8 月 8 日至 11 日免费视频，遐想机图形学海外顶级会议 SIGGRAPH 在加拿大温哥华举办。2019 年图灵奖和屡次奥斯卡奖「双料得主」Pat Hanrahan 和 Ed Catmull 在大会上亮相，作了一场题为“Shading Languages and the Emergence of Programmable Graphics Systems”（着色说话与可编程图形系统的出现）的答复。
Pat Hanrahan，皮克斯动画职责室首创东谈主之一，现任斯坦福大学遐想机图形学实验室教学。他在皮克斯动画职责室主导了 RenderMan 界面表率和 RenderMan 着色说话的遐想，并参与了《玩物总动员》等皮克斯经典作品的制作。凭借在渲染方面的特出职责，他曾 3 次赢得奥斯卡金像奖。
Edwin Catmull，知名遐想机科学家，皮克斯动画职责室结伙首创东谈主及前总裁，曾参与创办纽约理工学院（NYIT）遐想机图形实验室，该实验室被称为当代视觉殊效的发祥地。他将自身对于动画的怜爱与遐想机图形学会通，依靠自身技艺先后 9 次赢得奥斯卡金奖。
2019 年，为赏赐他们对 3D 遐想机图形学的孝敬，以及对电影制作和遐想机生成图像 (CGI) 等应用的改进性影响，Hanrahan 和 Catmull 这两位遐想机图形学的奠基者被共同授予图灵奖。
在本次演讲中，Hanrahan 通过他在皮克斯和斯坦福的图形学掂量阅历，展示了自上世纪 80 年代以来渲染系统、着色说话、GPU 等的发展历程。他认为，图形学的发展带来了遐想机体捆绑构的黄金期间，使得咱们不错构建不同类型的遐想机来优化不同的任务。
而 Edwin Catmull 汇报了我方初学遐想机图形学、为了图形学发展而奔跑求职，再到创立 Lucas 影业遐想机图形学部门的传说阅历，而这个部门恰是皮克斯的前身。Catmull 回忆谈，在那段时期里，我方与身边的创作家们在各自的领域打破限制，将各样不可能变为实践，那是一个清脆东谈主心的期间。
Pat Hanrahan
赢得图灵奖实在是幸运之至。第一位在遐想机图形学领域赢得图灵奖的东谈主是遐想机图形学之父 Ivan Sutherland（1988 年）。Edwin 是 Ivan 的学生，而我在皮克斯动画职责室职责，是以这是两代掂量者共同的荣誉。在我之前的一整代遐想机图形学学者为这个领域奠定了基础，在早期的管事生涯中给了我好多启发。
▲ 1988 年图灵奖得主 Ivan Sutherland
我因为在电影行业的遐想机图像生成作品受到颂赞，我就最先从这方面讲起。底下这张知名的诬捏图像是由 George Lucas 的电影公司 Industrial Light and Magic（简称“工业光魔”）制作的，名为“The Road to Point Reyes”。Point Reyes 是北加州的一个海滨，制作这张图像旨在让 Lucas 信赖遐想机图形学不错为遐想中的天下绘画传神的画面，不错创造出咱们谢天下上看到的各样性，并展示出令东谈主信服的细节和复杂性。
▲ The Road to Point Reyes
被授予图灵奖后，我执意到，更大的遐想机科学界骨子上并不太了解遐想机图形学或制作电影所需的学问。他们认为这很神奇，的确很神奇，我不得不向东谈主们解释遐想机图形学是什么，以及制作电影需要什么样的图形学学问。咱们需要开发模子和算法来为咱们周围的一切创建图片，整个这个词 SIGGRAPH 圈都在为此共同勉力。多年来，咱们弄认识了怎么制作主谈主的像片，怎么渲染东谈主、地点、事物、茶壶、兔子、山、腿、溪流、云、彩虹、光晕、光环、布料。我还掂量头发和皮肤。不单是是 Edwin 和我，整个这个词图形学圈子提议了几百上千个超酷的想法，使得制作电影成为可能。
这张像片只是早期用图形学能制作出诬捏图像的一个例子。咱们在卢卡斯电影公司时，Lucas 主要为他的电影作念殊效，指标是创建不错无缝会通到实景中的遐想机图形。
下图是早期的一个应用：1985 年工业光魔刊行的电影“Young Sherlock Holmes”（《少年福尔摩斯》）。你不错看到教堂里的彩色玻璃东谈主物。
▲ 电影《少年福尔摩斯》
遐想机图形学的早期指标是制作传神的图像，这亦然咱们的第一个指标。
渲染系统
咱们其时有一个叫作念 Reyes 的渲染系统。Reyes 是 “render everything you ever saw” （渲染你所见过的一切）的风趣缩写。咱们的指标是模拟视觉天下的各样性，眼睛能看到什么事物，咱们就要作念到能对此进行建模。咱们想要扫尾王人备不同档次的几何和视觉复杂性；想要莫得伪影的、能与实景衔尾的高质地图像；咱们想让这个渲染系融合直能在硬件中高效职责。
寰球应该读过 Robert Cook、Loren Carpenter 以及 Ed Catmull 合著的这篇对于 Reyes 的图像渲染架构的伟大论文。当我到达想法地时，他们如故完成了整个这些令东谈主惊羡的创新职责。
我在 1986 年到皮克斯的时候，咱们有一个硬件方面的指标。咱们要渲染一个具有 8000 万个微多边形的场景，而在其时，若是你购买一个硬件，它可能只可够渲染 40000 个多边形。咱们需要的遐想总量远远超出了咱们用现有机器所能作念的事情。是以，除非咱们构建硬件来加速历程，不然咱们不可能作念到这少许。
以 Monsters University （《怪兽大学》）这部电影为例，它需要 1 亿小时的 CPU 时来遐想，这大致比咱们的指标高出 100 万倍。1983 年到 2013 年，30 年来，在摩尔定律下，遐想智力每 5 年加多大致 10 倍。整个的一切都是通过遐想智力的提升来扫尾的。
我的职责是在渲染质地中处理着色说话。下图是 1983 年的我，其时我是一个相等喜悦的掂量生，那是我发现遐想机图形学大致 1 年后，我花了 1 年时期自学怎么用 C 说话和 unix 编程，我以前不知谈怎么编程。我决定学习编程是因为我想学习遐想机图形学并创作一些东西。我勉力扫尾每篇论文，我职责的实验室里有一个 STC 图形末端，我整日坐在那儿编写软件来扫尾各样算法。
▲ 1983 年的 Pat Hanrahan
这是我写的第一篇论文，题目是“Procedures for Parallel Array Processing on a Pipelined Display Terminal”。事实上，其时我的导师 Lenn Yore 对神经汇集相等酣醉，他主要掂量遐想机视觉和硬件。这些为硬件构建硬件和说话的想法，自从我动手从事图形学以来就一直存在于我的生活中。
在我加入皮克斯之后，我读到了两篇很棒的论文，其中一篇是 1984 年 Robert Cook 发表的“Shade Trees”，是其时 Render Advance System 技俩的一部分，另一篇是 1985 年 Ken Perlin 发表的“An Image Synthesizer”。他们的想法是，若是你有一个渲染系统，你应该为它构建某种说话或某种膨大它的某种形状。
这是我其时写的说话。除了我，莫得东谈主心爱这张被腐蚀了的茶壶的像片，我以前一直用它看成我的测试示例。
茶壶上的陡立叛逆是由 Ken Perlin 提议的噪声函数产生的，你只需将六个分形杂色（fractal noise）相加，就不错创建这种马上的陡立纹理，然后再用它来对标明进行扰动。终末，遐想名义法线（surface normals），对事物进行着色。这等于一个典型的 RenderMan 着色器。是以骨子上，我的孝敬只是在 Robert 所作念的事情基础上，构建了一门齐备的说话，并弄认识了如安在软件中有用地扫尾它。
这是早期阶段咱们在 80 年代作念这件事的时候。浑朴说，我作念这个掂量的主要原因是懒惰。我的用户都相等惨酷，他们对渲染系统的用途有 100 万个想法，他们想让我作念的事情太多了，我其时主要在作念 Reyes，遐想这种说话并告诉他们我方去作念他们想让我作念的整个事情，是以这在很猛进度上是一种权宜之策。
大致在销毁时期，图形处理单位（graphics processing units，GPU）和图形职责站 (graphics workstations）出现。kurt Akeley 在 1982 年硕士毕业后到硅谷图形公司（Silicon Graphics，SGI）与 Jim Clark 一齐职责。我最心爱他的一篇论文是“RealityEngine Graphics”。在 1984 年，职责站所能作念的等于画线框；在 1988 年，不错绘画暗影多边形；到了 1992 年，你不错得到齐备的纹理映射（texture mapping）。这中间花了 8 年。摩尔定律在同期发生作用，但这项技艺并非整宿之间发明的。
OpenGL 架构
当我 1995 年到斯坦福职责后，兴起了一股 GPU 飞腾。在某种进度上，英伟达在 1999 年定名了 GPU（Graphics Processing Unit）这个术语。他们第一次使用 GPU 这个称呼，在单个芯片扫尾了齐备的图形管谈。而在此之前，芯片不错作念光栅化 (rasterization)、不错画三角形、画线，但无法在光照方面作念调节。
这个 GPU 是用 1700 万个晶体管制成的，如今 GPU 中的晶体管数目骨子上是其数千倍，但在其时，得到整个这个词图形是一个特别大的工程古迹。以前的图形管谈比如一个 SGI 机器是由多块芯片组成的，而这个 GPU 在单个芯片上扫尾了全部，这是一个确实的打破。
我认为 Kurt 最伏击的职责之一，是开发了 OpenGL 架构，这里只是默示性地绘画了一个简化的视图。阿谁时候，皮克斯和 SGI 决定共同开发一个 3D 界面，Kurt 代表 SGI，我代表皮克斯，咱们每周都要一齐开会。
终末，咱们分谈扬镳了，咱们王人备尊重彼此的一言一行。我铭记他有一天向我解释过，为一个职责站或者交互遐想机开发一个图形库，跟为一个渲染系统开发图形库相等不同。事实上我认为 OpenGL 和比 RenderMan 更有影响力，因为前者骨子上不错在咱们的每一台遐想机上运行。
对于 OpenGL 确实风趣和伏击的是，它是一个架构，这样的架构表率意味着它安逸于任何特定的扫尾。咱们都知谈 IBM 360 系统之父 Fred brooks，他赢得了 1999 年图灵奖，但不是因为他在遐想机图形学方面的职责，而是因为遐想机架构方面的职责。架构表率只是提供了一个构建形状的蓝图，有了它你就不错通过多种不同形状去扫尾它。
这个架构骨子上与 CPU 辅导架构的遐想相等相似。因此，在某种道理道理上，它为图形芯片奠定了基础。多年夙昔，如故又出现了不少最初，比如 DX 9 和 DX 10 等，如故超出了 Kurt 一动手所作念的。
我离开皮克斯之后还不时在作念说话和架构这两件事。我在 1995 年写过一个基金央求。我写谈，我想作念超出咱们当今不错作念的事情，下一步该作念什么相等流露，那等于光辉跟踪、全局照明。并不难作念出这样的预计，因为咱们不错遐想摩尔定律的上前发展，并将咱们如故想出的方法应用到硬件中。
及时可编程着色说话
在那之后，东谈主们试图提议及时可编程着色说话。北卡罗来纳大学教堂山分校的 Henry Fuchs 和其他东谈主诱导的团队开发了 Pixel Planes 和 Pixel Flow 架构。最早的及时着色说话之一是由 Mark Olano 和 Anselmo Lastra 在 1998 年开发的，还有 Mark Peercy 在 2001 年开发的一个系统。咱们在 2001 年开发了一种称为“Real-time Shading Language”的着色说话。之后到 2003 年，Bill mark 和 Kurt Akeley 以零散他在英伟达职责的东谈主作念了 CG。自后，HLSL / GLSL 也都在阿谁时候被创造出来。
我想强调的是，领受咱们在软件中开发的技艺并构建扫尾相应的硬件并非易事。这产生了一个相等伏击、而且到如今咱们仍然在使用的方法，即 Multipass Algorithms。你不错使用渲染系统运行一次，再运行一次，在这个历程中积聚图像，然后再次运行，你不错认识地增强图像，添加细节，添加暗影。这是一个通过图形系统运行六次不同通谈来制作保龄球瓶的示例。这是 Mark Peercy 和 Mark Olano、Airey、Ungar 在“Interactive Muti-Pass Programmable Shading”这篇论文中提议的方法，你不错将其看作是一个帧缓冲（framebuffer），就像寄存器或累加器不异。
你只需在它上头运行一些操作，然后添加一些内容，如 C 代表来自你正在渲染的三角形的神采。T 代表纹理。一遍又一随处调换这个历程，这看起来是在运行一个智力，你只是在扩充这些辅导，制作帧缓冲区，并遐想出你想要的。这是一个相等有眩惑力的想法，能够用它王人备扫尾一种着色说话。
而与此同期，整个图形供应商都动手提议一种着色器智力（Shader Programs）的方法。这与 Multipass Algorithms 不同，它并非像运行一个相等浅显的辅导那样，向帧缓冲区添加一些东西，而是有一个齐备的运行智力，可能是一个有 128 条辅导的小智力，但它会接受来自光栅化阶段的输入，在它上头运行这个智力，然后存储、输出。
完毕解释，这是一个相等伏击的观点。不错这样领悟它，若是你使用 Multipass，就像是你在作念浅显的向量运算；而若是你使用着色器智力，那你等于在对输入进行相等复杂的操作。后者的自制是，与你铺张的带宽量比较，你需要作念更多的算术运算。要知谈，内存带宽历久是一个限制身分。事实解释，这是一项相等伏击的创新，况且它对于开发智力至关伏击，更多的图形系统领受了这种着色器智力的方法，咱们称之为 “arithmetic intensity” （算术强度），即你必须作念无数的遐想。
这个报复的终末一小块拼图，是 GPUPU。GPUPU 并不是一个新想法，对于这方面的掂量不错追想到遐想期间的肇端点，是在我的掂量生时期。东谈主们多年来一直在建造并行遐想机，并扫尾了这样一种浅显的数据并行编程模子，我曾对使用该并行智力的机器进行了编程。对于这种并行智力的问题如故全部得到了治理。
在这种并行智力中，驱动部分是一个 map （映射），它把一个函数应用到一个集中上，就像你对三角形生成的整个片断运行着色器编程，你不错将一个函数应用于片断集中。此外，还有一个 filter（过滤器），若是你有一堆东西，你不错删除其中的一些。接着是 gather（采集），给内存分拨一整套地址，然后将其全部采集起来。
但是还有另外两个 GPU 不擅长的东西，即 scatter 和 reduce，是指写入一些东西到马上位置上，分散了整个的内存并缩减，这肖似于对一个向量进行加和。这两个事情是特别浅显的，咱们不错略微调节一下 GPU 就能作念到这些事情，并进而扫尾一个通用的并行遐想机。
这就带来了 Brooke 系统的问世，它由我的学生 Ian Buck 在 2004 年推出，自后他去了英伟达，担任 CUDA 的首席架构师。这的确只是一个很浅显的想法：把 GPU 变成数据并行诬捏机，即使你不是一个图形学智力员也不错使用它。此前，东谈主们尝试在 GPUs 上运行不同的算法，必须得是一个图形学智力员才行，要想运行一个运行智力，你得渲染三角形，得学习怎么使用 OpenGL 或或者 DX 之类的。
这约略等于终末一步，咱们老是相等需要周期。咱们需要构建并行遐想机，并经过几年的时期，缓缓把它们成为通用的遐想机。
另外两个我认为很伏击的方面，一是特定领域的说话（domain-specific languages）。咱们不错将 OpenGL 看作念是一个库，就像下图中所自大的一个浅显的 OpenGL 智力。
但咱们也不错将 OpenGL 看作念是一种具有某种语法的说话。这里我写了一份对于 OpenGL 的语法。即使它只是一个库，它也很像镶嵌在 C 说话中的一门演义话。若是你不驯顺这个语法，它就会给你报错，致使给你蓝屏。是以 OpenGL 骨子上是一种镶嵌式的、特定领域的说话。
这意味着什么呢？我教学图形学，我不错在一周或两周内就能教会东谈主们使用 OpenGL 系统。是以它相等容易使用，你无需了革职何关系英伟达硬件的学问，而且超等便携，能在每个东谈主的 GPU 上运行，且速率相等快，渲染速率也快得令东谈主难以置信。
使用 OpenGL 看成编程图形的说话所带来的改变，是咱们饱读舞在该领域进行令东谈主惊羡的创新。它得以让其时的 ATI 、英伟达以零散他公司在不改变编程模子的情况下探索王人备不同的硬件扫尾。这是构建 CPUs 的东谈主从未有过的上风，因为他们老是用 C 说话和汇编说话进行编程，不可能在不触怒整个智力员的情况下窜改架构，因为一朝窜改器具将不再有用。是以，这是一件相等伟大的事情，我认为当今这种使用特定领域说话来引入新架构的理念是值得饱读舞的，有好多遵命这种旅途的系统，比如 Haylight。
图形学带来遐想机架构的黄金期间
另一个相等相似且伏击的想法是特定领域的架构（domain-specific architectures）。
我当今主要从事的是硬件遐想，我正在我方制造芯片，我认为当今是构建芯片的一个很好的时期。我为什么会对此感兴趣兴趣呢？咱们都听过摩尔定律的散伙，对于依赖摩尔定律的图形学领域的掂量者来说，它的扫尾就像是一种生计威迫。若是摩尔定律消散了，那就意味着我快退休了，可能亦然时候退休了。
你可能认为摩尔定律的散伙带来的是天下末日，但在 2017 年 Hennessy 和 Patterson 的图灵奖演讲中，他们骨子上认为这将是遐想机体捆绑构的黄金期间。他们的基本论点很浅显，即咱们夙昔只须一种遐想机，比如 ARM 遐想机或 x 86 遐想机，而当今咱们建造的是各样特意的遐想机。这就像生物学，遐想一下寒武纪大爆发，咱们从只存在少数生物体发展到了一个布满人命的星球。咱们当今领有各样风趣的遐想开采。
咱们都知谈苹果的 M1 Max 芯片，它上头有编解码器、压缩芯片、安全芯片，有 8 个平常核，还有高性能核，2 个作念 I / O 的低性能核，还有 2 个中枢 GPU。要注意，GPU 比 CPU 更大，从遐想智力的角度来看更是要大得多。第一个 GPU 有 1700 万个晶体管，而该芯片上有 570 亿个晶体管。
是以当今东谈主们正在使用和构建许多不同类型的遐想机来优化不同的任务，这等于我所称的“domain-specific architecture”。
终末，我想说的是，图形学如实改变了遐想机系统的构建形状。现时天下上性能最高的遐想机是 GPUs，因为咱们不错独揽无尽量的遐想和遐想机图形。动画和强化学习方面的职责只是一个动手，改日还会消耗更多的周期。这不仅是咱们使用特定领域说话和架构的形状，亦然其他东谈主构建他们的系统的形状，比如机器学习系统。
是以，当下可能是遐想领域最清脆东谈主心的时刻，我但愿改日有更多的东谈主加入图形学社区。
Edwin Catmull
构想图形学的改日
很安逸能够参与这个举止。SIGGRAPH 是我 40 多年来的家，我在这里有好多回忆和一又友。在我的管事生涯中，这个领域一动手发展比较平稳，但跟着这个领域反过来改变了其他行业，咱们便阅历了一场不停加速的透顶变革。我想谈谈这些变化对我个东谈主带来的强烈冲击。
年青时，我想成为别称动画师，但坦直地说，我的智力不够强。是以我转学了物理。就读犹他大学的时候，邻近毕业时，我选修了一门由 Alan Kay 教学的遐想机科学课程。他的课程通达了我走进新天下的大门。是以我又干与犹他大学的掂量生院学习遐想机科学。我上的第一节课是 Ivan Sutherland 教的。不错说我的运谈很好，Alan Kay 和 Ivan Sutherland 这两位敦朴对我有极深入的影响，自后他们都赢得了图灵奖。
▲ 2003 年图灵奖得主 Alan Kay
我在很早的时候就掌抓了几个基本规则。第一个规则来自 Alan。Alan Kay 告诉咱们一个不太直不雅的想法：东谈主应该跟着指数增长去领悟其增长的道理道理，去看到实践之外的东西，从而去遐想改日。
在 1969 年，我目击了一件对我来说毫无道理道理的事。其时是在一场 ACM 会议上，Alan 在演讲中说，遐想契机越来越快，越来越小，有一天札记本电脑将变为实践。要知谈其时的遐想机还很重大，需要放在好多个机架上。Alan 放出一张幻灯片，幻灯片上展示了遐想机改日可能的神气。那张图上的遐想机看起来相等像多年后出现的一台 HT 札记本电脑。那台“改日遐想机模子”是折叠式的，屏幕上展示着一张 ACG 图片。
在他的演讲后，听众们一个接一个地问问题，其中一个发问的东谈主是其时的 ACM 主席。他品评 Alan，说 Alan 不应该作念出这样无理的预计，而且把 ACG 图片放到模子的屏幕上也很扯。我不解白其时他为何那么敌视，但是我因此知谈了，即使是有教化的东谈主也很难去念念考指数增长的含义，而且这个称心到如今仍然如斯。
从那以后我便告诉我方，一定不可对这样的变化视而不见。“念念考变化”成了我的一条基本规则，况且纠合了我之后的管事生涯。
在掂量生院里，Ivan 又教给了我另一套规则。其时他在麻省理工学院如故在图形学方面打下了基础，又在哈佛大学竖立了第一个诬捏实践和增强实践系统，然后和 Dave Evans 在犹他大学竖立了遐想机图形学智力。他描写了遐想机图形学的愿景，然后竖立了一个依次渐进的智力，准备以这个愿景为指标去治理问题。
最初，遐想机图像还在多边形方面受到了相等大的限制。咱们一次只可处理一瞥扫描线。而 Ivan 和团队发明的智力的第一步等于开发信赖图像中可见多边形的算法。创建可见多边形算法的东谈主中有一个叫作念 John Warnock，他自后创办了 Adobe。另别称学生开发了一种算法，不错用于创建及时渲染多边形的硬件。
在动画电影中寻找守望
下一步指标是让物体看起来平滑，但其详尽仍然是多边形的，这时我执意到，我不错将我对动画的怜爱与遐想机图形这个新领域衔尾起来。
我作念过一个课堂技俩，是给我的左手制作一个多边形模子。我很心爱这个技俩，也想要为遐想机图形学的最初增添一份我我方的力量。是以 Ivan 建议我想想方法，望望怎么能周折多边形的详尽。经过无数念念考后，我认为这种方法很流露有根蒂上的劣势。我需要的是渲染补丁，我需要的是径直渲染弧线，但这要求的内存比其时遐想机的可用内存多得多。我独一能作念的等于把整个这个词图像和 Z 缓冲区放在内存中。由于操作在阿谁期间不维持分页，是以我写了一个页面来将图像块移进和移出内存。我致使弄坏了其中一个磁盘文献，因为它在磁盘上到处嘎嘎作响。这些磁盘在其时都是很大的。
但是我被 Alan 的念念想所启发，那等于咱们在模拟改日时应该怀有“我所想的会变成实践”的信心。哪怕这种发展很平稳。我当今有一个数学界说邃密的名义不错使用，是以我不错渲染 B 样条补丁达到纹理映射。这些图像是上前迈出的一大步，而其他随后的掂量则不时在这一发展的链条上保驾护航。咱们开发的算法受到咱们现有机器的启发和限制。这似乎是旧期间的说法，比如内存有若干，机器有多慢之类的，但它并不可确实限制一门学科的发展。在艺术领域亦然如斯。咱们知谈我方能作念的职责是受到限制的，而咱们要挑战的是卓著极限。当挑战顺利后，原有的限制界限便向外膨大，咱们靠近的挑战也变成了打破下一个限制。
在犹他大学时，还有一个令我自尊的技俩。大学扶助了对于曲面数学的研讨会，而我花了好多时期念念考弧线。我知谈使用事先准备好的补丁汇集合有问题。网格的拓扑结构不适用于像东谈主手这样的当然物体，因此我通过逆向工程，将 B 样条的数学振荡为一组几何运算来治理这个问题。这些操作不错看成递归细分网格的章程应用于非料想网格。我用基本的高中几何解释了这点，况且以为这是个很好的想法。我将这个想法展示给一位教学，弧线补丁恰是他的专长。他险些没看我 18 页的手写解释就径直说：Ed，这是什么鬼东西？我被伤到了，便把这个想法甩掉一旁。过了一阵子，我把这个想法拿给 Jim Clark 看。他扫尾了这个想法，咱们为此写了一篇论文。多年以后，Tony DeRose 把这个想法鼓动到了下一个阶段。咱们又将其开源，跟着时期的推移，这个想法最终成为了如今电影产业中主要使用的名义补丁。
早在上大学的时候，我就信赖这个想法是有可能得到应用的。这是一个我不错为之历久勉力的指标。我一直维持这个愿景，并试图在迪士尼和大学之间竖立一个交流技俩，因此我去到了伯班克。我到了迪士尼，见到那些制作了我童年挂念里动画的电影制作主谈主，能真的太棒了。
▲ 位于伯班克的迪士尼职责室总部
可惜迪士尼对交流技俩莫得兴趣兴趣，他们只是想招募关连东谈主才来匡助遐想佛罗里达的新型样，然而我莫得兴趣兴趣。迪士尼如故是游戏产业中独一有可能对遐想机图像学感兴趣兴趣的职责室，而我发现他们其实对此毫无兴趣兴趣。是以我想，追求我方空想最佳的地点应该是在大学里。
但是其时有一个问题，那等于遐想机图形学被认为与遐想机科学无关，只被认为是一个风趣的边际学科。很少有大学课程对遐想机图形感兴趣兴趣，而唯二的两间对此感兴趣兴趣的大学，康奈尔大学和俄亥俄州立大学，遐想机图形学的课程致使都不在他们的遐想机科学系里。
当我在口试大学的岗亭时，我试图向口试官解释图形学改日的巨大后劲。但没一个东谈主听进去，我也因此没能在大学里找到职责。1974 年底，我接到 NYIT 院长的电话。他不懂技艺，但他想制作动画电影，而且他信赖遐想机图形学远景宽广。这对我来说是好讯息。但坏讯息是，他认为遐想机科学家将取代艺术家。NYIT 喜悦购买两个全彩色的可磨损缓冲器，一个价钱是 13 万好意思元。咱们准备好动手职责了。Alvy Ray Smith 是继我之后第二个加入团队的东谈主，之前他在施乐帕罗奥多掂量中心职责，但是那儿对于神采的不雅点很奇怪，他为此感到抱怨，于是离开了原职责地。
动手职责后，我在几个 3D 渲染系统中编写了一个 2D 动画系统。咱们还从天下各地召集了志同谈合的东谈主。我是照看方面的外行，是以想复制我在犹他大学的阅历，通过让寰球共享和维持销毁个愿景，销毁种文化而将寰球集中起来，这将是一个漫长的一步一步来的历程。我认为对于咱们的掂量发达不应该守密，是以我认为最佳的办法是加入 SIGGRAPH，招募比我机灵的东谈主，把咱们掂量的一切都发表出来。事实解释，这是我作念过的最佳的决定之一。
在 NYIT 职责 5 年后，咱们执意到团队的最大缺点是短缺电影创作家。就算创造出了好用的器具，然而莫得能使用这种器具的东谈主，咱们就不可能顺利。于是咱们动手看望各样电影职责室，向他们展示咱们的职责，但对方都没什么兴趣兴趣。而一部电影的出现改变了一切，这部电影等于《星球大战》。星球大战的导演 Lucas 不懂技艺，但是他看到了工业光魔公司作念出的殊效，并深深信赖遐想机技艺将成为电影制作中伏击的一部分。电影行业中终于有一个有头有脸的东谈主物喜悦投资咱们了。
▲ 科幻片《星球大战》
1979 年，我离开 NYIT，在工业光魔动手搭建遐想机部门。Lucas 眩惑了好多对这个行业感兴趣兴趣的东谈主，他贪念勃勃，想要改变电影制作的三大板块：视觉殊效、视频编订和数字音效。于是咱们便在这三大板块里进行深耕。他的公司位于旧金山北部，这意味着咱们不错坐车一小时到硅谷，或者乘飞机一小时到好莱坞。旧金山是一个很好的地点，因为咱们不错快速到达硅谷和好莱坞，而其自己又相对偏远。
运道的是，George 维持咱们要把后果发布到更大的圈子里去的决定。其时咱们的一个竞争敌手买了一台价值 1000 万好意思元的 Cray-1 超等遐想机，于是咱们磋磨了“制作一部改日水平高质地的电影需要什么”并进行了一番遐想。终末得出的完毕是，咱们需要 100 台 Cray-1 的遐想智力，但只可付得起 1/10 的价钱。按照遐想速率指数弧线来看，咱们还需要 14 到 15 年。是以咱们最佳把时期和资源花在咱们当今看到的许多问题上。
若是咱们要设定一些猖獗的指标，就需要先明确问题是什么以及咱们需要聘请什么步履。赶巧的是，当咱们在 15 年后完成《玩物总动员》的故事时，咱们如故相等接近也曾对于遐想智力的估量。在改日变化的影响下职责的历程是相等需要防备的，要处理电影隔离率的图像，就需要咱们遐想并构建一个系统来在遐想机中保存整个这个词填充隔离率图像。而这就需要更多在职责站里可用的并行处理，于是图像遐想机应时而生。
在渲染方面，Lauren Carpenter 开发了一种不错处理高复杂性的新渲染形状。正如 Pat 所说，咱们在灯光和暗影方面取得要紧发达后，Rob 加入了咱们。咱们三个东谈主在我办公室的白板前见面，磋磨咱们的改日的大指标应该是什么。
其时 SOTA 的渲染多边形数目大致是四万个，咱们通过 Pat 的遐想得出咱们的指标是八千万个。我不知谈为什么咱们莫得四舍五入到 1 亿，这个完毕是遐想中倏得蹦出来的。这是自恃工业光魔公司高程序的要求，亦然咱们的指标。咱们对于复杂性、领悟费解和景深的追求高到猖獗。咱们想要缔造并追求一个高到离谱的指标，是以收敛我方以一种王人备不同的形状来念念考这个问题。这导致了一系列新想法的出生，也改变了从 Lawrence 架构动手的渲染复杂性。与咱们一齐职责的硬件遐想师 Rodney Stock 建议咱们商量点采样形状，其作念法肖似于印刷中使用的抖色（dithering）形状。Rob 作念了这个实验并尝试了各样不同的方法来进行样本的蒙特卡洛漫步，最终他想出了一个很好的方法来扫尾样本漫步。而 Tom porter 提议了一个很关键的想法，他将样本随时期分散，这治理了领悟费解的问题。
然后 Rob 再行编写了一个面向对象的认识架构，使得软件能够跟着新技艺的开发而进化。咱们知谈，除非遐想智力至少提升 100 倍，不然这是不实践的，但咱们也知谈，或迟或早，咱们的想法终将变成实践。我构念念了一个短片来展示了咱们在 Lucas 影业所作念的职责，而这个短片等于 Andre & Wally B。John Lasseter 加入了咱们并创造了动画变装，并赋予了变装只须一个确实的好动画师才能给以的人命。那是一个清脆东谈主心的期间，在那时，极具创造力的东谈主们在各自的领域纷纷挣脱镣铐，打破界限。
不外，工业光魔公司的情况出现了变化，到了 1984 年底，George Lucas 发现有必要把遐想机部门卖出去。最终 Steve Jobs 买下了这个部门。尽管 George 告诉他咱们一心想作念动画，但皮克斯公司照旧出生了。
于是咱们动手从事制造和销售特殊用途遐想机的业务，这是我从来莫得预猜测的，包括 Steve 在内的整个东谈主都莫得任何制造、销售高端硬件的教化，是以咱们犯了好多造作。咱们雇了制造东谈主员，为客户编写软件，迪士尼等于咱们的其中一个客户，他们但愿咱们为手绘单位格上色。
令我骇怪的是，当咱们动手制造时，我学到了好多东西。我以前认为制造是特别泛泛的一件事，但我错了。尽管咱们失败了，但这些失败是企业进行屡次调节的完毕，而不是真的作念错了什么。咱们无法与不停加速的摩尔定律竞争，这种殷切挣扎的潜在能源带来了好多变化，是时候退出硬件业务、专注于软件业务了。因为咱们但愿保持迪士尼对咱们的信任，但咱们为他们编写的软件只可在咱们的硬件中运行，是以咱们将硬件业务卖给了另一家公司，让别东谈主制作图像。
咱们与迪士尼订立了另一份契约把软件移动给 SGI。犹他大学毕业生 Jim Clark 使用几何引擎 (Geometry Engine) 和 GPUs 的前身创建了 SGI。
此时，作念职责站的公司之间还莫得很浓烈的竞争。图片渲染质地很好，但都很难用。Jim 找到我，建议咱们应该共同为行业遐想一个渲染界面。终末共有 19 家公司参与了这一历程。我感到很自尊的一个决定是咱们邀请 Pat Hanrahan 作念咱们的遐想架构师。Pat 赢得了整个东谈主的信任，他是一个凝听者，同期亦然一个伟大的遐想师。Pat 的遐想相等直爽，他在 Robert 的意见基础上构建了复杂的着色说话。他所作念的这些职责都是为了让东谈主们更容易赢得渲染，这等于 RenderMan 界面的故事。
电影 / 游戏 + GPU
在 SIGGRAPH 圈子里，每年寰球都会发表新的掂量发达。好多年以来，圣杯都属于传神图像的制作，但图形学掂量如故膨大到建模、仿真和复杂性。怎么建模和渲染水流、布料或头发的波动？怎么模拟当然称心？相等伏击的少许是，怎么限制仿真以自恃故事的需求？这些问题都十分眩惑东谈主。
然后，殊效行业动手与遐想机图形学会通。以工业光魔公司为最先的殊效行业对行事方法莫得任何教条不雅念，他们并不专注于所掌抓的东西，而只是温煦他们能在屏幕上得到什么。只须有好的想法，他们就会使用。1991 年是最为关键的一年，那年刊行了电影《散伙者 2》，主角恰是由 CG 制作的；那年也刊行了 3D 版《好意思女与野兽》，同期皮克斯与迪士尼达成协调，动手制作《玩物总动员》。
前进的门径跟着遐想机速率的增长而加速。1993 年，《侏罗纪公园》上映，这向电影业发出了一切行将改变的信号，随后是 1995 年的《玩物总动员》。91 到 95 年，行业阅历了技艺接受度发生要紧变化的调动阶段。
同期，游戏行业动手兴起。其时的 3D 游戏还很约略，但如故能给东谈主留住深刻印象。John Carmack 推动了在 PC 上扫尾 3D 游戏。
英伟达在 1993 年树立后动手制造芯片。他们在 6 个月内遐想和制造了一款芯片，并动手它以每 6 个月发布一款新芯片为指方向英伟达文化，这种发布周期是前所未有的。AMD 是增强 GPU 性能快速轮回的一个竞争敌手。同期，SIGGRAPH 在算法、光照模拟方面也有无数掂量，这些都是游戏行业想要的。英伟达从整个现有事物中吸收灵感，试图自恃不停发展的图形学行业对于速率和真实感的无尽渴慕。SIGGRAPH 以零散他学术和文娱行业的界限都不再有智力制造特意的芯片，但游戏行业不错。
GPUs 被用到职责站中，为图形学掂量东谈主员提供了更快的算法开发机器，发表了更多 SIGGRAPH 论文。游戏、GPU 公司和 SIGGRAPH 圈之间酿成了一个极佳的轮回，这个轮回带来了遐想性能的提升，并在几年内一直保持着摩尔定律。这是一个无东谈主不错驾驭的诬捏轮回。
在 2009 年到 2012 年操纵，GPUs 动手自大出在游戏之外的领域的用处。那些模拟所需的矩阵乘法多年来一直很有用，是以东谈主们动手在科学应用中使用这些乘法。
神经汇集的构念念出当今 50 多年前，当其冉冉走向实用，便给咱们带来了深度学习，并对许多行业产生了要紧影响。正如神经汇集与深度学习的奇妙关系，GPU 、游戏与学术界之间的轮回也产生了王人备出乎东谈主料想的惊喜。遐想机图形学一动手被边际化，然后阅历了前所未有的猖獗过山车，从边际学科转而成为许多行业和遐想机科学的伏击撑持，而这种变化将不时下去。很难预计最终咱们会走到何处，但咱们还需要不时勉力。
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