SIGGRAPH Asia 2022でのトラバースリサーチ

Dec 05 2022
長い間カンファレンスがなかった後、今年、Traverse Research チームは韓国の大邱で開催される SIGGRAPH 2022 カンファレンスに出張します! 私たちがそこにいる間、私たちが進行中のプロジェクトについて人々と喜んで話し、過去3年間に私たちが行ってきたことのいくつかをより公に示すのは初めてのことです. 私たちが構築したもののデモに興味がある場合、または単に挨拶したい場合は、Twitter、Mastodon、または Web サイトから連絡してください。

長い間カンファレンスがなかった後、今年、Traverse Research チームは韓国の大邱で開催される SIGGRAPH 2022 カンファレンスに出張します! 私たちがそこにいる間、私たちが進行中のプロジェクトについて人々と喜んで話し、過去3年間に私たちが行ってきたことのいくつかをより公に示すのは初めてのことです.

私たちが構築したもののデモに興味がある場合、または単に挨拶したい場合は、Twitter、Mastodon、または Web サイトから連絡してください。

ブレダ フレームワーク

Breda プロトタイピング フレームワークが更新され、利用可能なハードウェア アクセラレーション レイ トレーシングに基づくまったく新しいグローバル イルミネーション システム、複雑な多層マテリアル モデル、特注の機械学習推論エンジンなど、多数の新機能が含まれるようになりました。

フレームワークは主に、高度なグラフィックス研究を推進するための調査船として開発されました。このフレームワークは現在、Windows、Linux (AArch64 および x64)、および Android で実行されます。Vulkan と Directx12 の両方をサポートしています。ハードウェア レイ トレーシングとバインドレス レンダリングをサポートするプレシリコン環境で実行できます。

フレームを完全に決定論的に実行し、最後のビットまで検証し、将来を見据えたワークロードと現在の世代のゲームのようなワークロードの両方を実行できます。さらに、ドライバーの実装をテストするのに役立つ機能が多数あります。

  • アクセラレーション構造ホストとオンデバイス ビルドのサポートを含む
  • ヘッドレス レンダリングのサポート
  • また、インライン レイ トレーシングと PSO ベースのレイ トレーシングの両方でレンダリング技術をサポートします。

レイ トレーシング アクセラレーション構造の専門知識

過去数年にわたり、ハードウェア ベンダーがドライバーの実装を改善するのを支援するために使用してきた多くのレイ トレーシングの専門知識を蓄積してきました。そして、 Jacco Bikkerの登場により、私たちはこれを本当に新しいギアに踏み込みました!

多くのデバッグ モードと機能を使用して、ビルドとトラバーサルの両方のアルゴリズムのスイート全体をテストするのに役立つ Acceleration Structure Playground を構築しました。これには、さまざまなスタイルとタイプのビルダー、CPU ベースの検証モード、広範な統計収集が含まれます。

Acceleration Structure Playground のデバッグ ビジュアライゼーションの 1 つ。交差コスト ヒートマップを示しています。

ゲーム開発

Traverse Research と Embark Studios には、どちらかの会社が設立される前にさかのぼる歴史があり、Traverse Research の開始以来、クリエイティブなプラットフォームのビジョンを構築するのを支援してきました。Embark は最近、彼らのプロジェクトに関する小さなコミュニティの構築を支援するために初期のプレイヤーに門戸を開いたと発表しました。

Embark's Creative Playground — 初期プレイヤー募集

私たちは、彼らがこのプロジェクトを立ち上げて開始するのを支援する素晴らしい時間を過ごしています.Traverse Research DNAにとって、私たちが行っているすべての優れた研究と並行して、この種のゲームプロジェクトに取り組み続けることが重要であると感じています. それは素晴らしいペースの変化であり、私たちが行う仕事の種類について正直に保つことができます!

Embark と一緒に行うことを非常に誇りに思っているもう 1 つのプロジェクトは、rust-gpu です。SPIR-V を介して GPU での実行をターゲットとする、標準 Rust コンパイラ用のまったく新しいコンパイラ バックエンドを構築するプロジェクト。

機械学習

大邱に来た本当の理由。「BRDF を機械学習アプローチに置き換えたらどうなるか」という質問に答えようとするポスターを提示しています。この質問は、当社の機械学習研究者の 1 人であるLuca Quartesanによって研究されています。

「Neural Bidirectional Texture Functions Compression and Rendering」と名付けられた彼の研究で、Luca はニューラル ネットワークをトレーニングして、光とビュー方向のコレクションからのキャプチャから学習した BRDF 評価と同等のものを表現しました。

Luca は、自分の結果を一般に受け入れられている Ground Truth と比較できるように、最初にMitsubaで作業を実装しました。Luca は以前、これらのいくつかを実行するために使用したセットアップについてブログに書いています。

しかし、時間の経過とともに、代わりにインタラクティブなパス トレーサーでこの作業をリアルタイムで実行する必要があると感じました。これは、Vulkan と DirectX 12 の両方に支えられた独自の onnx ベースの推論エンジンの作成につながっただけではありません。また、マテリアルをより簡単に操作して、通常のマテリアル モデルと一緒に表示することも可能になりました。

前景のアームチェアとカーペットに適用されたマテリアルは、UBO2014 データセットからキャプチャされたデータでトレーニングされたニューラル マテリアルを特徴とし、インタラクティブなパス トレーサーを介してレンダリングされます。

大学の関与

私たちが何よりもやりたいと思っていることの 1 つは、私たちが行っている大学への取り組みです。特に、私たちは Breda University of Applied Sciences (BUas) およびユトレヒト大学と素晴らしい関係を築いており、今年初めに ISPC コンパイラーの使用と低レベルの SIMD 最適化についてPete Brubakerと一緒に非常に素晴らしいセッションを開催しました。