電子發(fā)燒友網報道（文/梁浩斌）當PC用戶們還在為買到一塊原價顯卡而奔波，為游戲光線追蹤對硬件要求過高而煩惱時，誰又能想到，在圖靈架構推出三年后的今天，手機上都已經可以支持光線追蹤了？

近日聯(lián)發(fā)科正式推出了基于Vulkan擴展的移動端光線追蹤SDK解決方案，并與ARM以及騰訊游戲共同實現(xiàn)了移動端實時光線追蹤技術的首次演示。

聯(lián)發(fā)科表示，這次推出的SDK為移動終端的光線追蹤技術開發(fā)提供了必須的工具、框架和內容，進一步拓展游戲生態(tài)系統(tǒng)，共同推進光線追蹤的行業(yè)發(fā)展。

雖然現(xiàn)在聯(lián)發(fā)科還沒有官方的視頻演示流出，但就在這個月初，三星也開始預熱，宣稱未來與AMD合作的Exynos GPU將會支持光線追蹤。

短短半個月內，兩家手機芯片廠商都傳來捷報，難道這意味著動輒七八千元顯卡才體驗到的光線追蹤效果，也能在手機上實現(xiàn)了？

PC端光線追蹤現(xiàn)狀：開啟立減70%性能

三年前，老黃在英偉達發(fā)布會上帶來了被稱為“12年來GPU最大的革命”的Turing（圖靈）GPU架構，并推出RTX系列產品，其中最大的賣點就是支持“Real Time Ray Tracing（實時光線追蹤）”。

在當時發(fā)布會上作為演示的戰(zhàn)地五，開啟光線追蹤后效果相當震撼，包括水面、汽車漆面、路面對于光源的漫反射幾乎做到與真實世界無異。
沒有對比就沒有傷害。如果說上面的畫面你沒看出來有什么驚艷的，下面光線追蹤關閉與開啟后的對比相信所有人都能感知到其中的差距。
當然，實時光線追蹤是建立在GPU算力上的，雖然英偉達在圖靈架構中專門為光線追蹤中射線、三角形求交等計算設計了一個被稱為RT Core的ASIC，和用于降噪的深度學習單元Tensor Core，但這對于實時光線追蹤所需的計算量，還是不夠看。

與以往光柵化渲染計算從光源發(fā)出光線的傳播路徑不同，光線追蹤是利用光的可逆性，反向跟蹤從眼睛發(fā)出的光線，通過數(shù)學模型展現(xiàn)出來，更加貼近現(xiàn)實的反射與折射效果，效率也相對較高。

問題是光線追蹤對每一條獨立的光線都要進行實時計算，而光柵化渲染在像素之間存在共享，因此光線追蹤計算量將極其龐大。

最終的結果就是，不少網友反饋開光追后游戲幀數(shù)暴跌70%。

Tensor Core的存在其實正是為了解決算力不足的問題，DLSS深度學習超級采樣技術，就是Tensor Core的應用。簡單來說，可以理解成降低游戲分辨率再利用AI深度學習將畫面還原。

然而實際應用中，打開DLSS幀數(shù)是上來了，但是畫面不可避免又會變模糊。

總而言之，算力才是硬道理。目前最新的RTX30系的高端顯卡已經可以實現(xiàn)2K分辨率下大部分光追游戲60幀以上流暢運行，但為之付出的是功耗超過300W，功率體積上的差距，也是不少人對于移動端光追表示懷疑的原因。

如何在移動設備上實現(xiàn)光線追蹤？



其實聯(lián)發(fā)科早在今年一月的發(fā)布會上，就表示天璣1200和1100都已經原生支持光線追蹤技術。從GPU采用了ARM Mail-G77推測，聯(lián)發(fā)科的方案并沒有采用像英偉達RT Core的專用計算單元，而是更多在軟件驅動層面進行支持。

而這次聯(lián)發(fā)科的光線追蹤SDK方案基于Vulkan擴展，Vulkan是一個跨平臺的2D3D圖形API，去年Vulkan加入了光線追蹤標準，成為業(yè)內第一個適用于移動端設備的光線追蹤標準。

華為更是在去年軟件綠色聯(lián)盟開發(fā)者大會上與網易聯(lián)合，宣布在游戲重實現(xiàn)了光線追蹤渲染，并放出了演示視頻對比。

可以看到開啟光線追蹤后的軟陰影效果： 磨砂鏡面反射效果：
不過，這些場景相比桌面端的光線追蹤場景，實在過于簡單，華為也沒有透露太多技術細節(jié)。有業(yè)內人士表示，華為實現(xiàn)的手機端光線追蹤，實際上是用著色器實現(xiàn)的軟件光線追蹤，不需要專用計算單元。只是從軟件層面幫助了開發(fā)者和玩家，讓移動平臺能體驗到光線追蹤的部分效果。

不過正如華為HMS Core CG Kit團隊此前接受采訪時所說，現(xiàn)階段，光追在移動端平臺上要想達到實時是有難度的，主要是對算力要求太高了。

對于移動平臺，由于功耗和帶寬等相比桌面PC是相當有限的，所以要實現(xiàn)移動端的光線追蹤，專用硬件是未來的必要條件。

Imagination曾將光追技術分為了6個層級：
Level 0：傳統(tǒng)解決方案
Level 1：傳統(tǒng)GPU上的軟件
Level 2：硬件中的光線/方框和光線/三角形測試器
Level 3：硬件中的邊界體積層次結構（Bounding Volume Hierarchy，BVH）處理功能
Level 4： 硬件中的BVH處理和一致性排序功能
Level 5： 硬件中帶有場景層次生成器（Scene Hierarchy Generation，SHG）的一致性BVH處理功能

目前桌面級光追方案還在Level3階段，Level1和Level2則是當前移動端以及主機平臺所普遍采用的方案。

同時，從Level0-Level5，光線追蹤的功能會更加注重于效率，這對于移動端設備來說尤為重要。當專用硬件加入到參與光線追蹤效果處理中，相比于單純的軟件方案，在相同的效果之下，功耗將會有巨大提升。

Imagination早在2016年就推出了全球首款專用的光線追蹤加速器，Level4等級的光線追蹤系統(tǒng)將在今年開放授權許可，而支持Level4等級的IMG C系列GPU也將在今年推出。

目前為止，除了三星Exynos和Imagination宣布采用硬件級光線追蹤之外，Arm Mali GPU也表示將在未來新品中提供硬件加速，提高移動設備上的光線追蹤技術的效率。

軟件定義硬件在近幾年里被提到的次數(shù)越來越多，從光線追蹤的發(fā)展趨勢來看，同樣是軟件需求催生出相關專用計算單元。而目前Vulkan標準已經正式支持光追，蘋果的Metal也推出了一些相關的API，華為、Imagination、聯(lián)發(fā)科等公司積極與游戲公司合作推進光線追蹤落地。這些信號都透露出，在軟件生態(tài)積極推進之下，未來幾年內芯片廠商將會推出更多支持光線追蹤的移動硬件平臺，將智能手機的性能競爭拉入一個全新的賽道。