在 SIGGRAPH 2025 大會上，Intel 展示旗下 Arc B580 GPU 在 1440p 解析度下實現的即時路徑追蹤，並導入類似光線重建的 AI 降噪技術，提升內建 GPU 視覺效果與效能水準。
Intel Arc B580 內顯發展再進化，展示即時運算實力
在今年 SIGGRAPH 2025 與 HPG 大會上，Intel 發表多項關於內顯與獨顯 GPU 效能與畫質提升的研究與實作成果，特別是旗下 Arc B580 顯示晶片上，Intel 實現了極具挑戰性的即時路徑追蹤演算場景：一個擁有一兆個三角形的叢林遺跡動畫場景，在 1440p 解像度下穩定運行於 30 FPS。
這代表 Intel 已成功將 AAA 等級畫質的特效渲染體驗，從獨顯拓展到效能受限的內顯平台上，展現其圖形硬體與 AI 軟體整合實力。
在路徑追蹤過程中，每個像素只採樣一條光路，導致初始畫面雜訊極高。Intel 導入了一套自家開發的時空聯合神經網路降噪與超取樣模型 (spatiotemporal joint neural denoising + supersampling)，能有效重建紋理與陰影細節，將粗糙畫面轉換為可用影像。
這種方法與 NVIDIA DLSS 3.5 的 Ray Reconstruction、AMD 正在開發的 FSR Redstone 雷射再生技術有異曲同工之妙，卻更針對 Intel 自家 Xe 架構進行最佳化。
Intel 也公開 AI 模型在處理畫質提升時會遇到的典型難題，包括：
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紋理細節模糊：降噪模型為降低雜訊可能會誤刪除高頻細節。
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畫面閃爍與殘影：模型缺乏時間穩定性時，畫面間可能出現閃爍。
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摩爾紋與反鋸齒問題：高頻圖案在採樣不足時會出現干擾。
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遮擋處 (Disocclusion) 難重建：新出現區域因無前幀參考而難以還原。
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陰影與反射困難：缺乏輔助資訊時，AI 難以精準重建複雜光影。
為解決這些問題，Intel 採用大量含不同光源與動畫樣本的訓練資料，以提升模型的泛化能力與重建品質。
Intel 同場展示一項名為 Texture Set Neural Compression (TSNC) 的 AI 紋理壓縮方案，並與 DirectX Cooperative Vectors 合作運行，在不犧牲畫質的情況下壓縮紋理記憶體佔用、提升載入速度與 FPS 表現。
實測顯示：
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在 Intel Arc B580 上，TSNC 與傳統 BC6 壓縮表現持平，甚至略勝一籌
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在 Arc 140V (Lunar Lake) 平台上，TSNC 配合硬體加速可達 2.1ms 輸出效能，顯著優於傳統方式
這項技術未來將有助於整合 GPU 運行大型場景時減少 VRAM 壓力。
Intel 同時宣布即將推出 Open Image Denoise 2 (OIDN 2)，該版本將進一步支援跨平台 GPU (NVIDIA、AMD、Intel) 並導入神經網路結構，加速降噪過程與強化畫質一致性。
作為開源工具，OIDN 未來可被更多開發者導入遊戲與圖形應用，代表 Intel 正嘗試扮演更積極的開放社群參與者角色。
這次展示證明，Intel 在圖形技術上正不斷突破自身限制，特別是在內建 GPU 與 AI 加速演算法的結合上取得關鍵進展。透過 Arc B580 GPU 的實測成果，Intel 不僅展現其硬體潛力，更透過開源與 AI 模型創新，準備在未來圖形運算領域擔任更積極的參與者。
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