Gipatik sa Intel ang pagpagawas sa oidn 2.0 (Open Image Denoise) nga proyekto, nga nagpalambo sa usa ka koleksyon sa mga pagsala alang sa pagtangtang sa kasaba gikan sa mga imahe nga giandam gamit ang ray tracing rendering system. Ang Open Image Denoise gipalambo isip kabahin sa usa ka mas dako nga proyekto, oneAPI Rendering Toolkit, nga gitumong sa pagpalambo sa software visualization tools para sa siyentipikong kalkulasyon (SDVis (Software Defined Visualization), lakip ang Embree ray tracing library, ang GLuRay photorealistic rendering system, ang OSPRay nga gipang-apod-apod. ray tracing platform ug ang OpenSWR software rasterization system Ang code gisulat sa C++ ug gimantala ubos sa Apache 2.0 nga lisensya.
Ang tumong sa proyekto mao ang paghatag og taas nga kalidad, episyente, ug sayon-gamiton nga denoising nga mga bahin nga magamit aron mapauswag ang kalidad sa mga resulta sa pagsubay sa ray. Gitugotan sa gisugyot nga mga pagsala, base sa resulta sa gipamubo nga siklo sa pagsubay sa sinag, nga makakuha usa ka katapusang lebel sa kalidad nga ikatandi sa sangputanan sa usa ka labi ka mahal ug makahurot nga proseso sa detalyado nga paghubad.
Ang Open Image Denoise nagwagtang sa random noise, sama sa Monte Carlo RT (MCRT) ray tracing. Aron makab-ot ang taas nga kalidad nga paghubad sa ingon nga mga algorithm, gikinahanglan ang pagsubay sa usa ka dako kaayo nga gidaghanon sa mga silaw, kung dili ang mamatikdan nga mga artifact sa porma sa random nga kasaba makita sa resulta nga imahe.
Ang paggamit sa Open Image Denoise nagtugot kanimo sa pagpakunhod sa gidaghanon sa gikinahanglan nga mga kalkulasyon sa pagkalkula sa matag pixel sa daghang mga order sa magnitude. Ingon usa ka sangputanan, mahimo nimong makamugna ang usa ka saba nga imahe nga labi ka paspas, apan dayon dad-on kini sa madawat nga kalidad gamit ang paspas nga pagkunhod sa ingay nga mga algorithm. Kung ikaw adunay angay nga kagamitan, ang gisugyot nga mga himan mahimo pa nga magamit alang sa interactive ray tracing nga adunay on-the-fly noise removal.
Ang librarya mahimong magamit sa lainlaing klase sa mga aparato, gikan sa mga laptop ug PC hangtod sa mga node sa mga cluster. Ang pagpatuman gi-optimize alang sa lainlaing mga klase sa 64-bit Intel CPU nga adunay suporta alang sa SSE4, AVX2, AVX-512 ug XMX (Xe Matrix Extensions) nga mga panudlo, Apple Silicon chips ug mga sistema nga adunay Intel Xe GPUs (Arc, Flex ug Max series), NVIDIA (base sa Volta, Turing, Ampere, Ada Lovelace ug Hopper nga mga arkitektura) ug AMD (base sa RDNA2 (Navi 21) ug RDNA3 (Navi 3x) nga mga arkitektura). Ang suporta alang sa SSE4.1 gipahayag nga usa ka minimum nga kinahanglanon.
Daghang mga pagbag-o sa pagpagawas sa Open Image Denoise 2.0:
- Suporta alang sa pagpadali sa mga operasyon sa pagkunhod sa kasaba gamit ang GPU. Ang suporta alang sa pag-offload sa mga kalkulasyon sa bahin sa GPU gipatuman gamit ang SYCL, CUDA ug HIP nga mga sistema, nga mahimong magamit sa mga GPU base sa Intel Xe, AMD RDNA2, AMD RDNA3, NVIDIA Volta, NVIDIA Turing, NVIDIA Ampere, NVIDIA Ada Lovelace ug NVIDIA Hopper nga arkitektura.
- Gidugang ang usa ka bag-ong buffer management API, nga nagtugot kanimo sa pagpili sa tipo sa pagtipig, pagkopya sa datos gikan sa host, ug pag-import sa mga eksternal nga buffer gikan sa mga graphics API sama sa Vulkan ug Direct3D 12.
- Gidugang nga suporta alang sa asynchronous execution mode (oidnExecuteFilterAsync ug oidnSyncDevice functions).
- Gidugang ang usa ka API alang sa pagpadala sa mga hangyo sa mga pisikal nga aparato nga naa sa sistema.
- Gidugang ang oidnNewDeviceByID function aron makahimo og bag-ong device base sa physical device ID, sama sa UUID o PCI address.
- Gidugang nga mga gimbuhaton alang sa pagdala sa SYCL, CUDA ug HIP.
- Gidugang bag-ong device checking parameters (systemMemorySupported, managedMemorySupported, externalMemoryTypes).
- Gidugang ang usa ka parameter aron itakda ang lebel sa kalidad sa mga pagsala.
Source: opennet.ru