Intel améliore la qualité d’image et la performance des GPU intégrés et dédiés au SIGGRAPH 2025

Lors du SIGGRAPH et HPG 2025, Intel a présenté ses avancées en matière de qualité visuelle et de performance pour les GPU intégrés et dédiés.

Intel S’engage Pour Améliorer La Qualité Visuelle et La Performance des GPU Intégrés

Les GPU intégrés, ou iGPU, ont considérablement évolué. Il y a dix ans, ils étaient principalement utilisés pour le multimédia, et le jeu était loin d’être idéal. Toutefois, la situation a changé. De nombreux iGPU peuvent désormais rivaliser avec les performances des GPU dédiés d’entrée de gamme, et Intel souhaite accentuer la qualité visuelle et les capacités de ces composants.

Pour ses prochaines générations de iGPU, qui seront également combinées aux GPU dédiés, Intel se concentre sur des améliorations fondamentales :

• Améliorations de l’efficacité pour le Path Tracing
• Graphismes neuronaux
• Nouveaux effets basés sur la physique (comme la fluorescence)

L’objectif principal est d’atteindre des effets visuels à haute fidélité, comme le Path Tracing, sur des appareils basse consommation équipés d’iGPU. Cette technique est gourmande en ressources, nécessitant de nombreux chemins de photons à simuler, qui doivent ensuite être nettoyés pour éviter le bruit. Pour cette tâche, l’échantillonnage d’importance rééchantillonné améliore la qualité visuelle d’un facteur dix.

L’évolution de cette qualité repose sur des principes tels que :

Le travail, accepté au SIGGRAPH 2025, améliore le Path Tracing en renforçant l’échantillonnage d’importance rééchantillonné. Les exemplaires sont organisés dans des histogrammes locaux, et un échantillonnage quasi-Monte Carlo avec des motifs antithétiques est appliqué. Cela réduit le bruit avec un coût minimal.

Cette méthode, associée à un bruit bleu, améliore fortement la qualité visuelle, atteignant des résultats jusqu’à dix fois meilleurs.

Intel introduit également Open Image Denoise 2, tout en évoquant les développements futurs. L’entreprise se penche également sur le ray tracing assisté par l’IA pour un large public. Sa bibliothèque de réduction de bruit est appréciée pour sa nature open-source, et la nouvelle version apporte un support optimisé entre différents GPU (Intel/NVIDIA/AMD).

Par ailleurs, Intel travaille sur une architecture de réseau neuronal pour renforcer la qualité visuelle et la performance. La récente démonstration « Path Tracing d’un Trillion de Triangles » sur le GPU Intel Arc B580 à 1440p représente un exemple concret de cette avancée, offrant 30 FPS stables.

La performance et la qualité d’image dépendent du nombre de rayons à chaque étape du Path Tracing. Pour économiser sur le calcul et le trafic mémoire, un exemplaire par pixel (1 spp) est utilisé avec un rayon à chaque rebond.

Le rendu présente un bruit significatif, surtout dans des scénarios d’éclairage complexe. Pour réduire ce bruit, nous utilisons ce modèle de débruitage et de suréchantillonnage spatiotemporel.

Les points clés de cette démonstration sont :

• Réduire le coût du Path Tracing pour atteindre des performances en temps réel reste un défi majeur, faisant l’objet de recherches approfondies.
• Cette série d’articles se concentre sur l’application pratique du débruitage et du suréchantillonnage avec un exemplaire par pixel (1 spp) dans un environnement complexe.

Il semble également qu’Intel vise à éliminer le bruit grâce à un modèle de débruitage conjoint spatiotemporel, une approche similaire à celle de NVIDIA. Ce modèle pourrait offrir des textures plus détaillées tout en réduisant les artefacts.

• Détails fins : Les débruiteurs peuvent perdre des détails, favorisant une moyenne qui lisse les résultats visuels.
• Clignotement : Les inconsistances entre les images peuvent créer des scintillements, rendant l’expérience moins fluide.
• Modèles de Moiré : L’interférence entre les détails et la grille de pixels peut mener à des motifs non présents dans la scène.
• Récupération des ombres : Les débruiteurs doivent gérer les informations manquantes et les variations lumineuses.
• Réflexions : La reconstruction des réflexions nécessite des données auxiliaires pour améliorer leur qualité.

Pour soutenir des visuels haute performance, Intel utilise la compression de textures assistée par IA (TSNC), intégrée avec DirectX. Ces vecteurs coopératifs exploitent pleinement les capacités IA des nouvelles puces, permettant un gain de performance significatif. Des mesures spécifiques indiquent que :

• Intel Arc 140V : 2.6ms (de base) / 2.1ms (TSNC)
• Intel Arc B580 : 0.55ms (de base) / 0.55ms (TSNC)

Intel assure que TSNC fonctionne aussi bien, voire mieux, que la compression classique, tout en réduisant l’utilisation de mémoire, libérant ainsi des ressources. Cela favorise des performances plus rapides.

Les démonstrations et articles d’Intel montrent une entreprise qui se transforme. Avec des architectures comme Xe2, Intel s’impose comme un concurrent sérieux dans le secteur des GPU, tant pour les modèles dédiés d’entrée de gamme que pour les solutions intégrées. Ces innovations promettent d’élever la technologie des iGPU vers de nouveaux sommets.