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Guida al Ray Tracing: RT Core e Tensor Core

Negli ultimi anni, l’evoluzione delle schede video ha fatto passi da gigante, soprattutto per le applicazioni dedicate al gaming.

Fra le tecnologie più interessanti, e in grado di rivoluzionare l’esperienza dei gamer, ci sono senza dubbio il DLSS e il Ray Tracing.

Entrambe introdotte da Nvidia, con AMD costretta a inseguire, le due funzionalità hanno cambiato:

  • la progettazione delle schede grafiche;
  • lo sviluppo dei videogiochi;
  • l’approccio al gaming da parte degli appassionati.

Il cambiamento prodotto da Nvidia si basa su due particolari architetture: da una parte, i Ray Tracing Core o RT Core; dall’altra parte, i Tensor Core.

Ecco, in questa guida al Ray Tracing ti mostrerò proprio a cosa servono le due unità di calcolo e come influiscono la scelta della scheda video giusta per le tue esigenze. 😉

Iniziamo subito!

Guida al Ray Tracing: RT Core e Tensor Core

Ray Tracing: cos’è e cosa significa nel gaming

Di per sé, il Ray Tracing non è una grandissima novità nel campo dell’informatica. Almeno, non a livello concettuale.

Si parla di tracciamento dei raggi luminosi da tantissimo tempo, ma soltanto negli ultimi anni è stato possibile integrare la tecnologia nelle moderne schede grafiche.

Per la precisione, nel gaming il Ray Tracing è stato introdotto da Nvidia con le GeForce RTX 2000. E per la prima volta ha permesso di:

  • gestire in modo nuovo l’illuminazione di un frame;
  • migliorare la qualità grafica di un videogioco;
  • fare un passo avanti nella direzione del fotorealismo.

Ovviamente, anche AMD con le sue Radeon ha iniziato a implementare una sorta di ray tracing. Funziona in modo simile a quello delle Nvidia RTX ma non è altrettanto efficace.

Ne condivide tuttavia tanto i pregi quanto i difetti.

E proprio questi ultimi vanno considerati per scegliere in modo consapevole e, anche, farsi un’idea più precisa di come funziona il Ray Tracing.

Infatti, gestire l’illuminazione di un frame in un videogioco richiede ancora oggi grandi risorse hardware. Ci sono alcune varianti software che però non danno gli stessi risultati.

E quindi, in primo luogo, serve una scheda video di fascia media o alta che sia in grado di gestire il Ray Tracing.

Allo stesso tempo, attivando la tecnologia RT la scheda video produce meno FPS. Di conseguenza, il videogame perde di fluidità e sono necessari dei correttivi.

Questi ultimi sono il DLSS o Deep Learning Super Sampling. Si tratta di una tecnologia di upscaling che utilizza l’intelligenza artificiale per ricreare un frame a risoluzione superiore partendo da una inferiore.

I Ray Tracing Core e i Tensor Core di Nvidia non sono altro che le unità di calcolo che gestiscono, rispettivamente, il ray tracing e il DLSS.

Vediamoli più da vicino.

RT Core: ray tracing al servizio del gaming

La strada verso il fotorealismo nei videogiochi passa dalla gestione dell’illuminazione e dal Ray Tracing.

Nel caso di Nvidia, quindi, passa dai Ray Tracing Core. Si tratta delle unità di calcolo che si occupano del ray tracing in tempo reale offerto dalle GeForce RTX.

Per capire qual è il loro funzionamento, puoi immaginare le moderne architetture delle schede grafiche Nvidia come suddivise in tre parti:

  • i Ray Tracing Core, che si occupano di gestire l’illuminazione in ciascun frame di gioco;
  • gli Streaming Multiprocessor, una sorta di evoluzione dei CUDA Cores, a cui è deputato lo shading delle superfici;
  • i Tensor Core, basati sul Deep Learning e necessari per ottimizzare le prestazioni della GPU.

Come puoi intuire, quindi, i Ray Tracing Core hanno il compito di gestire i calcoli riguardanti i raggi luminosi in un frame di gioco.

Per farlo, suddividono l’immagine in diversi macro volumi che, a loro volta, vengono suddivisi in volumi e micro volumi. I processori dedicati allora calcolano il modo in cui i raggi di luce interagiscono con questi volumi, a diverse scale.

Si tratta in pratica di un algoritmo che cerca di capire quale sarà il modello poligonale la cui intersezione determina un’interazione con il raggio luminoso.

In questo modo, per ciascun volume i RT Core gestiscono l’illuminazione e forniscono informazioni corrette agli SM Core. 😉

Tensor Core: dal Ray Tracing al DLSS

Come ti dicevo nel paragrafo precedente, le informazioni prodotte dai Ray Tracing Core vengono utilizzate dai CUDA Core per effettuare lo shading delle superfici.

Così facendo, ciascun frame può contare su un’illuminazione molto più vicina al vero. Ovviamente è necessario considerare anche gli ovvi compromessi, che nel caso del Ray Tracing sono di due tipi.

  • Funzionamento della tecnologia Ray Tracing

Al contrario di quanto si può pensare, la gestione dell’illuminazione di un frame non parte dalla fonte di luce per arrivare all’utente. Anzi, fa il percorso opposto.

Infatti, si parte dai raggi luminosi che colpiscono i pixel effettivamente visti dal videogiocatore e la tecnologia va a ritroso. Così è possibile risparmiare risorse hardware per il calcolo.

  • DLSS o Deep Learning Super Sampling

Questo compromesso sfrutta l’intelligenza artificiale per ricreare a risoluzioni maggiori un frame generato a risoluzioni inferiori.

Infatti, un conto è creare 1280 x 720 pixel, un conto è crearne 1920 x 1080. Nel primo caso, avresti meno di un milione di pixel, nel secondo ne avresti più del doppio.

Una bella differenza. 🙂

Per ottenere questo risultato e rendere meno pesanti le richieste del Ray Tracing, Nvidia ha implementato i Tensor Core.

Si tratta di specifiche unità di calcolo che utilizzano il Deep Learning e le Neural Network per riempire i frame mediante l’intelligenza artificiale.

Nello specifico, l’algoritmo alla base del DLSS viene impiegato per compensare il calo del framerate dovuto al Ray Tracing.

E con alterne fortune.

Gaming e fotorealismo: Nvidia vs AMD

Introdotti da Nvidia, Ray Tracing e DLSS hanno fatto passi da gigante nel passaggio dalle GeForce RTX 2000 alle RTX 3000 e alle RTX 4000.

Entrambe le tecnologie si sono evolute per risolvere i problemi delle versioni precedenti e anche, o forse soprattutto, per rispondere ad AMD.

Le schede grafiche Radeon hanno infatti implementato negli anni delle tecnologie molto simili alle controparti Nvidia:

  • da una parte, c’è il Ray Tracing AMD, simile dal punto di vista concettuale ma un po’ più semplice nella realizzazione;
  • dall’altra parte, c’è la FidelityFX Super Resolution o AMD FSR, la versione AMD del DLSS e in grado, nelle ultime GPU, di superarlo in alcuni videogame.

Ma la sfida è ancora aperta. 🙂

Nvidia ha un vantaggio dovuto alla maggiore esperienza e alle due tipologie di processori utilizzati. RT Core e Tensor Core sono infatti unità di calcolo specializzate rispettivamente per il ray tracing e per l’intelligenza artificiale.

Al contrario, AMD non dispone di processori specifici. Certo, utilizza delle unità chiamate Ray Accelerators, ma non si occupano soltanto del Ray Tracing.

Per farti un esempio, un modello come la Nvidia GeForce RTX 4080 dispone di oltre 9 mila CUDA Core, 76 Ray Tracing Core e 304 Tensor Core.

Non è poco, e le Radeon top di gamma si avvicinano sempre di più: la corsa al fotorealismo è appena iniziata. 😉

Per saperne di più, sulla rivalità fra Nvidia e AMD ti consiglio queste guide:

Conclusioni

Come hai potuto vedere, Nvidia ha guidato gran parte dell’evoluzione delle moderne schede video sul fronte del fotorealismo.

Ray Tracing e DLSS hanno costituito un netto cambio di paradigma per le GPU degli ultimi anni. Grazie ai Ray Tracing Core e ai Tensor Core, è stato possibile ottenere una qualità grafica impensabile fino a qualche anno fa.

E un discorso simile si può fare anche per le AMD Radeon. 😉

Scrivi un commento qui sotto per qualsiasi dubbio sulle due tecnologie o se hai bisogno di un consiglio.

Se invece stai cercando di capire quale GPU scegliere, dai pure un’occhiata alla guida aggiornata alle migliori schede video!

Matteo Zigliani
Matteo Ziglianihttps://robadainformatici.it
CEO & Founder di www.robadainformatici.it, vivo l'informatica come una passione. Di giorno aiuto le persone a sfruttare la tecnologia a proprio favore, nel tempo libero condivido queste fantastiche conoscenze in questo spazio, con il resto della rete.

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