La computación cuántica podría aumentar el rendimiento del trazado de rayos hasta en un 190 %

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Investigadores de Estados Unidos, Portugal y Reino Unido predijeron que la solución a las altas exigencias del trazado de rayos podría ser una combinación de algoritmos de trazado de rayos antiguos mezclados con computación cuántica. En un libro blanco de investigación publicado recientemente, la computación cuántica mejoró las cargas de trabajo de trazado de rayos, aumentando el rendimiento hasta en un 190 %. Este proceso se realiza limitando el número de cálculos necesarios para cada viga.

El trazado de rayos en la tecnología gráfica ha permitido un salto evolutivo en los juegos, particularmente en la forma en que se representan los títulos de los juegos. Sin embargo, el rendimiento y la capacidad de los desarrolladores para adoptar el proceso correctamente fue menor que la complejidad. El problema radica en los requisitos de hardware y TI de la tecnología de trazado de rayos y la necesidad de hardware específico que limita a la mayoría de los usuarios de la tecnología subyacente.

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Recientemente, AMD FSR 2.0, NVIDIA DLSS y los convertidores ascendentes XeSS de próxima generación de Intel contrarrestan los inconvenientes de mayor rendimiento que siguen al usar el trazado de rayos habilitado en el hardware. Los convertidores ascendentes individuales minimizan la cantidad de píxeles renderizados para limitar la complejidad de formular una escena específica antes de reconstruir la imagen con la resolución de salida requerida.

Los investigadores describen cómo la computación cuántica podría minimizar potencialmente las tarifas de procesamiento causadas por las tecnologías de trazado de rayos. El equipo tomó una imagen de 128 por 128 procesada con trazado de rayos habilitado y optimizó la imagen usando tres estrategias diferentes. Los tres procesos fueron técnicas de renderizado clásicas, renderizado cuántico no optimizado y luego optimización de renderizado cuántico. La primera técnica calculó 2,678 millones de intersecciones de rayos en la imagen 3D, dando 64 por rayo individual. El enfoque no optimizado redujo a la mitad el primer número, requiriendo solo 33,6 intersecciones de rayos, lo que equivale a 1,366 millones de intersecciones de rayos. Utilizando la técnica cuántica optimizada asociada con el sistema clásico, el último intento representó la imagen con 896.000 intersecciones con 22,1 rayos cada una.

La caída más significativa en la técnica ha sido el sistema de computación cuántica: las computadoras y dispositivos cuánticos se están desarrollando actualmente en la categoría de productos NISQ, o Noisy Intermediate-Scale Quantum. Estos complejos sistemas no son los más eficientes, por lo que el renderizado tarda varias horas en calcular correctamente cada fotograma. Esta categoría es perfecta para simulaciones, pero actualmente no es una opción viable para renderizar juegos.

Aunque los resultados han sido excelentes, la tecnología está lejos de estar disponible para la producción. Con la tendencia actual de la computación cuántica en los últimos dos años, solo vemos una pequeña cantidad de computación cuántica disponible para su uso. IBM planea aumentar el volumen de la computación cuántica en los próximos años, pero no está claro cuánto avanzará la tecnología en un corto período de tiempo.

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El tiempo y el costo no permiten que la tecnología sea muy amplia para el espacio del mercado de consumo. Sin embargo, con los avances en los juegos en la nube en los últimos años, el usuario final puede ver llegar esta tecnología más temprano que tarde.

Fuente: Hacia Quantum Ray Tracing: A Preprint (PDF), disponible a través de arXiv en la Universidad de Cornell

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