Trong những tuần gần đây, cộng đồng game thủ và những người đam mê công nghệ tại Việt Nam đã không ngừng bàn luận về dòng card đồ họa Nvidia RTX 50 series mới cùng mức độ phụ thuộc đáng kể vào công nghệ Multi Frame Generation (MFG). Từ thái độ thờ ơ ban đầu cho đến sự phản đối gay gắt dành cho “khung hình giả”, các game thủ đã thẳng thắn bày tỏ quan điểm của mình. Với tư cách là một chuyên gia am hiểu sâu về công nghệ và biên tập viên tại caphecongnghe.com, tôi nhận thấy đây là thời điểm thích hợp để chia sẻ góc nhìn toàn diện về vấn đề này. Một mặt, tôi hoàn toàn đồng cảm với mong muốn không phải phụ thuộc vào các công nghệ như DLSS và Frame Generation như một “nạng” hỗ trợ trên các dòng card đồ họa cao cấp. Nhưng mặt khác, dường như chúng ta đang chứng kiến một chu kỳ phát triển tự nhiên của phần cứng, nơi phần mềm bắt đầu đóng vai trò ngày càng lớn kể từ thế hệ này. Khung hình được tạo bởi AI chắc chắn có những nhược điểm riêng, nhưng dù muốn hay không, có vẻ như chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mới của kỹ thuật dựng hình GPU.
Giới Hạn Của Sức Mạnh Phần Cứng Thô: Vì Sao AI Trở Thành Cứu Cánh?
Định Luật Moore Và Áp Lực Đổi Mới Của Ngành Chip
Có thể nhiều người chưa biết, CEO Jensen Huang của Nvidia đã tuyên bố “Định luật Moore đã chết” từ khá lâu. Định luật này, thực chất là một quan sát hơn là một quy luật vật lý, cho rằng số lượng bóng bán dẫn trên một vi mạch, và theo đó là sức mạnh tính toán, sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Trong khi các ông lớn khác như Intel vẫn còn chia rẽ về nhận định này, thì thực tế đang cho thấy việc tăng cường hiệu suất chỉ bằng cách thu nhỏ bóng bán dẫn ngày càng trở nên khó khăn.
Khi các công ty phải đối mặt với 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, ngành sản xuất chip buộc phải tìm kiếm sự hỗ trợ từ các nguồn lực khác. Các GPU Blackwell của Nvidia, mặc dù được sản xuất trên cùng tiến trình TSMC với Ada Lovelace, nhưng lại dựa vào AI dưới dạng Multi Frame Generation của DLSS 4 để vượt qua giới hạn của kỹ thuật dựng hình truyền thống. Đây là một minh chứng rõ ràng cho sự dịch chuyển chiến lược.
Khi Nvidia Và AMD Đặt Cược Vào AI Để Nâng Cao Hiệu Suất
Nvidia không phải là người chơi duy nhất trong cuộc đua 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 đổi sang công nghệ nâng cấp độ phân giải (upscaling) và tạo khung hình (frame generation) được hỗ trợ bởi AI như một tiêu chuẩn bất thành văn. Điều đáng ngạc nhiên là nhiều game thủ dường như không quá quan tâm đến việc hiệu suất chơi game của họ đến từ đâu, miễn là trải nghiệm mượt mà.
So sánh thiết kế của hai mẫu card đồ họa cao cấp Nvidia GeForce RTX 4090 Founders Edition và AMD Radeon RX 7900 XTX, đại diện cho xu hướng phát triển GPU
AI: Bước Tiến Logic Tiếp Theo Của Phần Mềm GPU
Lời Phản Biện Cho Những Chỉ Trích Về “Khung Hình Giả”
Cộng đồng game thủ đang phản ứng mạnh mẽ về khái niệm “khung hình giả”, và nhiều lời chỉ trích là hoàn toàn có cơ sở. Một khung hình được dựng bởi game engine sẽ không bao giờ tương đương với một khung hình được tạo ra bên ngoài nó, bất kể chỉ số FPS trên màn hình của bạn hiển thị bao nhiêu. Khả năng phản hồi của hình ảnh vẫn sẽ gắn liền với các khung hình thực sự được vẽ mà không sử dụng AI. Phần lớn mức tăng hiệu suất mà Nvidia đang quảng bá cho dòng RTX 50 series đến từ công nghệ AI, và việc game thủ không hài lòng về điều này là điều dễ hiểu.
Tuy nhiên, các nhà sản xuất cần một giải pháp để vượt qua giới hạn của kỹ thuật dựng hình truyền thống. Các shader core, tensor core và RT core bên trong GPU của bạn không thể tự hoạt động. Chúng luôn cần một phần mềm xuất sắc để khai thác sức mạnh thô của mình, cho dù đó là các game engine được tối ưu hóa, các driver mạnh mẽ, hay gần đây hơn là công nghệ upscaling. Tạo khung hình (được tăng cường bởi AI) chỉ đơn giản là bước tiếp theo trong hành trình phát triển này.
Phần Mềm Luôn Là Chìa Khóa Để Khai Thác Sức Mạnh Phần Cứng
Phải thừa nhận rằng, tạo khung hình không phải là “hiệu suất thuần túy” theo cách mà upscaling mang lại, nhưng rất có thể công nghệ này sẽ tiếp tục được cải thiện theo thời gian. MFG của Nvidia và các công nghệ khác sắp được công bố bởi các đối thủ cạnh tranh sẽ tiếp tục tinh chỉnh AI, vốn là cốt lõi của các card đồ họa hiện đại. Đối với các lỗi hình ảnh (artifacts) và giới hạn về độ nhạy vốn có của công nghệ này, bạn thậm chí có thể không nhận ra chúng trong những trường hợp phù hợp.
Hình ảnh mô phỏng card đồ họa Nvidia RTX 5070, một phần của dòng RTX 50 series với công nghệ AI tiên tiến
Frame Generation: Độ Trễ Có Phải Là Vấn Đề Lớn Nhất?
Phân Biệt Upscaling Và Frame Generation: Điểm Khác Biệt Mấu Chốt
Có một sự khác biệt cơ bản giữa upscaling và frame generation khi xét đến trải nghiệm chơi game thực tế. Upscaling dựng hình trò chơi ở độ phân giải thấp hơn và 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 hầu 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.
Ngược lại, frame generation về cơ bản là một kỹ thuật làm mượt khung hình, dự đoán và thêm các khung hình vào giữa các khung hình được tạo ra theo cách truyền thống để mang lại tốc độ khung hình tốt hơn. Luận điểm phản đối kỹ thuật này là nó chỉ “trông” đẹp hơn mà không “cảm thấy” tốt hơn. Các bài kiểm tra từ các ấn phẩm công nghệ uy tín đã chứng minh rõ ràng điều này. MFG của Nvidia, đặc biệt ở chế độ 4x, có thể tăng tốc độ khung hình và độ mượt, nhưng nó không mang lại khả năng phản hồi tương tự như các khung hình “được dựng hình truyền thống”. Hơn nữa, bất kỳ lỗi hình ảnh nào vốn có ở frame generation 2x (như trên dòng RTX 40 series) giờ đây còn trở nên trầm trọng hơn khi kích hoạt frame generation 3x hoặc 4x. Vậy điều này có nghĩa là tất cả đều u ám, và “khung hình giả” của Nvidia là vô giá trị? Vấn đề phức tạp hơn một chút.
Multi Frame Generation (MFG) Của Nvidia: Khi Nào Là Hiệu Quả Nhất?
MFG, ở trạng thái hiện tại, yêu cầu tốc độ khung hình cơ bản phải trên 60 FPS, tối thiểu, và lý tưởng là trên 100 FPS, để mang lại trải nghiệm chấp nhận được. 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 trò chơi và GPU nhất định, cho thấy nó còn xa mới đạt được mức “viên đạn bạc” mà Nvidia mong muốn. Hầu hết những người sở hữu màn hình 144Hz-180Hz ở độ phân giải 1080p hoặc 1440p có thể không thấy nhiều công dụng cho frame generation 3x hoặc 4x, vì một trong những GPU hiện đại này sẽ xuất ra FPS đủ cao để chơi game mượt mà với sự hỗ trợ của upscaling trong nhiều trò chơi.
Cận cảnh card đồ họa Nvidia GeForce RTX 4060 bên trong một case máy tính Lenovo Legion Tower 5i Gen 8, minh họa việc tích hợp GPU vào hệ thống chơi game hiện đại
Tuy nhiên, người dùng có màn hình 240Hz hoặc thậm chí 360Hz có thể tận dụng công nghệ này rất tốt để bão hòa tốc độ làm mới 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 có frame-gen). Điều này làm giảm một phần sức mạnh tiếp thị của dòng Nvidia RTX 50 series, nhưng những người đang mua một trong những GPU mới nhất vẫn có thể tìm thấy giá trị thực sự cho tất cả các thủ thuật phần mềm này trong những trường hợp phù hợp.
Kết Luận: AI Là Xu Hướng Không Thể Đảo Ngược Trong Phát Triển GPU
Hiện tại, Nvidia RTX 5090 chỉ cung cấp mức tăng khoảng 30% sức mạnh thô so với RTX 4090. Dự kiến, các SKU còn lại cũng sẽ mang lại kết quả tương tự, có thể gây thất vọng cho một số người. Tuy nhiên, “khung hình giả” được tạo ra bởi AI chắc chắn sẽ ở lại. Việc dựa vào AI để tăng hiệu suất đơn giản là đổi mới tiếp theo để vượt qua giới hạn phần cứng của chất bán dẫn. AMD cũng đang đi theo hướng tương tự, 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 thoạt nhìn, việc sử dụng nó có vẻ không cần thiết. Tuy nhiên, đối với những người tiêu dùng sở hữu màn hình tần số quét cao (tối thiểu 240Hz) và muốn tối đa hóa trải nghiệm bằng cách tăng tốc độ khung hình vốn đã cao, việc kích hoạt MFG là hoàn toàn hợp lý. Trong những trường hợp như vậy, bạn thậm chí có thể không nhận thấy những nhược điểm mà MFG vẫn thường bị chỉ trích. Tóm lại, tương lai của GPU đang ngày càng gắn chặt với AI, và Multi Frame Generation là một minh chứng rõ ràng cho sự thay đổi này. Chúng ta cần chấp nhận rằng đây là một bước tiến tự nhiên, mang lại giá trị thực sự trong các kịch bản sử dụng cụ thể, định hình lại cách chúng ta trải nghiệm hiệu suất đồ họa trong những năm tới.