مع كل دورة لمنصة بلايستيشن، يبرز اسم مارك سيرني، المهندس المعماري الأبرز في شركة سوني، كشخصية محورية في رسم ملامح تجارب اللعب المُستقبلية، حيث قاد سيرني فرق الهندسة المعمارية في سوني خلال تطوير منصات بلايستيشن 4 وبلايستيشن 5، والآن يقدم يسلط الضوء بشكل أكثر عمقًا ويزيل الغموض حول جهاز منتصف الجيل الذي صدر مؤخرًا PS5 Pro.
مما لا شك فيه، أن PS5 Pro يعد قفزةً هائلةً في أداء منصات ألعاب الفيديو ويتربع على عرشها، حيث يقدم تحسينات جذرية في الأداء الرسومي وقدرات المعالجة، لذا يستند هذا الجهاز إلى رؤية سيرني الطموحة لتقديم تجارب لعب غامرة وواقعية للاعبين، من خلال التركيز على ثلاثة محاور رئيسية:
- وحدة معالجة رسومات مُحسّنة التي زادت من أداء الجهاز الجديد بنسبة 67٪ مقارنةً ببلايستيشن 5، و مع إمكانية تشغيل الألعاب بمعدلات إطارات أعلى ودقة 4K أصلية.
- تطوير وتحسين تقنية تتبع الأشعة في بلايستيشن 5 برو، مما يُضفي واقعية مذهلة على الإضاءة والظلال والانعكاسات في الألعاب.
- وتقنية التعلم الآلي “PSSR “التي تعد أحد أهم الابتكارات في PS5 Pro، وتستخدم لتحسين جودة الصور وتقديم تفاصيل أكثر وضوحاً.
- بالإضافة إلى هذه الميزات الرئيسية، يُقدم جهاز سوني الجديد مجموعة من التحسينات الأخرى، مثل إضافة ذاكرة أسرع وأكبر تم زيادة سعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي لذاكرة GDDR6 لتلبية متطلبات الألعاب الحديثة وتقديم أداء سلس دون مشاكل في هبوط الإطارات في الألعاب، بالإضافة الى ذاكرة داخلية إضافية من نوع DDR5 خاصة بالنظام.
ظهر مارك سيرني مرة أخرى ليسلط الضو حول منصة بلايستيشن 5 برو، استعرض من خلالها المزيد من التفاصيل الجديدة حول قدرات الجهاز، سوا من التحسينات التي أُدخلت على وحدة معالجة الرسومات، وتقنية تتبع الأشعة، ودور التعلم الآلي في تحسين جودة الرسومات.
أحد الجوانب المهمة التي تطرق إليها مارك سيرني في عرضه هو مستقبل تقنيات الألعاب، فقد أعرب عن تفاؤله الكبير بدور التعلم الآلي في صناعة الألعاب، متوقعاً حدوث قفزات نوعية في أداء تتبع الأشعة خلال العقد المقبل، كما أكد على أهمية التعاون بين الشركات لتطوير تقنيات جديدة في مجال الألعاب، مشيراً إلى مشروع “Amethyst” كمثال على هذا التعاون المثمر.
من الواضح أن سوني تراهن على التعلم الآلي كأحد الركائز الأساسية لتطوير ألعاب الفيديو في المستقبل، وتُظهر رؤيتها تركيزاً كبيراً على تحسين جودة الرسومات وتقديم تجارب لعب أكثر واقعية وغامرة للاعبين. وأهم التفاصيل التي تطرق إليها مارك سيرني حول PS5 Pro
أولاً: وحدة معالجة الرسومات (GPU)
الجيل الهجين
لم تعتمد سوني على بنية RDNA 3 بالكامل في بلايستيشن 5 برو، بل استخدمت ما أطلق عليه مارك “RDNA 2.x” ,هذا يعني أنها مزيج من RDNA 2 و RDNA 3، مع التركيز على تضمين ميزات RDNA 3 التي لا تتطلب إعادة تجميع شيفرات الألعاب لتعمل على بلاي ستيشن 5 برو.
هذا النهج يضمن توافق الألعاب مع كلا الجهازين (بلاي ستيشن 5 وبلاي ستيشن 5 برو) دون الحاجة إلى إصدارات مختلفة من الشيفرات، ومن أمثلة الميزات المضافة من RDNA 3، تحسينات في معالجة الرؤوس والمضلعات.
تصحيح معلومة خاطئة: يوضح مارك أن الرقم المتداول حول قوة بلايستيشن 5 برو (33.5 تيرافلوبس) غير صحيح، ويرجع ذلك لسوء فهم حول مضاعفة قوة العمليات الحسابية في RDNA 3 مقارنة بـ RDNA 2.
يؤكد مارك أن بلاي ستيشن 5 برو لا تستخدم ميزة مضاعفة قوة العمليات الحسابية من RDNA 3 لتجنب الحاجة لإعادة تجميع شيفرات الألعاب، والقوة الحقيقية لبلايستيشن 5 برو هي 16.7 تيرافلوبس، بزيادة 67٪ عن بلاي ستيشن 5.
أهمية زيادة عدد وحدات معالجة الرسومات:
يركز مارك على أن زيادة عدد وحدات معالجة الرسومات من 18 إلى 30 هو الأهم، فهو ما يوفر زيادة حقيقية في الأداء بغض النظر عن أرقام التيرافلوبس.
ثانياً: تتبع الأشعة (Ray Tracing)
تحسينات معمارية:
لم يقتصر تحسين تتبع الأشعة على زيادة قوة وحدة معالجة الرسومات، بل تم إضافة ميزات معمارية جديدة لتسريع حسابات تتبع الأشعة.
بنية تسريع جديدة:
تم تغيير بنية بيانات التسريع من BVH4 إلى BVH8، مما يسمح بوحدة معالجة الرسومات بفحص ضعف عدد الصناديق في كل دورة.
إدارة المكدس في العتاد:
تم نقل إدارة مكدس العمليات إلى العتاد مباشرة، مما يقلل من تعقيد شيفرات الألعاب ويحسن الأداء بشكل كبير خاصة في الحالات التي تتطلب معالجة أشعة متباينة الاتجاهات.
تأثير التحسينات: أدت هذه التحسينات إلى زيادة سرعة حسابات تتبع الأشعة بمقدار الضعف أو ثلاثة أضعاف مقارنة بـ بلاي ستيشن 5.
ثالثاً: التعلم الآلي (Machine Learning)
PlayStation Spectral Super Resolution (PSSR):
هي مكتبة برمجية طورتها سوني لتحسين جودة الصور من خلال التعلم الآلي، حيث تعمل PSSR على تحليل صور الألعاب أثناء تكبيرها لإضافة المزيد من الوضوح والتفاصيل.
تم تصميم PSSR خصيصاً لأجهزة الألعاب، مع التركيز على التعامل مع معدلات تكبير متغيرة بسبب تغير دقة العرض في الألعاب.
التحديات والتصميم:
واجهت سوني تحديات في تصميم عتاد فعال لتشغيل شبكات التعلم الآلي بسبب قيود عرض النطاق الترددي للذاكرة.
تم تطوير تصميم مخصص ضمن بنية RDNA لتحسين أداء الذاكرة والتغلب على هذه التحديات، حيث تم إضافة 44 تعليمة جديدة إلى مجموعة تعليمات rdna لتسريع عمليات التعلم الآلي.
التعاون مع AMD (Amethyst):
أعلنت سوني عن تعاون أعمق مع AMD في مشروع يسمى “Amethyst” يهدف إلى تطوير بنية أكثر مثالية لتشغيل شبكات التعلم الآلي في أجهزة الألعاب، ويهدف هذا التعاون إلى تطوير تقنيات مفتوحة المصدر ليست مقتصرة على أجهزة بلاي ستيشن.
رابعاً: مستقبل تقنيات الألعاب
يؤكد مارك على أن التعلم الآلي هو التقنية الأكثر واعدة لتحسين رسومات الألعاب في المستقبل، يتوقع حدوث قفزات نوعية في أداء تتبع الأشعة خلال العقد المقبل، وقد أكد على أهمية التعاون بين الشركات لتطوير تقنيات جديدة في مجال الألعاب.
يمكنكم مشاهدة باقي تفاصيل التي تطرق إليها مهندس بلايستيشن من هنا.