Nvidia
Nvidia muestra lo que es capaz de hacer con el poder del renderizado neuronal
Regresamos a la escuela para entender como la arquitectura Blackwell usa la IA para mejorar los juegos.
Uno de los aspectos que muchos jugadores buscan es que los videojuegos se vuelvan cada vez m芍s reales. Desde el salto al 3D, se ha tratado de mostrar de mejor manera los elementos en pantalla, desde los personajes y texturas, hasta los espacios y las f赤sicas. En a?os recientes, los avances tecnol車gicos han permitido crear videojuegos que se asemejan mucho m芍s a la realidad.
La semana pasada durante CES 2025, Nvidia anunci車 una nueva arquitectura que se estrenar芍 con la serie de tarjetas gr芍ficas RTX 50. Durante una larga sesi車n a puerta cerrada, la empresa explic車 c車mo uno de los elementos principales de esta arquitectura, la inteligencia artificial, mejorar芍 lo que vemos en pantalla gracias al renderizado neuronal.
La era del Programmable Neuro shaders comienza
Uno de los primeros detalles mencionados fue que, hasta ahora, no hab赤a una manera de aprovechar los n迆cleos Tensor de una GPU. Pero eso est芍 por cambiar. Pero antes, el tensor core permiten la computaci車n de precisi車n mixta, adaptando din芍micamente los c芍lculos para acelerar el rendimiento al tiempo que preserva la precisi車n y proporciona una seguridad mejorada. Estas forman parte de las tarjetas gr芍ficas de Nvidia y que se encargan de procesar datos agrupados en tensores. Los tensores son objetos matem芍ticos que describen la relaci車n entre otros objetos matem芍ticos.
Junto con Microsoft, se ha trabajado para que DirectX sea compatible con los Cooperative Vectors, permitiendo que los n迆cleos Tensor puedan ser desbloqueados, permitiendo que los shaders neuronales sean aprovechados por los desarrolladores. ?Qu谷 significa todo esto? A partir de ahora, los programadores podr芍n utilizar la inteligencia artificial para trabajar de manera m芍s eficiente con el renderizado neuronal, explorando aspectos nunca antes abordados.
Materiales neuronales RTX
La nueva arquitectura permite a la tarjeta gr芍fica tomar el c車digo de los shaders y las texturas asociadas a un material para generar una representaci車n m芍s fidedigna a trav谷s de una red neuronal integrada en el motor del juego. En un ejemplo, se mostr車 una estatuilla con materiales como una gema, metales y seda. La diferencia entre el material est芍ndar y el neural es sorprendente: el neural se ve m芍s detallado y, adem芍s, requiere un procesamiento tres veces menor.
Otro ejemplo nos mostr車 como la piel se ver芍 mejorada. Antes, un material impermeable por la luz, como la madera, era sencillo de renderizar. Sin embargo, materiales que dejan pasar la luz, como por ejemplo, el cart赤lago de la oreja, es algo m芍s complicado por la forma en que la luz rebota. Con el shaders neuronales pueden presentar una piel m芍s realista, que ellos mismos lo definen como RTX Skin. El demo mostrado nos permite ver al headcrab de Half-Life 2 con ciertas partes, dejando pasar la luz de forma m芍s realista- Es un cambio sutil pero notable.
Rostros Neurales RTX
El Valle inquietante, 〞la sensaci車n de extra?eza al ver un rostro humano que no se siente completamente real〞 est芍 por desaparecer. Los Rostros Neurales RTX, junto con modelos de IA generativa, podr芍n renderizar caras cada vez m芍s realistas, ajust芍ndose a la luz y las emociones, haciendo que los personajes en videojuegos sean fotorealistas.
Cabello m芍s realista y sencillo
Si has notado que el cabello en las generaciones m芍s recientes se ha vuelto un tema en los personajes, no eres el 迆nico. Generar cabello en los videojuegos no solo se ha vuelto un desaf赤o por el n迆mero de pol赤gonos necesarios para una representaci車n fidedigna, sino tambi谷n algo costoso. Cada cabello es representado por tubos triangulares 3D, con cerca de 6 tri芍ngulos por segmento, lo que representa 6 millones de tri芍ngulos que acomodar y peinar. El nuevo modelo bajo la arquitectura Blackwell permite un cabello que necesite segmentos lineales, pero ahora con esferas, reduciendo el consumo de informaci車n, disminuye el uso de VRAM y mejora la tasa de FPS.
El incremento de los pol赤gonos en los videojuegos
Durante la presentaci車n, Nvidia destac車 c車mo la geometr赤a de los modelos ha evolucionado. A lo largo de 30 a?os, este n迆mero se ha incrementado a los 10 mil pol赤gonos que ten赤a un t赤tulo como Virtua Fighter a mediados de los 90, a los 50 millones de Cyberpunk 2077, a los casi 500 millones de tri芍ngulos que presenta Zorah, el demo de Nvidia para presentar sus avances. Esto ha logrado que el ray tracing se vuelva algo cada vez m芍s complejo, por lo todo lo que necesita renderizar. RTX Mega Geometry soluciona esto, generando las mallas utilizadas para el trazado de rayos sin permitir que haya una ca赤da de FPS. Todos estos tri芍ngulos se encuentran actualiz芍ndose en tiempo real, permitiendo una manera fluida para representar la luz.
La evoluci車n al DLSS 4
Dentro del gaming, existen tres pilares para los gr芍ficos en tiempo real: la calidad de imagen, la capacidad de respuesta y la fluidez. B芍sicamente imagen en 4K, latencia y tasa de refresco de la imagen. Para Nvidia, esto ha sido un campo de estudio importante, donde con la IA han tenido pasos en donde han llegado a traer balance en estos temas.
Si has usado DLSS desde que se present車 en 2019, seguramente has podido ver este avance, en donde m芍s del 80% de los jugadores con una RTX lo utilizan en m芍s de 540 juegos. Sin embargo, esto no se ha quedado sin problemas. Los 迆ltimos 6 a?os, Nvidia ha analizado los fallos que han aparecido cuando se utiliza esta tecnolog赤a. Dentro de los problemas m芍s comunes se encuentra el flickering o el ghosting, que son problemas que aunque no son tan perceptibles a simple vista, son detalles que se notan. Con esto se ha intentado averiguar por qu谷 los modelos tienen estos fallos, y se ha continuado entrenar y a?adir data para solucionarlos.
Esto ha llevado a la llegada del DLSS 4, el cual logra un an芍lisis y un uso de la IA m芍s r芍pida, ya que ahora esta predice lo que suceder芍. Esto sucede gracias a los modelos que se han ido integrando y trabajando para ayudar al DLSS, llamados Transformer Models. Estos ayudan a la generaci車n de ciertos objetos, haciendo un trabajo mejor recreando elementos a la distancia como rejas o cables de electricidad, o incluso para reducir el ghosting de un ventilador en el techo. Esto se logra gracias a la tecnolog赤a de generaci車n de m迆ltiples frames, en donde el juego busca adelantarse a lo que suceder芍 en pantalla.
La Super Resolution tambi谷n es vuelve parte de estas mejoras. Siguiendo lo antes mencionado, 15 de cada 16 p赤xeles es generado por IA, haciendo que los renders sean 8 veces m芍s r芍pidos. Esto ayuda a impulsar las tres columnas antes mencionadas. Mientras que sin DLSS una escena podr赤a mostrarse a 27 FPS con una latencia de 71 ms, el DLSS 4 nos puede llevar a los 248 FPS, con una latencia de 34 ms al contar con la generaci車n de m迆ltiples frames, asi como el Transformer Model.
A partir del D赤a 0 en que DLSS 4 est谷 disponible, un total de 75 juegos y apps ser芍n compatibles, con muchos juegos m芍s en camino. Por ahora, estos juegos incluyen juegos como Cyberpunk 2077, Dragon Age: The Veilguard, Alan Wake II, Star Wars Outlaws, Diablo IV Indiana Jones and the Great Circle y Hogwarts Legacy, por nombrar algunos.
Adem芍s, desde la App de Nvidia se podr芍 traer la tecnolog赤a DLSS m芍s reciente a juegos existentes con soporte de DLSS. Esto permitir芍 que aproveches la tecnolog赤a de m迆ltiple frames, asi como probar los Transformer Models m芍s recientes y DLSS Super Resolution.
Para terminar, cabe mencionar que otras mejoras tambi谷n llegar芍n a lo largo del camino. Por ejemplo, Nvidia Reflex, una tecnolog赤a que permite reducir la latencia en los juegos, se ver芍 mejorada con la siguiente versi車n, entregando una respuesta 75% m芍s r芍pida con Frame Warp. Reflex 2 llegar芍 a juegos como The Finals y Valorant.
Doom the Dark Ages - Un vistazo
Para mostrar el trabajo que se ha tenido con estas nuevas tecnolog赤as de Nvidia, parte del equipo de Doom: The Dark Ages en ID Software tom車 el escenario. En la 迆ltima d谷cada, se ha acelerado la alianza entre ambas empresas, permitiendo que las recientes entregas de Doom aprovechen estas tecnolog赤as.
El demo mostr車 video renderizado con Path Tracking, recorriendo los diferentes ambientes que traer芍 el juego, La tecnolog赤a est芍 basada en el parche que se integr車 en Doom Eternal. Esto se ha usado no solo para el aspecto visual del juego, sino tambi谷n como parte de elementos del juego, como superficies y materiales, haciendo que haya efectos diferentes dependiendo de qu谷 es lo que se dispare, diferenciando entre materiales distintos, como metal, o cuero.
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