Ở những bài trước, mình đã kể sơ qua về nguồn gốc của Neural Rendering (NR) cùng với các công nghệ render raster lẫn ray tracing/path tracing rồi đó. Giờ thì đến lúc đi thẳng vào vấn đề chính luôn - NR là cái gì và nó sẽ thay đổi ngành công nghiệp game ra sao nè!
Khi Microsoft "nhảy vào cuộc chơi"
Nói trước cho rõ, mình không phải "fan cuồng" NVIDIA hay NR đâu nha NR hay bất kỳ công nghệ đồ họa nào cũng chỉ được tạo ra để làm hình ảnh game càng đẹp và chân thực hơn thôi. Nhưng không phải công nghệ nào cũng được số đông dùng, không phải cái gì cũng có tầm ảnh hưởng rộng rãi đâu.
Nhắc đến NVIDIA thì hồi xưa họ cũng có nhiều công nghệ "xịn xò" như PhysX hay G-Sync, nhưng mà không phổ biến lắm với mọi người. Những công nghệ không ai dùng thì mình cũng không mấy quan tâm - vì có mấy ai được trải nghiệm đâu đúng không?
Nhưng mà NR có thể là case đặc biệt đấy - vì NVIDIA là người khởi xướng và giới công nghệ có thể sẽ phải "chạy theo" họ. Tại sao ư? Câu trả lời chính là vì... Microsoft! 
Cooperative Vector trở thành tiêu chuẩn mới trên DirectX 12
Dù bạn thích hay không thích thì vai trò của Microsoft với game PC là không thể chối cãi được. Bộ DirectX (DX) API của họ đã là chuẩn mực của ngành game PC rồi. Tuy giờ có thêm vài lựa chọn khác như Vulkan, OpenGL hay SteamOS/Linux, nhưng DX API vẫn là cái tên đầu tiên khi bạn muốn làm game trên PC. Vậy nên những gì Microsoft đưa lên DX API, đó chính là thứ bạn cần nắm để game của mình hoàn thiện hơn.
Tại sự kiện GDC 2025 vừa diễn ra gần đây, NR đã trở thành một phần cơ bản của bộ DX 12 mới luôn. Nó còn có tên gọi khác là Cooperative Vector (CoVec). Từ giờ, các đối tác còn lại của Microsoft như AMD, Intel và Qualcomm dù muốn hay không, buộc phải đón nhận NR nếu không muốn GPU của mình trở thành "kẻ lạc loài". Cay không nào?
Neural Rendering hay Cooperative Vector là cái gì nhỉ?
Ở đây cần phân biệt một chút về định nghĩa NR của NVIDIA và Microsoft nha. Tuy cả hai đều dùng chung thuật ngữ nhưng mỗi công ty lại có quan điểm riêng. NVIDIA vì là đơn vị đầu tiên triển khai NR và hoàn thiện mọi thứ nên NR của NVIDIA sẽ có nhiều thành phần và chuyên môn hóa cao hơn. Còn Microsoft thì ngược lại, do bản chất làm phần mềm và phải làm việc với nhiều hãng, nên Microsoft không thể lấy tất cả những gì NVIDIA làm ra rồi "ép" những công ty còn lại phải làm "y hệt" vậy. Việc đó không chỉ "hại não" AMD, Intel và Qualcomm mà còn dính chuyện bản quyền trí tuệ nữa
Do đó, NR của Microsoft có tính đơn giản và dễ triển khai hơn. Tiêu chuẩn công nghiệp nói chung cũng không quá khó khăn so với các công nghệ độc quyền. Vì khắt khe quá thì khó mà áp dụng rộng rãi được mà! So với NVIDIA, NR của Microsoft chỉ thuần túy là tận dụng các nhân xử lý AI để phục vụ render hình ảnh, thông qua các phép toán nhân ma trận (CoVec). Với NVIDIA là Tensor core, với Intel là XMX, với AMD là AI Accelerator.
Còn lý do tại sao Microsoft cho ra đời CoVec thì như mình đã nói ở phần trước rồi. Mục đích là tận dụng lượng silicon "thừa thãi" để render đồ họa. Vì DX 11 trở về trước hoàn toàn không dùng được các nhân AI này. Khi GPU được tối ưu cho AI nhiều hơn thì đồng nghĩa lượng silicon bỏ ra để sản xuất chúng cũng cao hơn, mà cứ để không thì thật phí phạm!
Neural Rendering trên Blackwell
Nếu dựa theo định nghĩa của Microsoft thì NR thực tế đã tồn tại trên rất nhiều thế hệ GPU đang có trên thị trường chứ không riêng Blackwell (RTX 50) đâu, miễn là chúng có các nhân tăng tốc AI. Nhưng như đã nói, NVIDIA là hãng đầu tiên triển khai NR và cơ bản họ đã tiến xa hơn các công ty khác nhiều rồi. Vì vậy, NR của NVIDIA mà cụ thể là trên Blackwell, đã có nhiều điểm tiến bộ hơn Pascal, Turing, Ada.
Khác biệt đầu tiên và cơ bản nhất của Blackwell chính là Neural Shader. Nó là sự kết hợp giữa các nhân Shader (đồ họa) truyền thống và nhân Tensor (ma trận). Nếu như ở các thế hệ trước, Shader và Tensor tồn tại độc lập thì giờ đây chúng là một thể thống nhất luôn. Sự kết hợp này đồng thời tạo ra bước ngoặt mới - các nhân shader giờ có thể thực hiện các phép toán dựa trên các toán tử FP16/FP8/FP4 vốn có kích thước nhỏ hơn trước. Khi dữ liệu game có kích thước nhỏ hơn đồng nghĩa với lượng bộ nhớ mà chúng chiếm dụng sẽ ít hơn.
Về cơ bản, dữ liệu Neural chiếm dung lượng nhỏ hơn dữ liệu "truyền thống"
Nguồn: tinhte.vn