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Matt Pharr heuert in der Real-Time-Rendering-Gruppe von NVIDIA an

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nvidiaNachdem die vergangenen Wochen gespickt waren mit Neuanstellungen bei Intel, hat NVIDIA nun eine prominente Verpflichtung zu verkünden. Matt Pharr wird das NVIDIA-Research-Team ergänzen und dort seine Arbeiten am Real-Time-Rendering fortsetzen. Pharr arbeitete zuvor in der Rendering-R&D-Gruppe von Pixar, war danach an vielen Unternehmen beteiligt und arbeitete zuletzt bei Google.

Einen Namen gemacht hat sich Pharr als einer der Köpfe des Physically Based Rendering (PBR).

In seinem Blog wirft Matt Pharr einen Blick auf die aktuelle Entwicklung im Bereich des Real-Time-Renderings und hier vor allem auf ein Ray Tracing in Echtzeit. Zur GDC verkündeten alle daran beteiligten Unternehmen, Hard- und Software darauf vorzubereiten. NVIDIA zeigte dazu die RTX getaufte Technologie, bzw. Softwareschnittstelle, die auf Basis der Volta-Architektur arbeitet. Diese wiederum ermöglicht das Ausführen einer neuen Grafik-API namens DXR, bzw. DirectXR. Diese wiederum stellt eine entsprechende Schnittstelle für Engines und Tools zur Verfügung. Matt Pharr ist hier also sicherlich an der richtigen Stelle.

Zuletzt beschäftigte sich Pharr mit dem Einsatz von Machine Learning für das Rendering. Dies spielt beim Ray Tracing ebenso eine Rolle wie beim Anti Aliasing. Die Komplexität dieser Prozesse kann durch Machine Learning optimiert werden. Eben daran wird Pharr nach eigenen Angaben auch bei NVIDIA arbeiten. Dazu hat er einige Fragen formuliert, die er in den kommenden Monaten und Jahren beantworten möchte:

  • How can other graphics algorithms be improved using neural nets or other techniques from machine learning?
  • When rendering, when do you trace more rays and when do you use more neural nets?
  • Can we sample better by having neural nets decide which rays to trace and not just reconstruct the final images?
  • What’s the right balance between on-line learning based on the specific scene and training ahead of time?
  • What does all this change mean for GPU architectures—how many transistors should spent on dense matrix multiply (neural net evaluation), how many specialized for ray tracing (and how), and how many on general purpose compute?
  • How do make that hardware friendly to programmers?
  • What’s the right way implement complex graphics systems that are half neural nets and half conventional graphics computation?
  • How do you debug complex graphics systems that are half-learned?

Matt Pharr wird in seiner Position einen Einfluss auf die zukünftigen Entwicklungen bei NVIDIA haben und daher im Rahmen zukünftiger Produkte auch für uns eine Rolle spielen.

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