Intel ওপেন ইমেজ Denoise 2.0 ইমেজ Denoise Library প্রকাশ করে

Intel oidn 2.0 (Open Image Denoise) প্রজেক্টের রিলিজ প্রকাশ করেছে, যা রে ট্রেসিং রেন্ডারিং সিস্টেম ব্যবহার করে তৈরি করা ছবি ডিনোইসিং করার জন্য ফিল্টারের একটি সংগ্রহ তৈরি করে। ওপেন ইমেজ ডেনোইস একটি বৃহত্তর oneAPI রেন্ডারিং টুলকিট প্রকল্পের অংশ হিসাবে তৈরি করা হচ্ছে যার লক্ষ্য বৈজ্ঞানিক সফ্টওয়্যার ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলস (SDVis (সফ্টওয়্যার সংজ্ঞায়িত ভিজ্যুয়ালাইজেশন)) যার মধ্যে রয়েছে এমব্রি রে ট্রেসিং লাইব্রেরি, GLuRay ফটোরিয়ালিস্টিক রেন্ডারিং সিস্টেম, OSPRay বিতরণ প্ল্যাটফর্ম। , এবং OpenSWR সফ্টওয়্যার রাস্টারাইজেশন সিস্টেম কোডটি C++ এ লেখা এবং Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশিত।

প্রকল্পের লক্ষ্য হল উচ্চ-মানের, দক্ষ, এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য ডিনোইসিং বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদান করা যা রে ট্রেসিং ফলাফলের গুণমান উন্নত করতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। প্রস্তাবিত ফিল্টারগুলি, একটি সংক্ষিপ্ত রে ট্রেসিং চক্রের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, বিস্তারিত রেন্ডারিংয়ের আরও ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়ার ফলাফলের সাথে তুলনীয় একটি চূড়ান্ত গুণমান স্তর পেতে অনুমতি দেয়।

ওপেন ইমেজ ডেনোইস এলোমেলো শব্দ যেমন মন্টে কার্লো নিউমেরিক্যাল ইন্টিগ্রেশন (MCRT) রে ট্রেসিং ফিল্টার করে। এই ধরনের অ্যালগরিদমগুলিতে উচ্চ মানের রেন্ডারিং অর্জনের জন্য, খুব বড় সংখ্যক রশ্মির ট্রেসিং প্রয়োজন, অন্যথায় এলোমেলো শব্দের আকারে লক্ষণীয় শিল্পকর্ম ফলস্বরূপ চিত্রটিতে উপস্থিত হয়।

ওপেন ইমেজ ডেনোইসের ব্যবহার আপনাকে প্রতিটি পিক্সেল গণনা করার সময় ম্যাগনিটিউডের বিভিন্ন অর্ডার দ্বারা প্রয়োজনীয় গণনার সংখ্যা হ্রাস করতে দেয়। ফলস্বরূপ, প্রাথমিকভাবে একটি শোরগোল ইমেজ অনেক দ্রুত তৈরি করা সম্ভব, কিন্তু তারপর দ্রুত শব্দ কমানোর অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এটিকে একটি গ্রহণযোগ্য গুণমানে নিয়ে আসা। উপযুক্ত সরঞ্জাম সহ, প্রস্তাবিত সরঞ্জামগুলি এমনকি উড়ন্ত শব্দ নির্মূলের সাথে ইন্টারেক্টিভ রে ট্রেসিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

লাইব্রেরিটি ল্যাপটপ এবং পিসি থেকে শুরু করে ক্লাস্টারে নোড পর্যন্ত বিভিন্ন শ্রেণীর ডিভাইসে ব্যবহার করা যেতে পারে। বাস্তবায়নটি SSE64, AVX4, AVX-2 এবং XMX (Xe ম্যাট্রিক্স এক্সটেনশন) নির্দেশাবলী, অ্যাপল সিলিকন চিপস এবং Intel Xe GPUs (আর্ক, ফ্লেক্স এবং ম্যাক্স সিরিজ) সহ সিস্টেমগুলির সমর্থন সহ 512-বিট ইন্টেল CPU-এর বিভিন্ন শ্রেণীর জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। NVIDIA (ভোল্টা, টুরিং, অ্যাম্পিয়ার, অ্যাডা লাভলেস এবং হপার আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে) এবং AMD (RDNA2 (Navi 21) এবং RDNA3 (Navi 3x) আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে)। SSE4.1-এর জন্য সমর্থনকে সর্বনিম্ন প্রয়োজনীয়তা হিসাবে ঘোষণা করা হয়েছে।

ওপেন ইমেজ ডেনয়েস 2.0 প্রকাশের মূল পরিবর্তন:

• GPU ব্যবহার করে শব্দ কমানোর ক্রিয়াকলাপ ত্বরান্বিত করার জন্য সমর্থন। SYCL, CUDA, এবং HIP সিস্টেমগুলি ব্যবহার করে GPU অফলোড করার জন্য বাস্তবায়িত সমর্থন যা Intel Xe আর্কিটেকচার, AMD RDNA2, AMD RDNA3, NVIDIA Volta, NVIDIA Turing, NVIDIA Ampere, NVIDIA Ada Lovelace, এবং NVIDIA Hopper-এর উপর ভিত্তি করে GPU-এর সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে।
• একটি নতুন বাফার ম্যানেজমেন্ট API যোগ করা হয়েছে, যা আপনাকে স্টোরেজের ধরন নির্বাচন করতে, হোস্ট থেকে ডেটা কপি করতে এবং Vulkan এবং Direct3D 12-এর মতো গ্রাফিক্স API থেকে বহিরাগত বাফার আমদানি করতে দেয়।
• অ্যাসিঙ্ক্রোনাস এক্সিকিউশন মোডের জন্য সমর্থন যোগ করা হয়েছে (ফাংশন oidnExecuteFilterAsync এবং oidnSyncDevice)।
• সিস্টেমে উপস্থিত শারীরিক ডিভাইসগুলিতে অনুরোধ পাঠানোর জন্য একটি API যোগ করা হয়েছে৷
• ফিজিক্যাল ডিভাইস আইডি, যেমন UUID বা PCI ঠিকানার উপর ভিত্তি করে একটি নতুন ডিভাইস তৈরি করতে oidnNewDeviceByID ফাংশন যোগ করা হয়েছে।
• SYCL, CUDA এবং HIP এর সাথে বহনযোগ্যতার জন্য বৈশিষ্ট্য যুক্ত করা হয়েছে৷
• নতুন ডিভাইস স্ক্যান বিকল্প যোগ করা হয়েছে (সিস্টেমমেমোরিসমর্থিত, পরিচালিত মেমোরিসমর্থিত, বহিরাগত মেমোরি টাইপস)।
• ফিল্টারগুলির মানের স্তর সেট করতে একটি প্যারামিটার যোগ করা হয়েছে৷

উত্স: opennet.ru