Trong những tuần gần đây, cộng đồng công nghệ và game thủ đã không ngừng tranh luận về dòng card đồ họa Nvidia RTX 50 series mới và sự phụ thuộc đáng kể của chúng vào công nghệ Multi Frame Generation (MFG). Từ những hoài nghi ban đầu cho đến sự phản đối gay gắt đối với các “khung hình giả” này, người chơi đã bày tỏ quan điểm của mình một cách rõ ràng. Với tư cách là một chuyên gia trong lĩnh vực này, tôi đã tổng hợp những phân tích và cảm nhận của mình về toàn bộ vấn đề này.
Một mặt, tôi hoàn toàn đồng tình với quan điểm không mong muốn DLSS và Frame Generation trở thành “nạng” cho các dòng card đồ họa tầm trung và cao cấp. Tuy nhiên, mặt khác, tôi nhận thấy rằng chúng ta đang chứng kiến một chu kỳ phát triển tự nhiên của phần cứng, với phần mềm đóng vai trò ngày càng lớn hơn kể từ thế hệ này. Mặc dù các khung hình được tạo bằng AI có những hạn chế nhất định, nhưng dù muốn hay không, chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên bình thường mới trong việc render đồ họa GPU.
Giới Hạn Phần Cứng Truyền Thống: Đã Đến Lúc AI Lên Ngôi
Khi Định Luật Moore Dần Không Còn Đúng
Có thể nhiều người chưa biết, đã một thời gian kể từ khi CEO của Nvidia, Jensen Huang, tuyên bố “Định luật Moore đã chết”. Định luật này, vốn mang tính quan sát hơn là một quy luật vật lý, cho thấy số lượng bóng bán dẫn trên vi mạch, và theo đó là sức mạnh tính toán, sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Mặc dù các nhà sản xuất khác như Intel vẫn còn chia rẽ quan điểm về điều này, nhưng rõ ràng việc ép xung hiệu suất chỉ bằng cách thu nhỏ bóng bán dẫn đang trở nên ngày càng khó khăn.
Khi các công ty gặp phải giới hạn phần cứng ở cấp độ 2nm-3nm, một điều gì đó phải thay đổi. Để duy trì mức tăng hiệu suất đáng kể qua từng thế hệ, quá trình sản xuất chip cần sự hỗ trợ từ các nguồn lực khác. Các GPU Blackwell của Nvidia, được sản xuất trên cùng tiến trình TSMC với Ada Lovelace, dựa vào AI dưới dạng Multi Frame Generation của DLSS 4 để vượt qua giới hạn của phương pháp render truyền thống.
Hình ảnh card đồ họa Nvidia GeForce RTX 5090 đại diện cho thế hệ GPU AI mới
AI: Cứu Cánh Cho Hiệu Năng Thế Hệ Mới
Nvidia không phải là người duy nhất đi theo xu hướng 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 dự kiến ra mắt vào tháng 3. Ngành công nghiệp đã chuyển sang sử dụng công nghệ nâng cấp độ phân giải và tạo khung hình bằng AI như một tiêu chuẩn thực tế, và nhiều game thủ không thực sự quan tâm đến nguồn gốc của hiệu suất mà họ nhận được.
Multi Frame Generation: Bước Tiến Mới Trong Tối Ưu Phần Mềm
Phần Mềm Luôn Là Chìa Khóa Khai Thác Sức Mạnh Phần Cứng
Game thủ đang tức giận về các khung hình giả, và nhiều lời chỉ trích là có cơ sở. Một khung hình được render bởi game engine sẽ không bao giờ 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. Độ nhạy của hình ảnh vẫn sẽ gắn liền với các khung hình thực sự được vẽ mà không sử dụng AI. Phần lớn sự nhảy vọt về hiệu suất của dòng RTX 50 series mà Nvidia đang quảng cáo được tạo ra bởi AI, và việc game thủ không hài lòng về điều đó là điều dễ hiểu.
Tuy nhiên, các nhà sản xuất cần một cái gì đó để vượt qua giới hạn của rendering truyền thống. Các lõi shader, lõi tensor và lõi RT bên trong GPU của bạn không thể tự hoạt động. Chúng luôn cần phần mềm xuất sắc để khai thác sức mạnh thô của chúng, cho dù đó là các game engine được tối ưu hóa, driver mạnh mẽ hay gần đây hơn là công nghệ nâng cấp độ phân giải (upscaling). Tạo khung hình (được hỗ trợ bởi AI) đơn giản là bước tiếp theo trên hành trình đó.
So sánh thiết kế của card đồ họa Nvidia GeForce RTX 4090 và AMD Radeon RX 7900 XTX
Tương Lai Của Công Nghệ Khung Hình AI
Đúng là tạo khung hình không phải “hiệu suất thuần túy” theo cách mà nâng cấp độ phân giải mang lại, nhưng khả năng cao là nó sẽ ngày càng tốt hơn. Công nghệ MFG của Nvidia và các công nghệ khác sắp được các đối thủ cạnh tranh ra mắt sẽ tiếp tục tinh chỉnh AI cốt lõi của các card đồ họa hiện đại. Đối với các lỗi hình ảnh (artifacts) và giới hạn độ nhạy vốn có của công nghệ, bạn thậm chí có thể không nhận thấy chúng trong những tình huống phù hợp.
Độ Trễ Của Multi Frame Generation: Khi Nào Đáng Giá?
Khác Biệt Giữa Upscaling và Frame Generation
Có một sự khác biệt cơ bản giữa nâng cấp độ phân giải (upscaling) và tạo khung hình (frame generation) khi nói đến trải nghiệm chơi game thực tế. Upscaling render game ở độ phân giải thấp hơn sau đó sử dụng AI để nâng cao hình ảnh lên độ phân giải mục tiêu với tổn thất chất lượng hình ảnh tối thiểu và gần như không có độ trễ. Các công nghệ như DLSS, FSR và XeSS đã trở nên cực kỳ hiệu quả trong việc upscaling 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. Luận điểm chống lại kỹ thuật này là nó chỉ “trông” tốt hơn mà không “cảm thấy” tốt hơn. Các bài kiểm tra benchmark độc lập từ nhiều ấn phẩm công nghệ đã chứng minh điều này là đúng.
Hình ảnh render của card đồ họa Nvidia RTX 5070, một trong các SKU tiềm năng của dòng RTX 50
Những Hạn Chế Cần Lưu Ý
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 độ nhạy tương tự như một số khung hình “render truyền thống” bổ sung. Hơn nữa, bất kỳ lỗi hình ảnh (artifacts) vốn có trong tạo khung hình 2x (như 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 tệ và các “khung hình giả” của Nvidia là vô giá trị? Vấn đề phức tạp hơn một chút.
MFG, ở trạng thái hiện tại, yêu cầu tốc độ khung hình cơ bản (base framerate) 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 ra 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 game và GPU nhất định, có nghĩa là nó còn xa mới là “viên đạn bạc” mà Nvidia muốn bạn tin. 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 đủ để chơi được với sự trợ giúp của upscaling trong nhiều trò chơi.
Cận cảnh card đồ họa Nvidia GeForce RTX 4060 bên trong máy tính Lenovo Legion Tower 5i Gen 8
Ứng Dụng Thực Tế Của MFG: Ai Sẽ Hưởng Lợi?
Tuy nhiên, người dùng sở hữu màn hình 240Hz hoặc thậm chí 360Hz có thể tận dụng công nghệ này rất tốt để bão hòa tốc độ làm tươi của màn hình. Hơn nữa, hầu hết mọi người sẽ không thể nhận thấy bất kỳ lỗi hình ảnh hoặc 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 mà không cần tạo khung hình). Điều này làm giảm một phần sức mạnh tiếp thị của Nvidia cho dòng RTX 50 series, nhưng những người đang mua một trong những GPU mới nhất có thể tìm thấy giá trị thực sự cho tất cả các thủ thuật phần mềm trong những tình huống phù hợp.
Như hiện tại, RTX 5090 của Nvidia chỉ cung cấp khoảng 30% sức mạnh thô tăng cường so với RTX 4090. Có thể dự đoán rằng các SKU còn lại sẽ mang lại kết quả đáng thất vọng tương tự. Tuy nhiên, “khung hình giả” do AI tạo ra sẽ vẫn ở đây. Việc dựa vào AI để tăng hiệu suất đơn giản là sự đổi mới tiếp theo để vượt qua giới hạn phần cứng của chất bán dẫn. AMD đang đi theo cùng hướng, và các nhà sản xuất khác chắc chắn sẽ làm theo.
MFG của Nvidia có thể chỉ thực sự đáng giá trong những tình huống mà dường như ít ý nghĩa khi sử dụng nó, nhưng đối với những người tiêu dùng có màn hình tần số quét cao (tối thiểu 240Hz) và muốn bão hòa màn hình của mình 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 thường được biết đến. Bạn nghĩ sao về vai trò của Multi Frame Generation trong tương lai của GPU? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn ở phần bình luận!
