英特尔着眼于不断发展的生成式人工智能领域中不断发展的图形处理单元，宣布发布几篇论文，概述了其正在努力争取的成果，观察人士称这对这家半导体芯片巨头来说是未来几年价值数十亿美元的机遇。

英特尔将在三场会议上发表七篇论文，内容涉及计算机图形学的进展。

第一篇论文于上个月在荷兰代尔夫特理工大学举行的高性能图形(HPG)论坛和欧洲图形渲染研讨会联合会议上正式发表。其余论文将在SIGGRAPH(计算机图形和交互技术特别兴趣小组)8月份举行的会议上进行讨论。

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一个关键焦点是如何改进历史上繁重的图形渲染流程。

这些论文特别讨论了两个过程：光线追踪和路径追踪。两者都用于重新创建逼真的图像，尤其是在游戏中，其中光物理的准确表示对于自然图像至关重要。

光线追踪应用算法来跟踪光波的轨迹并计算颜色值、反射和阴影。实时渲染所需的巨大处理能力非常强大，以至于帧速率通常会受到明显的影响。

路径追踪可能需要更繁重的处理。它遵循多条光线，跟踪它们从表面反射的路径，并与其他元素之间的照明相互作用。称为蒙特卡罗积分的过程有助于确定准确的颜色和阴影值。

英特尔表示，这些跟踪方法可以更有效地完成。其中一篇论文“使用球形帽对可见GGX法线进行采样”描述了一种计算半球项目的创新方法，该方法实现了“基准测试的系统加速”。

另一篇论文揭示了“闪光”物体(例如斑点汽车油漆、雪、模制塑料和自来水)渲染速度提高了500%。“在各向异性网格上使用分布式二项式定律实时渲染闪烁外观”解释说，当前的方法实现了令人惊叹的真实感，但在处理能力和速度方面“成本非常高”。

在8月SIGGRAPH会议上讨论的一篇论文中，英特尔将回顾神经图形学的进展，该公司称这种方法“正在彻底改变图形领域”。它用于在游戏和电影中快速缩放高质量图形。

英特尔报告称：“与‘普通’路径追踪相比，新的神经细节表示级别实现了70%–95%的压缩。”

其他论文研究了半透明材料渲染的改进以及“在困难的照明场景中采样光子轨迹”。

最终，英特尔希望处理方法的重大进步将使用户能够实时享受逼真的图像，而无需高功率GPU。

“今年会议上推出的新构建模块，以及我们广泛的GPU产品和可扩展的跨架构渲染堆栈，将帮助开发人员和企业更有效地渲染数字孪生、未来的沉浸式AR和VR体验。作为sim2realAI训练的合成数据，”英特尔在其博客中表示。

英特尔计划将其工作开源。