Dopo un lungo periodo senza conferenze, quest'anno il team di Traverse Research si recherà alla conferenza SIGGRAPH 2022 a Daegu, in Corea! Mentre siamo lì, parleremo felicemente con la gente dei progetti che stiamo portando avanti e sarà una delle prime volte in cui mostreremo pubblicamente alcune delle cose che abbiamo fatto negli ultimi tre anni .

Se sei lì e sei interessato a vedere una demo di ciò che abbiamo costruito, o vuoi semplicemente salutarci, contattaci su Twitter , Mastodon o attraverso il sito web.

Il quadro Breda

Il nostro framework di prototipazione Breda è stato aggiornato per includere una serie di nuove funzionalità, tra cui un nuovissimo sistema di illuminazione globale basato sul ray-tracing con accelerazione hardware disponibile, un complesso modello di materiale multistrato e un motore di inferenza di apprendimento automatico su misura.

Il framework è stato sviluppato principalmente come nave di ricerca per aiutare a portare avanti la nostra ricerca grafica avanzata. Il framework attualmente funziona su Windows, Linux (AArch64 e x64) e Android; supporta sia Vulkan che Directx12. È in grado di funzionare in ambienti pre-silicio che supportano il ray-tracing hardware e il rendering bindless.

Eseguiamo i nostri frame in modo completamente deterministico, verificati fino all'ultimo bit ed è in grado di eseguire carichi di lavoro sia lungimiranti che di ultima generazione simili a giochi. Inoltre, abbiamo tutta una serie di funzionalità utili per testare le implementazioni dei driver:

• Compreso l'host della struttura di accelerazione e il supporto della build sul dispositivo
• Supporto per il rendering senza testa
• E supporto per le nostre tecniche di rendering sia nel ray tracing in linea che nel ray tracing basato su PSO.

Competenza nella struttura di accelerazione del ray tracing

Negli ultimi anni, abbiamo accumulato molta esperienza nel ray tracing che abbiamo utilizzato per aiutare i fornitori di hardware a migliorare le loro implementazioni di driver. E con l'arrivo di Jacco Bikker , abbiamo davvero cambiato marcia!

Abbiamo creato un campo di gioco della struttura di accelerazione per aiutarci a testare un'intera suite di algoritmi sia per la costruzione che per l'attraversamento con molte modalità e funzionalità di debug. Ciò include vari stili e tipi di builder, modalità di convalida basate sulla CPU e un'ampia raccolta di statistiche.

Sviluppo del gioco

Traverse Research ed Embark Studios hanno una storia insieme che risale a molto prima che entrambe le società venissero fondate e li abbiamo aiutati a costruire la loro visione della piattaforma creativa sin dall'inizio di Traverse Research! Embark ha recentemente annunciato di essersi aperto ai primi giocatori per aiutare a costruire una piccola comunità attorno al loro progetto.

Ci stiamo divertendo moltissimo ad aiutarli a crescere e ad andare avanti con questo progetto e riteniamo che sia importante per il DNA di Traverse Research continuare a lavorare su questo tipo di progetti di gioco insieme a tutte le grandi ricerche che stiamo facendo; è sia un grande cambio di passo che ci mantiene onesti sul tipo di lavoro che facciamo!

Un altro progetto che siamo molto orgogliosi di realizzare insieme a Embark è rust-gpu; un progetto che crea un back-end del compilatore completamente nuovo per il compilatore Rust standard destinato all'esecuzione su GPU tramite SPIR-V.

Apprendimento automatico

Il vero motivo per cui siamo venuti a Daegu; presentiamo un poster che cerca di rispondere alla domanda "e se sostituissimo il BRDF con un approccio di apprendimento automatico". Questa domanda è stata studiata da uno dei nostri ricercatori di Machine Learning: Luca Quartesan .

Nella sua ricerca denominata "Neural Bidirectional Texture Functions Compression and Rendering", Luca ha addestrato le reti neurali per esprimere un equivalente di una valutazione BRDF appresa dalle acquisizioni da una raccolta di direzioni di luce e vista.

Implementando inizialmente il suo lavoro in Mitsuba per poter confrontare i suoi risultati con una Ground Truth generalmente accettata, Luca ha precedentemente scritto sul blog della configurazione che ha usato per far funzionare alcune di queste cose.

Tuttavia, nel tempo abbiamo sentito il bisogno di mostrare questo lavoro in esecuzione in tempo reale nel nostro tracciatore di percorso interattivo. Il che non solo ha portato alla creazione del nostro motore di inferenza basato su onnx supportato sia da Vulkan che da DirectX 12; ha anche reso possibile interagire più facilmente con i materiali e mostrarli insieme al nostro normale modello di materiale.

Impegno universitario

Una delle cose che amiamo assolutamente fare più di ogni altra cosa è la quantità di impegno universitario che facciamo. In particolare, abbiamo un ottimo rapporto con la Breda University of Applied Sciences (BUas) e l'Università di Utrecht, dove abbiamo tenuto una sessione molto bella all'inizio di quest'anno insieme a Pete Brubaker sul nostro utilizzo del compilatore ISPC e sulle ottimizzazioni SIMD di basso livello.