DirectX 12 teknolojilerinden DirectML, makine öğrenimi alanına hangi yenilikler getiriyor?
2019 yılının Mayıs ayında sunulan Windows 10 güncellemesiyle beraber DirectX 12 kütüphanesinde yerini alan DirectML, diğer DirectX geliştirmeleri ve güncellemelerinden daha farklı bir alana yönelik yayınlanıyor: Makine öğrenimi.
DirectML, algoritma ve programlama paradigmalarını tanımlamak için makine öğrenimi alanında kullanılmak üzere Microsoft tarafından geliştirildi. Bu API, GPU’da tek tip bir yapı sayesinde çıkarım modellerinin (inference models) işlenmesini hızlandırmaya çalışıyor. DirectML’de DXR gibi donanımın bunu nasıl yapması gerektiği anlatılmıyor. Burada programcıya düşen yalnızca kodlarını yazmak ve sürücülerin uygun şekilde işlemesine izin vermek.
Eskiden makine öğrenimi denilince çok sayıda işlemciye sahip bilgisayarlar akla gelirdi. Fakat zaman içinde GPU’ların belli başlı işlemlerde önemli ölçüde güçlü olduğu ortaya çıktı ve merkezi işlemcilerin pabucu dama atılmaya başlandı. Özellikle bunda 2017 yılında NVIDIA tarafından tanıtılan Volta mimarili GPU’lar ve bu GPU’larla beraber piyasaya sunulan Tensor çekirdekleri büyük ölçüde etkili oldu.
Tensor Çekirdekleri Nedir?
Tensor çekirdekleri, birçok büyük sayıya sahip olan sayı kümelerini rahatça işlemek ve tensör işlemlerini idare etmek için geliştirilmiş bir donanımsal yapıdır. Tensör matematiği bu alanda en çok çıkarım modellerinde (inference models) oldukça önemli bir yere sahip olan sinir ağlarının işlenmesinde kullanılıyor.
DirectML’yi kullanmak için ekran kartınızla beraber gelen herhangi bir Tensor çekirdeğine gerek yok. Hatta ve hatta bir GPU’ya bile ihtiyacınız bulunmuyor. Aslında Direct3D 12’nin özelliklerinden biri olan meta komutları (meta commands) sayesinde donanım üreticilerinin cihazlarındaki birtakım özelliklerin kullanılması mümkün oluyor. Böylece DirectML bundan faydalanarak donanım üzerinde işlemler yapabiliyor.
Her ne kadar DirectML’nin GPU gerektirmediğini söylesek de (daha doğrusu komutların işlendiği donanımla herhangi bir bağı bulunmaz), meta komutları GPU’nun yaptıklarını yapmak için benzersiz bir yol kullanmaya imkan tanıyor. NVIDIA’nın Volta, Turing ve Ampere mimarili GPU’ları söz konusu olduğunda meta komutlarının doğru ayarlanmasına bağlı olarak Tensor çekirdekleri devreye girip matematiksel işlemleri yapmaya başlıyor. Eğer meta komutlar düzgün bir şekilde ayarlanmamışsa, GPU’lar shader’ları normal çekirdeklerde çalıştırmaya devam ederler. Bunları da kullanamadığınız durumda CPU devreye girer.
DirectML Hangi Alanlarda Kullanılabilir? Geliştiricilerin İşine Nerede Yarayacak?
Evet, bunların hepsi oldukça güzel fakat teoriyi bir kenara bırakalım. Geliştiriciler DirectML ile ne yapabilir ki diye düşünebilirsiniz. En basitinden üç noktada çok büyük faydası dokunuyor.
- Kenar yumuşatma (Anti-Aliasing)
- Ölçeklendirme ve “süper çözünürlük”.
- Gürültüden arındırma (Denoising)
Bunların da hiçbiri aslında DirectML gerektirmiyor. DirectML çıkmadan öncesinde yıllardır var olan teknikler diyebilirsiniz. Ancak API’nin özellikleri ve meta komutlarının birleşimi sayesinde AMD, Intel ve NVIDIA bu tarz hızlandırıcıları artık kullanabilir hale geldi. Ki NVIDIA bunu halihazırda DLSS (Deep Learning Super Sampling / Derin Öğrenme Süper Örnekleyici) ile Tensor çekirdekleri yardımıyla yapıyor. AMD de FSR ile bu alanda olduğunu duyurdu fakat detayları henüz paylaşmadı.
DLSS basitçe bir oyunun daha düşük çözünürlükte çalışmasını sağlıyor fakat kareleri daha yüksek bir çözünürlükte sunuyor. Böylece gerçeğe göre biraz daha düşük çözünürlüğün bütün performans avantajlarından faydalanıyor. Buna, Blu-ray oynatıcıların DVD filmi HD’ye dönüştürürken yaptığı yükseltme işlemine benzer şekilde çalışan bir teknoloji diyebiliriz.
Ancak görüntü işlemede sinir ağları yardımıyla piksellerin renkleri, nesnelerin nereye yöneldiği ve nerede oldukları daha doğru bir şekilde cevaplanıp işlenerek, halihazırda var olan teknolojiden daha kaliteli bir sonuç elde edilebilir. DLSS gibi teknolojiler zaten başarılı sonuçlar vermekte fakat DirectML’nin de bu alanda değerlendirildiğinde çok büyük potansiyele sahip olduğunu söyleyebiliriz.
DirectML ile Görüntü Bozulmaları Büyük Ölçüde Engellenebilir
Super Resolution adı verilen bu ana teknoloji DXR’dan yoğun bir şekilde faydalanan oyunlarda özellikle etkili olacak. Zira görüntülerin kalitesinin yükseltilmesi esnasında geliştiriciler tarafından yapılan optimizasyonlardan ötürü ortaya çıkan “gürültüler” de büyük ölçüde kolaylıkla düzeltilebilecek diye düşünüyoruz.
Bütün bunlar bir yana, çerçeve (frame) çözünürlüğünün düşürülmesiyle beraber sahneye gölgelendiricilerin uygulanması için daha az ışın kullanılacak. Bu sayede ışın izleme performansı da çok daha iyi olacak diyebiliriz. Zira daha az çözünürlük daha az piksel ve daha az ışının takibi anlamına geliyor. Bu adımların hemen sonrasında kalitenin de yükseltilmesiyle beraber kareler aradaki farkın anlaşılması mümkün olmayacak derecede, hatta yerine göre çok daha kaliteli bir şekilde bizlere sunuluyor.
Özetle DirectML teknolojisi çok yüksek verimlilikte denoising (gürültü azaltma, bozukluk azaltma) işlemlerinde kullanılabilir. Bu sayede görüntü kalitesi etkilenmeden daha az ışınla daha iyi performans elde edilebilir. Yukarıda yer alan görüntüde solda piksel başına sadece birincil ışınların kullanıldığı, sağda ise aynı görüntünün Intel’in sinir ağları yardımıyla optimize ettiği Open Image Denoiser ile düzeltilmiş ışın izlemeli halini görüyorsunuz. Aradaki fark inanılmaz.
Bu makine öğrenimi API’si ilk çıktığı günden bu yana iki adet büyük güncelleme ve birçok ek işlem ile beraber yeni veri türlerine yönelik destek aldı. DXR’a kıyasla şu anda piyasada bulunan herhangi bir oyun DirectML teknolojisini kullanmıyor fakat muhakkak ki oyun geliştiricilerinin gözünden bu büyük performans kazancı kaçmayacaktır diye düşünüyoruz.
