GPUOpen
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| 원저자 | AMD |
|---|---|
| 개발자 | AMD |
| 발표일 | 2016년 1월 26일[1] |
| 저장소 | |
| 프로그래밍 언어 | C, C++, GLSL |
| 운영 체제 | 리눅스, 마이크로소프트 윈도우 |
| 종류 | 게임 효과 라이브러리, GPU 디버깅, CPU & GPU 프로파일링 |
| 라이선스 | MIT 라이선스 |
| 웹사이트 | gpuopen |
GPUOpen은 AMD의 라데온 테크놀로지스 그룹이 개발한 미들웨어 소프트웨어 제품군으로, 컴퓨터 게임의 진보된 시각 효과를 제공한다. 2016년 출시되었다. GPUOpen은 독립된 주요 부품들로서 각기 다른 그래픽스 기술을 아우른다는 점에서 게임웍스(GameWorks)와 비슷하다.[2] 그러나 GPUOpen은 사유이면서 클로즈드 소스인 게임웍스와 달리 완전히 오픈 소스 소프트웨어이다.
역사
[편집]GPUOpen은 2015년 12월 15일 발표되었으며[3][4][2][5][6] 2016년 1월 26일 출시되었다.
구성 요소
[편집]게임 및 CGI
[편집]시각 효과 라이브러리
[편집]| 이름 | API | 소스 | 설명 |
|---|---|---|---|
| TressFX | DirectX 12, 벌컨 | GitHub | 사실적인 머리카락, 털, 풀을 만들 수 있는 시각 효과 라이브러리. |
| GeometryFX | DirectX 11 | GitHub | 연산 기반 삼각형 필터링에 쉽게 접근할 수 있는 라이브러리. |
| DepthOfFieldFX | DirectX 11 | GitHub | 연산 셰이더를 통해 GCN GPU 아키텍처에 최적화된 피사체 심도 구현체에 접근할 수 있는 라이브러리. |
| ShadowFX | DirectX 11, DirectX 12 | GitHub | GCN GPU 아키텍처에 최적화된 유예(deferred)된 섀도 필터링의 구현체에 접근할 수 있는 라이브러리. |
| FidelityFX | DirectX 11, DirectX 12, Vulkan | GitHub | 시각 효과 및 효과 도우미 라이브러리들의 모임. |
FidelityFX
[편집]| 이름 | 알고리즘 | 소스 | 설명 |
|---|---|---|---|
| FidelityFX CAS | Contrast Adaptive Sharpening | GitHub | 시각적 아티팩트를 최소화하면서 이미지나 씬을 적응적으로 날카롭게 만드는 알고리즘. |
| FidelityFX CACAO | Combined Adaptive Compute Ambient Occlusion | GitHub | 적응형 샘플링 앰비언트 어클루전의 최적화된 구현체로서의 알고리즘. |
| FidelityFX LPM | Luminance Preserving Mapper | GitHub | 화소의 컬러를 톤 매핑하지 않고 RGB 픽셀의 루마(luma)를 톤 매핑하기 위해 사용하는 알고리즘. |
| FidelityFX SPD | Single Pass Downsampler | GitHub | 주어진 텍스처에 대해 12 MIP 레벨을 생성하기 위해 사용하는 RNDA GPU 아키텍처에 최적화된 알고리즘 |
| FidelityFX SSSR | Stochastic Screen Space Reflections | GitHub | 프레임이나 씬에 화면 공간 반사를 추가하기 위해 사용하는 알고리즘. |
| FidelityFX VS | Variable Shading | GitHub | 이전 프레임의 샘플의 휘도를 사용하여 이미지 기반 가변 레이트 셰이딩을 생성하기 위해 사용하는 알고리즘. |
| FidelityFX Parallel Sort | Radix Sort | GitHub | 연산 기반 기수 정렬을 제공하는 알고리즘. |
| FidelityFX Denoiser | Shadow & Reflection Denoiser | GitHub | 광선 추적된 섀도와 광선 추적되거나 화면 공간 반사의 노이즈 감소 기능을 제공하는 알고리즘. |
| FidelityFX Super Resolution | Spatial Upsampler | GitHub | 입력 프레임에서 제공되는 공간 정보만을 사용하여 이미지나 프레임을 더 높은 해상도로 업샘플링하는데 사용하는 알고리즘. |
FidelityFX Super Resolution
[편집]FidelityFX Super Resolution(FSR)은 입력 이미지를 더 높은 해상도로 업샘플링하는데 사용된다. AMD가 권장하는 표준 FSR 프리셋은 아래의 표에서 볼 수 있다.
| 퀄리티 프리셋[a] | 스케일 팩터[b] | 렌더 스케일[c] |
|---|---|---|
| Ultra Qualityv1.0 전용 | 1.30x | 77.0% |
| Quality | 1.50x | 66.6% |
| Balanced | 1.70x | 58.8% |
| Performance | 2.00x | 50.0% |
| Ultra Performancev2.0부터 | 3.00x | 33.3% |
- ↑ The algorithm does not necessarily need to be implemented using these presets; it is possible for the implementer to define custom input and output resolutions.
- ↑ The linear scale factor used for upsampling the input resolution to the output resolution. For example, a scene rendered at 540p with a 2.00x scale factor would have an output resolution of 1080p.
- ↑ The linear render scale, compared to the output resolution, that the technology uses to render scenes internally before upsampling. For example, a 1080p scene with a 50% render scale would have an internal resolution of 540p.
같이 보기
[편집]각주
[편집]- ↑ AMD: GPUOpen (2016년 1월 26일). “Welcome to GPUOpen”. 2016년 3월 5일에 원본 문서에서 보존된 문서.
- ↑ 가 나 Tom's Hardware (2015년 12월 15일). “AMD GPUOpen: Doubling Down On Open-Source Development”. 2016년 1월 24일에 확인함.
- ↑ Maximum PC (2015년 12월 15일). “AMD Radeon Technologies Group Summit: GPUOpen and Software”. 2016년 1월 24일에 확인함.
- ↑ AnandTech (2015년 12월 15일). “AMD's GPUOpen bundle of developer tools in 2016”. 2016년 1월 24일에 확인함.
- ↑ Heinz Heise (2015년 12월 16일). “AMDs Open-Source-Initiative GPUOpen: Direkte GPU-Kontrolle und bessere Treiber” (독일어).
- ↑ PC Games Hardware (2015년 12월 16일). “AMD GPU Open: Radeon-Software wird bald zu 100 % Open-Source” (독일어).
- ↑ “GPUOpen Effects”. 《GitHub》.
- ↑ “FidelityFX”. 《GitHub》. 2021년 10월 20일.
- ↑ Walker, Alex (2021년 6월 23일). “AMD's FSR Only Supports 7 Games, But It's Already Super Promising”. 《Kotaku Australia》 (오스트레일리아 영어). 2021년 6월 28일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2021년 7월 11일에 확인함.
- ↑ Mujtaba, Hassan (2022년 3월 23일). “AMD Details FSR 2.0: NVIDIA GeForce 10 & Up Support, High-Quality Upscaling Without Machine Learning, More Quality Modes”. 《Wccftech》 (미국 영어). 2022년 3월 24일에 확인함.
외부 링크
[편집]- GPUOpen
- 공식 웹사이트 - List of games that support high-fidelity upscaling - List moved from Wikipedia to PCGamingWiki