射线追踪自从30多年前首次引入以来，已经有了显著的发展。直到最近，术语“光线追踪”描述了一大类基于光物理的计算、图形和渲染方法，以及一系列不断发展和改进的跨行业和个人使用的特性和性能。当然，当技术被充分利用时，惊人的逼真的数字图像结果!
然而，随着光线追踪技术的市场份额不断增长，我看到一种“观念”正在被延续，即这种固有的“广度”可以作为单一的、狭隘的“一码适用于所有人”的现场解决方案有效地交付。
这并不是说添加有针对性的支持来更好地加速基本射线追踪技术的“部分”是一件坏事。今天，这种支持只是一个更大的难题的一小部分，需要提供令人惊叹的真实、高保真的图形，这是光线追踪方法提供的——例如照片真实路径追踪作为一个关键的例子。在光线追踪方面，底线是“一种尺寸并不适用于所有的情况”。
例如，在我的团队的帮助下，加州大学圣巴巴拉分校和阿贡国家实验室的研究人员使用了一种名为“体积路径追踪”的射线追踪方法来可视化恒星的磁力、热量和其他辐射现象(图1)．他们生成的数据几乎有7tb (TB)大小，有数千个单独的“3D时间步”(帧)，显示了恒星核心辐射元素的演变。
使用开源软件，几个连接的服务器，具有大的随机访问和每个超过3tb的持久内存，他们能够以超过20帧/秒的速度加载和交互(缩放，平移，倾斜)数据，以更好地理解它。它需要125个gpu和24 GB内存才能匹配一个服务器的内存占用，更不用说通过PCIe总线传输3D数据的性能限制了。看看这个视频:
采用平台方法
现在我承认上面的用例是一个相对极端的例子，但是，事实上，我们需要一个真实世界的例子来说明如何将“平台”视图应用到光线跟踪解决方案中。光线追踪方法非常多样，并继续迅速扩展和发展。因此，技术的结合，协同工作，最好地解决所需的数据大小和场景对象复杂性的组合，从而驱动图像保真度，以及交付最佳用户体验所需的性能。只交付解决方案的一部分实际上只能解决非常有限的一组用户需求，因此需要采取平台方法，包括:
- 经过验证的、强大的、功能丰富的处理器:通过添加“软件协调”光线追踪和AI加速，它们可以在许多用途和观看者之间实现最大效益。
- 大内存占用/持久内存:提供更好的数据控制，减少重启时间，崩溃损失和停机时间。消除缓慢的设备I/O，增加性能飞跃;提供大容量的可访问内存，以管理不断增长的几何和体积数据，以交互式和实时地为电影、游戏、产品设计、科学数据等实现动画和运动效果所需的数据。
- 去噪方法能力:虽然从技术上来说，去噪不是光线追踪技术的一部分，但是去噪解决方案——基于人工智能的和传统的——可以添加到渲染流水线中，以提高“好”图像的时间，通常允许在gpu和cpu上实现实时帧率。
有了一个完整和有效的光线跟踪解决方案，你应该能够利用可用的多个处理元素(例如，cpu、gpu、专业加速器等)和平台的集体易失性和持久内存能力，最大化用户/观看者在他们选择的平台上的体验。体验、视觉逼真度和交互性水平应该通过自动、应用程序和用户可选择的控制来满足用户的需求。
从广阔的计算市场的角度来看，从智能手机到云数据中心，请注意，光线追踪技术继续迅速地从相对简单的效果，如阴影，发展到照片真实图像(图2)．除非你“有钱可烧”，否则不要在做决定时只考虑一个因素。对于基于光线跟踪的解决方案将在未来的几个月或几年里交付的越来越多的改进的视觉功能，我的建议是，不要只关注一个组件、一个基准测试或一个应用程序工作流，而是要关注整体情况。
需要考虑的关键因素
以下是寻找可靠的光线追踪平台时需要考虑的一些关键因素:
光线追踪的硬件和软件将支持什么，多少特性和原语?
- 三角形?
- 三角形网格，四边形网格?
- 曲线,头发,皮毛?
- 运动模糊?(线性、时间分割对象、四元数)
- 体积渲染吗?(爆炸、雾、云)
- 体积格式?(结构化、非结构化、VDB、AMR)
- 路径追踪，环境遮挡?
这个平台能提供你现在和将来需要的东西吗?
- 使用所需的典型内存大小?(10 GBs的年代吗?100年代的GBs ?TBs ?);例如，动画、多帧序列显著增加了交互和实时使用的内存需求(每帧n gb * y帧)
- CPU和GPU功能能力?你是否在平台上保持了正确的平衡?
- 数量的应用程序支持类型和质量的射线跟踪，你需要?
- 使用了什么基本的射线追踪技术?它是经过尝试的、真实的、积极改进的吗?
- 需要混合标准3D图形和光线追踪图形?
这是我的希望，甚至是一个职业目标，在不久的将来，光线追踪将在所有计算平台上以各种形式和功能出现，无需多想。然而，我们只是在这个旅程的中间。作为一个对光线追踪的视觉好处感兴趣的用户，记住“做好你的功课”，这样你就会像那些为你创造解决方案的人一样，对光线追踪的视觉冲击感到兴奋。至少就目前而言，“一种方式并不适用于所有人。”
Jim Jeffers是高级渲染和可视化团队的高级首席工程师和高级总监英特尔．
