Kiedyś to było... gorzej - czyli jak karty GeForce wspierają obecnie pracę twórców wideo i streamerów

W czasach kiedy wszystkie operacje wykonywane na materiałach wideo oparte były na CPU, renderowanie filmów trwało wieki, a wsparcie GPU było szczątkowe i często ograniczało się do kilku wybranych efektów. Dekadę temu, moc obliczeniowa procesorów wyglądała bardzo skromnie w porównaniu do sprzętu którym dysponujemy dziś. Samo wsparcie karty graficznej w obliczeniach nie zawsze funkcjonowało poprawnie - zdarzało się generowanie artefaktów i inne niespodzianki. Początki, jak to mawiają, bywają trudne.

NVIDIA GeForce
NVIDIA GeForce
Źródło zdjęć: © materiały partnera
oprac. Artur Wigo

Dziś, często nie zdajemy sobie sprawy jak wiele działań przejęło GPU, bowiem wsparcie procesora graficznego w obliczeniach ogólnego przeznaczenia zwykle jest włączone domyślnie i obejmuje całe spektrum zastosowań. Każdy kto w nieco bardziej zaawansowany sposób zajmował się szeroko pojętą obróbką i montażem wideo, wie, że uruchamianie programu bez wsparcia GPGPU po prostu mija się z celem. Aktualnie akceleracja nie dotyczy tylko wybranych efektów, ale praktycznie całego procesu twórczego – od przyśpieszenia wyświetlania podglądu, przez montaż, aż do finalnego renderowania. I coraz szersze wsparcie CUDA, czy też OpenCL wcale nie załatwia tutaj całej sprawy.

NVENC – specjalizacja głupcze!

Kluczem do przejęcia głównej roli przez karty graficznej w tych zastosowaniach okazał się sprzętowy encoder wideo, czyli nic innego jak specjalizowany układ, który zajmował się tylko i wyłącznie kodowaniem/dekodowaniem wideo. W kartach GeForce od czasów układów Kepler taką rolę pełni NVENC. Rozwinięcie tego skrótu nie jest specjalnie skomplikowane, bowiem chodzi tu o NVidia ENCoder.

NVENC świetnie sprawdza się zwłaszcza przy streamingu, bowiem dzięki odciążeniu podstawowych jednostek cieniujących karty graficznej, można grać i streamować równocześnie, notując tylko kilkuprocentowy spadek wydajności. Wartość ta dotyczy kart graficznych GeForce RTX serii 2000 i 3000, czyli Turing i Ampere. W zasadzie korzystają one z niemal identycznej wersji NVENC, bowiem karty Ampere wzbogaciły się jedynie o obsługę kodeka AV1 i to nawet w rozdzielczości 8K. Oczywiście ze wszystkich nowinek mogą korzystać nie tylko posiadacze desktopowych kart Ampere, ale również laptopów wyposażonych w układy graficzne GeForce serii 3000, które w tej chwili dysponują tak duża mocą obliczeniową i możliwościami, że bez problemu można je zaprząc do tak obciążających zadań jak właśnie streamowanie i obróbka wideo.

Obraz
© materiały partnera

Do streamowania nie potrzeba już drogiego zestawu złożonego z dwóch komputerów – gdzie jeden zajmuje się streamowaniem, a drugi obsługą gier. Teraz wszystko załatwiane jest na jednym komputerze i jest to piękny przykład efektywnego wykorzystania układów specjalizowanych. Więcej na ten temat powiedział nam jeden z internetowych twórców wideo, a konkretnie Dawid Bączkowicz (znany jako Bonkol), któremu zadaliśmy kilka pytań:

Jak wyglądała Twoja praca gdy do streamowania i obróbki wideo potrzebowałeś dwóch maszyn?

Bonkol: Do niedawna większość profesjonalnych twórców używało takiego rozwiązania. Grali na jednym komputerze, a na drugim przechwytywali obraz z pierwszego i nagrywali/streamowali te treści w sieci. Choć było ono stosunkowo wydajne, to posiadało wiele minusów np. skomplikowane okablowanie i połączenia między komputerami oraz dwie działające maszyny, które generowały dużo ciepła i niemałe rachunki za prąd.

Co zmieniło się z Twojej perspektywy, gdy wszystkie te zadania przejął jeden komputer.?

Bonkol: Przesiadka na jeden komputer do grania i streamowania była dużą ulgą. Zapomniałem o wspomnianych już minusach, a przede wszystkim mam więcej miejsca przy biurku i przyjemniejszą temperaturę w pomieszczeniu.

Twórców wspierają też nowe technologie – żeby daleko nie szukać choćby NVIDIA RTX Voice. Którą z nich najbardziej doceniasz?

Bonkol: Dla mnie jako streamera i YouTubera gamingowego używanie kodeka NVENC w programie OBS do nagrywania wideo jest jednym z najważniejszych ruchów ku temu, abyśmy mogli jak najpłynniej przechwytywać rozgrywkę do naszych nagrań. Niedawno wydano także aplikację NVIDIA Broadcast, która w czasie rzeczywistym pozwala odszumić dźwięk z mikrofonu. W tej samej aplikacji możemy także zmodyfikować obraz z naszej kamery, otrzymując efekt profesjonalnej głębi ostrości lub wycinać naszą sylwetkę z tła bez posiadania green screena – to bardzo przydatne technologie.

Czy obecnie brakuje Ci jeszcze jakichś funkcjonalności - co widziałbyś w kolejnych aktualizacjach oprogramowania i sprzętu?

Bonkol: Mówiąc szczerze, nie wiem. Technologia często potrafi nas zaskoczyć, więc odpowiem, używając słów „pożyjemy, zobaczymy”. Na pewno liczę na możliwość coraz bardziej wydajnego używania sprzętu w obszarze gamingu. Warto tu zaznaczyć, że chociażby nowe sterowniki do karty graficznej potrafią mocno odmienić działanie całej naszej maszyny.

Dawid Bączkowicz (znany jako Bonkol)
Dawid Bączkowicz (znany jako Bonkol)© materiały partnera

I wtedy do akcji wkracza SI… cała na zielono

10 lat temu rozważania o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym można było spotkać przede wszystkim na łamach powieści science-fiction. Dziś w kartach graficznych znajdziemy układy służące do obliczeń z wykorzystaniem SI/AI – a twórcy oprogramowania chętnie z tego korzystają. Rdzenie Tensor w kartach NVIDIA GeForce RTX są przykładem specjalizowanych układów, które mogą mieć różnorakie zastosowania. Służą między innymi do działania technologii DLSS wykorzystywanej w grach, jak i do bardziej skomplikowanych obliczeń, choćby w programach do montażu wideo jak DaVinci Resolve, czy też Adobe Premiere.

Oczywiście sam hardware bez software’u jest niczym. Specjalizacja poszła tak daleko, że konieczne okazało się stworzenie dwóch rodzajów sterowników dla tych samych karty graficznych – jedne dla graczy (GameReady), a drugie dla twórców (Studio). Sterowniki Studio pozwalają nie tylko włączyć do akcji dekodowanie sprzętowe (które potrafi eksportować wideo do 5 razy szybciej niż w przypadku wykorzystania procesora), ale i uruchamiają zaawansowane funkcje wykorzystujące sztuczną inteligencję do niesamowitego przyśpieszenia procesu twórczego.

W DaVinci Resolve możemy już między innymi korzystać z akcelerowanego przez AI narzędzia Magic Mask, które błyskawicznie wyodrębnia i śledzi obiekty, ułatwiając tworzenie wideo.

Introduction To AI Magic Mask in DaVinci Resolve 17 | NVIDIA Studio

Z kolei w Adobe Premiere Pro zoptymalizowano wykrywanie i oznaczanie cięć w filmie, dzięki czemu ręczna edycja stała się znacznie mniej czasochłonna. Dodajmy, że wspominamy tu wyłącznie o ostatnich zmianach wprowadzonych w marcowych sterownikach Studio. Efekty oparte na AI implementowane są również w programach do grafiki 3D i 2D.

NVIDIA
NVIDIA© materiały partnera

Jak więc widać, dzięki obecnemu wsparciu twórców różnorodnymi technologiami wbudowanymi w karty graficzne NVIDII, otrzymują oni wiele istotnych i przydatnych technologii, które sprawiają, że pracy wykonywanej lata temu po prostu nie da się porównać do możliwości stwarzanych obecnie.

Programy

Zobacz więcej
Źródło artykułu:Artykuł sponsorowany
Wybrane dla Ciebie