Trong những tuần gần đây, cộng đồng game thủ và những người đam mê công nghệ đã sôi nổi tranh luận về phản ứng và quan điểm xoay quanh dòng card đồ họa Nvidia RTX 50 Series mới, đặc biệt là sự phụ thuộc đáng kể của chúng vào công nghệ Multi Frame Generation (MFG) hay còn gọi là AI tạo khung hình. Từ thái độ thờ ơ đến việc kiên quyết phản đối những “khung hình giả” này, các game thủ đã không ngần ngại bày tỏ cảm xúc của mình. Cá nhân tôi cũng đã sẵn sàng chia sẻ quan điểm của mình về vấn đề này.
Một mặt, tôi đồng tình với cảm giác không muốn DLSS và Frame Generation trở thành “nạng đỡ” cho các card đồ họa tầm trung và cao cấp. Nhưng mặt khác, tôi cảm thấy chúng ta đang chứng kiến vòng đời tự nhiên của những tiến bộ phần cứng, nơi phần mềm đóng vai trò lớn hơn nhiều kể từ thế hệ này. Các khung hình được tạo bởi AI thực sự có những nhược điểm, nhưng dù muốn hay không, dường như chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mới của việc dựng hình GPU.
Giới Hạn Phần Cứng Thuần Túy Và Vai Trò Của AI Trong Hiệu Năng GPU
Tăng Hiệu Suất Nhờ AI Là Tương Lai
Có thể điều này sẽ gây bất ngờ cho những người chưa biết, nhưng đã một thời gian kể từ khi CEO Jensen Huang của Nvidia tuyên bố rằng “Định luật Moore đã chết”. Đây là một nhận định hơn là một “định luật” theo đúng nghĩa đen, nó cho thấy số lượng bóng bán dẫn trên vi mạch, và theo đó là sức mạnh tính toán, nhân đôi khoảng hai năm một lần. Mặc dù các công ty khác như Intel vẫn có ý kiến khác biệt, nhưng ngày càng khó để vắt kiệt hiệu suất chỉ bằng cách thu nhỏ bóng bán dẫn.
Khi các công ty đối mặt với giới hạn phần cứng ở cấp độ 2nm-3nm, điều gì đó phải thay đổi. Để hiệu suất tăng đáng kể giữa các thế hệ, việc sản xuất chip phải tìm kiếm sự hỗ trợ từ các nguồn khác. Các GPU Blackwell của Nvidia được sản xuất trên cùng tiến trình TSMC với Ada Lovelace và phụ thuộc vào AI dưới dạng Multi Frame Generation của DLSS 4 để vượt qua giới hạn của quá trình dựng hình truyền thống.
Và Nvidia không phải là công ty duy nhất làm điều này. Ngay cả AMD cũng đã tự hào tuyên bố trong tài liệu tiếp thị FSR 4 của mình rằng AI và Học máy (ML) sẽ là những đòn bẩy lớn trên các GPU RDNA 4 của họ, dự kiến ra mắt vào tháng 3. Ngành công nghiệp đã chuyển sang công nghệ nâng cấp hình ảnh (upscaling) và tạo khung hình (frame generation) được hỗ trợ bởi AI như một tiêu chuẩn mặc định, và nhiều game thủ thực sự không quan tâm nguồn hiệu suất của họ đến từ đâu.
Hình ảnh render card đồ họa Nvidia GeForce RTX 5090, đại diện cho thế hệ GPU mới.
AI: Bước Tiến Tiếp Theo Của Đổi Mới Phần Mềm
Phần Mềm Luôn Cần Thiết Để Tận Dụng Phần Cứng
Các game thủ đang phản đối gay gắt về “khung hình giả” (fake frames), và nhiều lời chỉ trích là có cơ sở. Một khung hình được dựng bởi game engine sẽ không thể tương đương với một khung hình được tạo ra bên ngoài nó, bất kể bộ đếm FPS trên màn hình của bạn hiển thị như thế nào. Khả năng phản hồi của hình ảnh sẽ vẫn gắn liền với các khung hình thực sự được vẽ mà không sử dụng AI. Hầu hết hiệu suất tăng của dòng RTX 50 Series mà Nvidia đang quảng cáo đều được tạo ra bởi AI, và việc game thủ không hài lòng là điều dễ hiểu.
Tuy nhiên, các nhà sản xuất cần một giải pháp để vượt qua giới hạn của quá trình dựng hình truyền thống. Các shader core, tensor core và RT core bên trong GPU của bạn không thể tự hoạt động. Chúng luôn cần phần mềm xuất sắc để tận dụng sức mạnh thô, cho dù đó là các game engine được tối ưu hóa, driver mạnh mẽ hay gần đây hơn là công nghệ nâng cấp hình ảnh. Tạo khung hình (được hỗ trợ bởi AI) đơn thuần là bước tiếp theo trên hành trình đó.
Đồng ý rằng, tạo khung hình không phải là “hiệu suất thuần túy” theo cách mà nâng cấp hình ảnh là, nhưng khả năng cao là nó sẽ chỉ tốt hơn từ đây. Công nghệ MFG của Nvidia và các công nghệ khác sắp được các đối thủ cạnh tranh tiết lộ sẽ tiếp tục tinh chỉnh AI cốt lõi của các card đồ họa hiện đại. Đối với các lỗi tạo hình (artifacts) và giới hạn phản hồi vốn có của công nghệ, bạn thậm chí có thể không nhận thấy chúng trong những tình huống phù hợp.
So sánh hai mẫu card đồ họa cao cấp NVIDIA GeForce RTX 4090 và AMD Radeon RX 7900 XTX.
Độ Trễ Của Frame Generation Không Phải Là Điểm Yếu Chí Tử
MFG Đáng Giá, Nhưng Trong Các Trường Hợp Cụ Thể
Có một sự khác biệt cơ bản giữa nâng cấp hình ảnh (upscaling) và tạo khung hình (frame generation) khi nói đến trải nghiệm chơi game thực tế. Upscaling dựng hình trò chơi ở độ phân giải thấp hơn và sau đó sử dụng AI để cải thiện hình ảnh lên độ phân giải mục tiêu với tổn thất chất lượng hình ảnh tối thiểu và hầu như không có độ trễ. DLSS, FSR và XeSS đã trở nên cực kỳ hiệu quả trong việc nâng cấp hình ảnh trong sáu năm qua.
Mặt khác, tạo khung hình về cơ bản là một kỹ thuật làm mượt khung hình, dự đoán và thêm các khung hình giữa các khung hình được tạo truyền thống để mang lại tốc độ khung hình tốt hơn. Lập luận chống lại kỹ thuật này là nó chỉ “trông” tốt hơn mà không “cảm thấy” tốt hơn. Các bài kiểm tra độc lập từ nhiều ấn phẩm công nghệ đã chứng minh điều này là đúng.
MFG của Nvidia, đặc biệt ở chế độ 4x, có thể tăng tốc độ khung hình và độ mượt mà, nhưng nó không mang lại khả năng phản hồi tương tự như một số khung hình “dựng truyền thống” bổ sung. Hơn nữa, bất kỳ lỗi tạo hình nào vốn có trong tạo khung hình 2x (như đã thấy trên dòng RTX 40 Series) giờ đây còn trở nên trầm trọng hơn khi bật tạo khung hình 3x hoặc 4x. Điều này có nghĩa là mọi thứ đều tồi tệ, và “khung hình giả” của Nvidia là vô giá trị? Mọi chuyện phức tạp hơn một chút.
MFG, ở trạng thái hiện tại, cần tốc độ khung hình cơ bản phải trên 60 FPS tối thiểu và lý tưởng là trên 100 FPS để mang lại trải nghiệm tương đối tốt. Điều này có nghĩa là GPU của bạn phải đủ mạnh để xuất 60 hoặc 100 khung hình trước khi bật bất kỳ tính năng tạo khung hình nào. Điều này giới hạn việc sử dụng MFG cho một số trò chơi và GPU nhất định, có nghĩa là nó còn xa mới là viên đạn bạc mà Nvidia muốn bạn tin tưởng. Hầu hết những người có màn hình 144Hz-180Hz 1080p hoặc 1440p có thể không tìm thấy bất kỳ công dụng nào cho tính năng tạo khung hình 3x hoặc 4x, vì một trong những GPU hiện đại này sẽ xuất ra FPS nhiều hơn mức có thể chơi được chỉ với sự trợ giúp của upscaling trong nhiều trò chơi.
Tuy nhiên, người dùng có màn hình 240Hz hoặc thậm chí 360Hz có thể tận dụng tốt công nghệ này để đạt được tốc độ làm mới tối đa của màn hình. Hơn nữa, hầu hết mọi người sẽ không thể nhận thấy bất kỳ lỗi tạo hình hay hiệu suất chậm chạp nào miễn là tốc độ khung hình cơ bản cung cấp đủ thông tin cho mô hình (lý tưởng là 100 FPS không có frame-gen). Điều này thực sự làm giảm bớt tính hấp dẫn trong chiến dịch tiếp thị dòng RTX 50 Series của Nvidia, nhưng những người đang mua một trong những GPU mới nhất vẫn có thể tìm thấy giá trị thực sự cho tất cả các thủ thuật phần mềm này trong những tình huống phù hợp.
Hình ảnh concept card đồ họa Nvidia RTX 5070 với thiết kế hiện đại.
Tương Lai Của GPU Với Sự Thống Trị Của AI
“Miếng Bánh” Hiệu Suất Được Chia Lại
Với tình hình hiện tại, RTX 5090 của Nvidia chỉ tăng khoảng 30% sức mạnh thô so với RTX 4090. Có thể các SKU còn lại sẽ mang lại kết quả đáng thất vọng tương tự. Tuy nhiên, các “khung hình giả” được tạo bởi AI chắc chắn sẽ tồn tại. Việc dựa vào AI để tăng hiệu suất đơn thuần là một đổi mới tiếp theo để vượt qua giới hạn phần cứng của chất bán dẫn. AMD cũng đang đi theo hướng tương tự, và các nhà sản xuất khác chắc chắn sẽ làm theo.
MFG của Nvidia có thể chỉ đáng giá trong những tình huống mà dường như không hợp lý để sử dụng nó, nhưng đối với những người tiêu dùng có màn hình tần số quét cao (tối thiểu 240Hz) và muốn tối đa hóa khả năng màn hình bằng cách tăng tốc độ khung hình vốn đã cao, thì việc bật nó là hợp lý. Trong những trường hợp như vậy, bạn thậm chí có thể không nhận thấy những nhược điểm mà MFG được biết đến.
Cận cảnh card đồ họa Nvidia GeForce RTX 4060 bên trong máy tính Lenovo Legion Tower 5i Gen 8 (2024).
Kết Luận
Tóm lại, sự xuất hiện của Nvidia RTX 50 Series và sự phụ thuộc ngày càng tăng vào AI tạo khung hình (Multi Frame Generation) đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong ngành công nghiệp GPU. Mặc dù công nghệ này mang lại những “khung hình giả” và tiềm ẩn độ trễ nhất định, gây ra nhiều tranh cãi trong cộng đồng, nhưng nó cũng là một giải pháp tất yếu để vượt qua giới hạn vật lý của phần cứng. Với khả năng cải thiện liên tục, AI tạo khung hình không chỉ giúp tối ưu hiệu suất cho những cấu hình cao cấp với màn hình tần số quét siêu tốc, mà còn định hình tương lai phát triển của card đồ họa.
Bạn nghĩ sao về vai trò của AI trong thế hệ GPU sắp tới? Liệu bạn có sẵn lòng đón nhận “kỷ nguyên khung hình AI” hay vẫn ưu tiên hiệu năng thuần túy? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn bên dưới hoặc tìm hiểu thêm về các công nghệ GPU tiên tiến khác tại camnangcongnghe.net!