Imagination-Grafikchip: 5 Mal schneller als GeForce GTX 980 Ti beim Raytracing
Die Mobil-Grafikeinheit PowerVR GR6500 soll fünf Mal schneller arbeiten als Nvidias GeForce GTX 980 Ti bei nur einem Zehntel der Leistungsaufnahme; allerdings nur bei bestimmten Raytracing-Anwendungen.
Fünf Mal schneller als eine GeForce GTX 980 Ti soll die Mobil-GPU PowerVR GR6500 sein, allerdings nur bei bestimmten Raytracing-Anwendungen.
Der britische Embedded-GPU-Spezialist Imagination Technologies hat auf der CES 2016 erste Raytracing-Demos auf Mobil-Grafikeinheiten mit Wizard-Architektur vorgeführt. Damit will die Firma zeigen, dass Raytracing nicht auf teure Desktop-Grafikkarten oder Cluster von Hochleistungs-Prozessoren angewiesen ist. Zum Einsatz kam dabei die PowerVR-GPU GR6500, die bereits im März 2014 angekündigt wurde.
(Bild: Imagination Technologies)
Imagination hat die auf einer PCIe-Entwicklerplatine verlötete GPU gegen eine GeForce GTX 980 Ti von Nvidia antreten lassen. Laut Imagination-Mitarbeiter Alexandru Voica soll die Wizard-GPU eine identische Raytracing-Szene fünfmal schneller berechnen – bei nur einem Zehntel der Leistungsaufnahme der GeForce GTX 980 Ti. Nvidia gibt die maximale Leistungsaufnahme der GeForce GTX 980 Ti mit 250 Watt an, deren GPU ebenfalls im 28-nm-Prozess hergestellt wird.
Raytracing-Hardware statt GFlops-Keule
Im Unterschied zur Nvidia-GPU hat die PowerVR GR6500 extra auf Raytracing zugeschnittene Hardware-Einheiten, unterstützt allerdings auch die vor allem bei Spielen vorherrschende Raster-Bildkomposition. Daher ist die Imagination-GPU beim Ausführen von hybriden 3D-Engines besonders effizient, bei denen Raster- und Raytracing-Prozesse simultan ablaufen. Im Vergleich zu herkömmlichen, auf Rasterung zugeschnittenen Desktop-GPUs kommen Imagination-GPUs mit Wizard-Architektur mit wesentlich weniger Context-Switches und Speicheroperationen aus. Imagination nutzt für die CES-Demo eine modifizierte Unity-Engine mit OpenRL-Unterstützung, um über den G-Buffer des Rasterizers Rays – also Lichtstrahlen – zu initialisieren. Typischerweise werden nur bestimmte Teile von 3D-Szenen mit Raytracing berechnet, etwa Schatten, Reflexionen und Transparenzeffekte – diese sehen im Unterschied zur Trickserei mit Shadow Maps und Co wirklich "echt" aus.
Imagination verwendet bei der CES-Demo sogar das anspruchsvolle Physically-Based Path Tracing, das fotorealistische Bilder und Effekte ermöglicht. Diese Technik berechnet nach physikalischen Gesetzen, wieviel Licht die jeweiligen Pixel der 3D-Szene erreicht. Die Hardware der PowerVR GR6500 kann Path Tracing nach Angaben der Entwickler in Echtzeit berechnen, um 3D-Szenen flüssig darzustellen. Path Tracing könnte laut Imagination bei Anwendungen im Bereich der Virtual Reality oder Augmented Reality wichtig werden.
Startup-Wissen aufgekauft
Im Jahr 2010 hat Imagination Technologies das auf Raytracing spezialisierte Startup-Unternehmen Caustic Graphics für 27 Millionen US-Dollar übernommen. Caustic kündigte bereits im März 2009 echte Raytracing-Beschleuniger an und behauptete, Raytracing-Berechnungen um den Faktor 20 schneller als mit herkömmlichen Desktop-Grafikkarten auszuführen; für die zweite Generation von Caustic-Karten stellte die Firma sogar eine 200-fache Beschleunigung in Aussicht. Doch praktisch konnte Caustic damals nichts vorweisen, selbst von den Raytracing-Beschleunigern gab es nur Render-Bilder und keine Fotos.
Imagination hat die Ideen also nun tatsächlich zur Reife gebracht und könnte damit im Profi-Bereich tatsächlich auf Interesse stoßen. Spieler müssen sich aber wohl weiterhin keine Hoffnungen auf Ingame-Echzeit-Raytracing machen, solange AMD und Nvidia keine dedizierte Raytracing-Hardware auf ihren GPUs verbauen und Spiele-Engines weiterhin auf Rasterizing setzen – das wird allein aufgrund der Multiplattform-Entwicklung mittelfristig so bleiben.
Neben der Raytracing-Präsentation hat Imagination Technologies zudem GPUs der Serie PowerVR Series 7XT Plus angekündigt: die GT7200 Plus und GT7400 Plus. Im Vergleich zu normalen Series7XT-GPUs bieten sie eine verbesserte Rogue-Architektur mit höherer Integer-Leistung; außerdem unterstützen sie OpenCL 2.0. Sie sollen sich etwa für Deep-Learning-Anwendungen eignen.
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