第三十九章 量子神经网和苜宿引擎-《超科技狂潮》


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    时隔一周多,夏鸣才抽空来了研究所,关于聊天工具的事情,他准备请教一下林澄。

    直接反编译qq不是不行,不过要移植到qni里,就涉及到徐教授和林澄开发的量子四进制语言,有些内核他还是不够了解。

    “在忙什么呢?”

    一楼机房里,他看到林澄、劳伦斯和武思豪围着一台机器,脸上都是颓然之色。

    三人中英文夹杂着一通解释,夏鸣才知道,他们遇上了一个棘手的难题。

    由四进制图形技术改编的苜宿引擎已经完工了,但这个引擎有两个虚拟环节,使得呈现效率非常低。

    一个虚拟环节是将现有x86架构的处理器虚拟成四进制硬件架构,林澄所编写的四进制硬件架构是让四条硬件指令并行运行,这就需要四个核心并行运行。这个虚拟化环节如果运行在四核心、八核心的x86处理器上没太大问题,但单核心、双核心或者三核心的处理器,就需要进行分时操作,效率差了太多,而且还会出兼容问题。

    另一个虚拟环节则是图像呈现,mekrit技术所构想的“粒子真实再现”,在苜宿引擎上的实现原理是将物体按照一个标准尺寸的粒子度分解成若干粒子,再赋予每个粒子一些属性。比如表面的粒子要按照物体属性有不同的颜色,这样组合起来后,就比用线面多边形3d模型构造的物体更真实,然后再对应现有的平面点阵像素显示设备作相应的转换。

    在夏鸣的四进制图形体系上,苜宿引擎的实现就很简单,但那只是概念上的实现,是对应量子计算壳乃至千颜模拟的真实视觉。

    和一般人所理解的视觉不同,人的视觉是有空间感的,每一个点都附带着空间信息。这不仅因为人的空间感知分散于各个感官,经由大脑统一整合,是有机的整体,附着于视觉上的空间感知也受整体的影响。还因为每一个视觉神经元所接收的光线都不是独立的,是相互验证比照的,所以人的眼睛不能简单地等同于数码相机。

    虽然现今的显示技术,特别是vr技术,用平面点阵像素模拟出了空间感,以至于一般人觉得跟真实无异,但认真分辨,这种空间感依旧是假的。或许技术更进一步的时候,就像电影现在已经普遍发展到48帧每秒,肉眼已经难以通过卡顿看出这其实是静止画面连续播放的效果,但终究只是“显示真实”。

    现有的显示设备只能提供“显示真实”,mekrit必须将这种真实视觉经过虚拟,由现有的平面点阵像素显示设备展现。而这个环节的模拟,虽然有四进制技术支持,但跟直接运用平面点阵像素呈现3d效果的技术比,依旧多了一道看似多余的步骤,效率上自然要差很多。

    “处理器是最新的i9-8390,128g内存,显卡是两块980ti的sli,环绕一个标准的单色立方体,每秒也不到10帧。”

    林澄他们对这个结果很不满意,他们建模用的粒子度是以27寸1080p显示器的像素点大小为标准尺寸,直径是30微米,也就是0.03毫米,差不多是一根头发直径的三分之一。

    人的肉眼在30厘米外,可以看清物体的最小尺寸是0.06毫米,所以这个粒子度即便是在4k显示器上也可以实现肉眼的“显示真实”。

    但因为苜宿是先按照粒子度构建物体的“概念真实”,再经过转换,在显示器上呈现“显示真实”。即便是一根长3厘米的头发丝,也含有九十万个标准粒子,即便可以通过群集优化等手段,不必对每一个粒子做完整定义,需要动用的计算量也是非常惊人的。

    林澄对这事一直不太有信心,现在快到极限了:“我还是觉得这事其实没有价值,人们要看的是显示真实,我们先造出一个概念真实,再放到显示器上变成显示真实,多此一举啊……”

    夏鸣问:“问题就在于计算量太大是吧?”

    三人点头,劳伦斯进一步说:“的确跟显卡没太大关系,如果用四路e7的话,应该能填平跟传统显示技术的效率差。但对市场来说,这就毫无价值了。”

    当然了,同一款3d游戏,用传统显示技术,一颗i9就能玩,用苜宿引擎,就得上四路e7,谁理你啊。

    武思豪谈到了另外一个问题:“为什么总是先想到游戏呢?从可以实现的效果来看,苜宿在精细度和真实度上暴传统技术几条街,用苜宿做cg的话,就不需要渲染环节,对电影电视和cg行业来说,这是场革命啊!”

    劳伦斯摆手道:“除非我们先用苜宿做一部cg,让业界知道苜宿有这样的能力。问题是cg,尤其是真实场景的cg,需要解决的问题太多。光影效果,物理效果,得几千人花几年时间给苜宿添加细节功能。”

    劳伦斯懂这一行,给苜宿引擎定下的最初用途就是游戏,毕竟游戏的要求会低很多,而且涉及的场景也很广阔,可以一边用一边充实细节。

    应用范围就此揭过,问题回到计算量上。

    看看机房里一大堆pc和手机芯片拼起来的arm服务器,夏鸣灵光一闪:“苜宿的单点计算量并不大,重点还是粒子太多,计算需要海量的线程数。如果我们另外加一块计算扩展卡呢?把苜宿的粒子属性定义和粒子定位这两部分计算量转移给扩展卡,在效率上应该不比传统引擎差太多吧?”
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