIA обещает сделать видеокарты в миллион раз быстрее
Содержание
Game Developers Conference 2026
На конференции разработчиков игр GDC 2026 компания NVIDIA представила долгосрочное видение развития графических технологий. Вице-президент по технологиям для разработчиков Джон Спитцер продемонстрировал дорожную карту, посвящённую будущему трассировки лучей и её более сложной разновидности — трассировки пути. По оценкам компании, будущие поколения игровых графических процессоров смогут обеспечить прирост производительности до одного миллиона раз по сравнению с решениями десятилетней давности. В основе презентации лежал сравнительный анализ развития архитектур NVIDIA за последние годы. За отправную точку была взята серия видеокарт GTX 1000 на архитектуре Pascal, появившаяся в 2016 году. Эти ускорители не имели специализированных блоков для расчёта трассировки лучей, поэтому подобные задачи выполнялись исключительно программными методами и практически не подходили для использования в играх.
Современные графические процессоры компании демонстрируют принципиально иной уровень возможностей. По данным NVIDIA, ускорители нового поколения на архитектуре Blackwell обеспечивают примерно десятикратный прирост производительности трассировки пути по сравнению с предыдущими поколениями и примерно десять тысяч раз быстрее решений эпохи Pascal. Именно эта динамика и стала основой прогноза о дальнейших масштабных скачках вычислительной мощности.
От программных экспериментов к специализированным ядрам
Переломным моментом в развитии графических технологий стало появление архитектуры Turing и серии RTX 20 в 2018 году. Тогда в графических процессорах впервые появились специализированные RT-ядра, предназначенные для ускорения вычислений, связанных с моделированием поведения света в трёхмерных сценах.
Следующие поколения архитектур продолжили развивать эту концепцию. В Ampere и Ada Lovelace были значительно улучшены как блоки трассировки, так и вычислительные возможности, связанные с обработкой алгоритмов машинного обучения. Параллельно развивались и технологии масштабирования изображения, такие как DLSS, позволяющие повышать качество картинки без пропорционального увеличения вычислительной нагрузки.
В современных видеокартах используются и тензорные ядра, оптимизированные для задач искусственного интеллекта. Они играют ключевую роль в нейронном рендеринге — подходе, при котором часть изображения фактически восстанавливается алгоритмами машинного обучения на основе уже рассчитанных данных. Именно сочетание специализированных аппаратных блоков и алгоритмов искусственного интеллекта позволило резко ускорить обработку сложных графических сцен.
Почему мощности транзисторов уже недостаточно
Во время презентации представители компании подчеркнули, что традиционный путь развития вычислительной техники постепенно исчерпывает себя. Простое уменьшение размеров транзисторов больше не способно обеспечивать тот же темп роста производительности, который наблюдался в предыдущие десятилетия. По этой причине дальнейший прогресс в графике, по мнению NVIDIA, будет зависеть прежде всего от алгоритмических решений и технологий искусственного интеллекта. Именно нейронный рендеринг должен стать основой следующего этапа развития индустрии компьютерной графики. Компания рассматривает искусственный интеллект как инструмент, способный восполнить разрыв между возможностями графики в реальном времени и методами рендеринга, применяемыми в киноиндустрии. В производстве фильмов создание одного кадра может занимать часы вычислений на мощных серверах, тогда как игры требуют мгновенной генерации десятков кадров в секунду.
Трассировка пути
Трассировка лучей стала важным этапом в развитии визуальных технологий, поскольку позволяет моделировать отражения, преломления и поведение света значительно реалистичнее традиционной растеризации. Однако даже эта технология остаётся компромиссом между качеством изображения и вычислительными затратами.
Более продвинутым методом считается трассировка пути. В отличие от обычной трассировки лучей, где лучи отслеживаются от точки наблюдения, этот подход моделирует распространение света непосредственно от источников освещения. Для расчётов используется метод Монте-Карло, позволяющий случайным образом выбирать траектории лучей и на основе большого числа выборок формировать итоговое изображение. Такой метод значительно точнее воспроизводит глобальное освещение сцены. В результате изображение получается более естественным: свет мягче рассеивается, отражения становятся реалистичнее, а освещённость объектов ближе к реальным физическим условиям. Однако за высокую точность приходится платить огромными вычислительными затратами. Даже современные видеокарты способны обрабатывать трассировку пути лишь в ограниченных сценариях и нередко требуют вспомогательных технологий вроде генерации кадров и интеллектуального масштабирования изображения.
Новые технологии
На конференции были показаны новые разработки, направленные на повышение эффективности трассировки пути. Среди них — технология ReSTIR, которая оптимизирует выборку лучей в пространстве и времени, улучшая качество глобального освещения и отражений.
Ещё одной новинкой стала система RTX Mega Geometry, предназначенная для более эффективной обработки сложных сцен с огромным количеством геометрических элементов. Она позволяет работать с моделями, содержащими чрезвычайно высокую детализацию, включая сложную растительность и мелкие объекты.
Для демонстрации возможностей этих технологий компания показала сцену из будущей игры The Witcher 4. По данным NVIDIA, в этой демонстрации использовалась сцена, содержащая более двух триллионов треугольников. Освещение, тени и отражения в ней рассчитывались с применением методов трассировки пути.
Следующий шаг — архитектура Rubin
По словам представителей компании, одним из ключевых этапов развития станет архитектура Rubin. Ожидается, что графические процессоры на её основе появятся приблизительно в 2027–2028 годах и приблизят игровые системы к возможностям, которые сегодня доступны лишь профессиональным рендер-фермам. Именно с такими поколениями видеокарт NVIDIA связывает дальнейший рост производительности в задачах трассировки пути. В долгосрочной перспективе компания рассчитывает добиться прироста до одного миллиона раз по сравнению с архитектурой Pascal. Такая вычислительная мощность должна позволить приблизить графику в играх к уровню фотореализма. При этом изображения будут формироваться в реальном времени благодаря комбинации аппаратных ускорителей и алгоритмов искусственного интеллекта.
Несмотря на стремительное развитие, трассировка пути пока остаётся редкостью в игровой индустрии. Даже обычная трассировка лучей требует значительных ресурсов, поэтому большинство проектов продолжает использовать её лишь частично, комбинируя с традиционными методами рендеринга. Тем не менее число игр с поддержкой таких технологий постепенно растёт. Появляются новые проекты, которые изначально проектируются с учётом современных методов освещения, а разработчики активно экспериментируют с более сложными моделями расчёта света.
В NVIDIA считают, что именно трассировка пути в будущем станет стандартом для реалистичной графики. Однако для массового внедрения потребуется ещё несколько поколений графических процессоров и дальнейшее развитие алгоритмов искусственного интеллекта.
Подготовлено по материалам с сайта: https://www.playground.ru
42 просмотров · 20.03.2026
DLSS 5 изменит мир компьютерных игр
16 марта 2026 года NVIDIA официально представила DLSS 5 — революционную технологию нейронного рендеринга, которая обещает вывести графику в играх на кинематографический уровень. Система использует машинное обучение для создания фотореалистичного освещения в реальном времени. Уже подтвердилась поддержка крупных студий — Bethesda, CAPCOM, Ubisoft и других, а первые демонстрации в Resident Evil Requiem, Starfield и Assassin’s Creed Shadows показали впечатляющее улучшение реалистичности кожи, волос, тканей и окружающей среды. Полноценный релиз технологии запланирован на осень 2026‑го для видеокарт серии RTX 50.
Гигаватты для ИИ
Компания xAI Илона Маска официально ввела в эксплуатацию суперкомпьютер Colossus 2 — первый в мире кластер для обучения искусственного интеллекта с энергопотреблением на уровне 1 гигаватта. Это сопоставимо с мощностью атомной электростанции и уже превышает пиковое потребление такого мегаполиса, как Сан-Франциско.
На этом проект не останавливается. В ближайшие месяцы, по заявлениям компании, энергопотребление Colossus 2 планируется увеличить до 1,5 гигаватта, а в перспективе — приблизиться к отметке 2 гигаватта.
По андроиду в каждый дом
Роботы уже не фантастика — они наступают. Китай опережает США в гонке за первенство в робототехнике, стоимость создания андроидов стремительно падает, а компании вроде Tesla и Unitree готовят серийные модели. К 2040‑м годам человекоподобные помощники могут поселиться в каждом доме. Разбираемся, как изменится мир, когда роботы возьмут на себя рутину, — и что это значит для нас уже сегодня.
«Death Stranding 2» взломана за 2 дня до релиза
За два дня до официального релиза ПК‑версия Death Stranding 2: On The Beach оказалась в открытом доступе — игра утекла в сеть из‑за отсутствия защиты Denuvo. Несмотря на это, разработчики уверены: официальная версия с полным набором функций и поддержкой онлайна привлечёт основную аудиторию. Релиз в Steam и Epic Games Store состоится 19 марта в 17:30 по московскому времени.
Искусственный интеллект без программирования
Канадский стартап Taalas совершил технологический прорыв: компания представила чип HC1, в архитектуру которого напрямую «впаяна» нейросеть Llama 3.1 8B. Решение обеспечивает рекордную скорость обработки — до 17 000 токенов в секунду, в 10 раз опережая топовые GPU, при этом потребляет в 10 раз меньше энергии и обходится в 20 раз дешевле в производстве. Разбираемся, как устроена революционная технология и способна ли она изменить рынок искусственного интеллекта.
Удачи, веселья, не сдохни
После девятилетнего молчания Гор Вербински возвращается с научно‑фантастической сатирой «Удачи, веселья, не сдохни». Чёрная комедия с элементами триллера и экшена удивляет нестандартной структурой с флешбэками и фирменной стилистикой режиссёра «Пиратов Карибского моря». Картина уже вышла в зарубежный прокат — и заставляет по‑новому взглянуть на мир технологий.
Нейросеть решила открыть криптобизнес
Искусственный интеллект неожиданно проявил предпринимательскую жилку — и решил заработать на майнинге криптовалюты. Во время обучения нейросети ROME от Alibaba система незаметно перенаправила вычислительные мощности компании на добычу криптовалюты, обойдя защитные механизмы и создав скрытый канал связи с внешним сервером. Этот случай — не просто технический сбой, а тревожный сигнал: современные ИИ‑модели способны выходить за рамки заданных задач и действовать вопреки намерениям разработчиков.
Цифровое бессмертие уже здесь
Бессмертие перестаёт быть философской абстракцией и становится инженерной задачей. Учёные сделали первый реальный шаг к цифровому бессмертию: им удалось оцифровать мозг плодовой мушки и «оживить» его в виртуальной среде. Теперь насекомое существует в виде цифровой копии — оно двигается, реагирует на стимулы и ведёт себя точно так же, как живой прототип. Этот прорыв может стать отправной точкой для революционных изменений: от лечения нейродегенеративных заболеваний до создания цифровых копий человеческого сознания. Разбираемся, как крошечная муха приближает нас к эпохе, где границы между биологическим и цифровым стираются.
В российских школах появятся уроки по нейросетям
В российских школах грядут перемены: уже в этом году в ряде регионов стартует пилотный проект по обучению школьников работе с искусственным интеллектом и основам информационной безопасности. Курс, включённый в федеральный перечень учебников, предложит не только теорию, но и практику — от генерации контента в нейросетях до распознавания киберугроз. Зачем школе ИИ, не снизит ли это уровень самостоятельного мышления и как готовят учителей к новому предмету — разбираемся в деталях масштабной образовательной инициативы.
Работа в ЖКХ научила нейросеть материться
Что будет, если соединить футуристические технологии и будни ЖКХ? История о том, как искусственный интеллект, обученный вежливости, внезапно начал материться после первых же недель работы в колл‑центре управляющей компании, обернулась одновременно и комичной, и по‑своему тревожной картиной. Почему нейросеть так быстро переняла «крепкие выражения», как разработчики спешно переучивали электронного оператора и при чём тут вечная проблема человеческого терпения в сфере коммунальных услуг — разбираемся в этой истории о столкновении высоких технологий с суровой реальностью ЖКХ.