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今天的內容與往期稍有不同，我們在以往的文章中通常都是通過遊戲或引擎廠商作爲圖形技術的切入點，但大家別忘了，我們紅綠兩家硬件寡頭也是圖形學的重要貢獻者。那麼今天我們就來盤點一下英偉達與AMD（ATI）自成立起都爲業界帶來了哪些革命性的技術？藉此來看英偉達憑什麼領先。
*注：本文內容不涉及硬件，否則就變成顯卡從夯到拉排行了hhh。
*正文內容長約8500字，閱讀需要約15~18分鐘。
【前言：御三家剛開頭就倒了一個】
沒錯大家可能剛反應過來，標題中御三家的最後一位其實並不是牢英（當然牢英的故事過段時間單開一篇講），而是3dfx。（本章爲了背景補充，是唯一會提到硬件的章節，從下章起專注於圖形算法）
2000年，曾經如日中天的3dfx輝煌不再，被英偉達收購，英偉達正式成爲圖形界的唯二的主要玩家。熟悉英偉達歷史的人都清楚，英偉達這家公司牛就牛在它精準地踩中了每一輪浪潮，這第一波浪潮便是抱緊微軟的大腿。
1997年，英偉達在Direct3D和OpenGL之間將重心堅定地傾向前者，RIVA 128對Direct3D 5.0的頂點變換與光照流水線着重優化，隨後在TNT時代演化爲著名的“雷管”驅動。這種對微軟Direct API的舔狗式綁定也使得英偉達能夠在那個羣雄逐鹿時代殺出重圍。英偉達軟硬件一體化的路數也自此刻在了它的基因之中。
而紅廠（目前還是ATI）方面1999年發佈的Rage 128芯片雖然同樣實現了頂點變換與光照，但其更出名的是其Direct3D與OpenGL的高效轉譯能力，同時ATI的DVD硬件解碼與視頻處理引擎也是當時業界公認的最強。所以ATI走的則是以硬件爲主，強調兼容性的路子。兩者技術調性的不同有助於我們理解它們未來（也就是今天）各自的命運。
【第一章：有人在學走路，有人已經想起飛了】
我們回到2001年，開始正篇的故事。雖然英偉達收購了曾經的行業龍頭3dfx，但不可否認的是，對手ATI仍是業界的一頭巨獸，短時期內想要反超絕非易事，在圖形算法上推陳出新的本事兩者也是差了一個身位。
此時的ATI可謂藝高人膽大，在業界還在適應可編程着色器時，它就已經瞄準了下一個十年的窗口——曲面細分。在當時，出於性能考量，遊戲角色和場景的多邊形數量被嚴格限制。雖然業界判斷這個情況會隨着硬件性能的提升逐漸改善，但ATI卻有與衆不同的觀點。他們認爲即便在未來，內存帶寬和計算能力也永遠不夠用，必須有一種更聰明的方法，用較少的原始數據生成更多的幾何細節。於是，一項名爲Truform的技術應運而生。
Truform的本質是N-Patches高階曲面算法，它通過在每個三角面的邊上，根據頂點法線的方向自動插入額外的控制點，以此生成一個更光滑的二次曲面。當玩家靠近模型時，Truform就像吹氣球一樣，在運行時將原本粗糙的輪廓平滑成高細節的圓潤曲面。雖然很超前，但之所以說曲面細分是下一個十年的技術，究其原因還是曲面細分的性能壓力過大，同時它的應用場景極爲有限，效果也一言難盡。
ATI自己顯然也是有數的，它們將Truform轉化爲技術儲備，有限地用在了極個別Xbox和PS2遊戲中，耐心等待着硬件和標準成熟的時機——這一等就是8年。
英偉達此時雖然不及ATI風光，但也沒閒着。在2002年的檔口，編寫着色器用的還是彙編指令，每一行代碼都要手動管理寄存器，開發效率極低。要致富先修路，英偉達不急於鑽研圖形技術，而是瞄準了這個技術空白，提出了可編程着色語言Cg。
Cg的語法與C語言體系幾乎完全一致，數據類型相同，控制流語句和函數結構也一樣。不過，它專門爲GPU並行計算引入了一套圖形學專用數據類型和內置函數，比如tex2D函數就使得Cg能用短短一行完成以往彙編中設置採樣器，處理座標，寫入臨時寄存器等一系列操作，大大簡化了開發流程，同時Cg還有另一個殺手鐧。
Cg的編譯器被拆分爲前後兩端，前端負責解析源碼，後端則通過多個代碼生成器輸出不同目標的字節碼。這就意味着開發者只需寫一份源碼，就能同時在DirectX和OpenGL兩個生態中運行，這使其成爲了連接這兩大API的羅塞塔石碑。當然這項技術並不是完全歸功於英偉達，微軟也是幕後的推動者。在Cg的基礎上，微軟後續推出了HLSL語言，並在2006年將其整合進DirectX 10中，自此Cg完成了它的歷史使命，在2012年前後徹底停止維護。
不過當時幾乎沒人意識到，Cg留下的遺產並不僅僅是一個着色語言而已，而是英偉達第一次開始思考GPU用於通用計算的潛力。2006年，隨着統一着色器架構的普及，GPU內部原本固定用途的計算單元逐漸演變成了通用SIMD處理器。以此爲背景，英偉達推出了CUDA，把GPU從遊戲顯卡變爲了並行計算卡——計算卡的概念因此誕生。由於CUDA並不是算法，偏離了本文主題，所以這裏就淺嘗輒止了。
【第二章：圖形領域慢一步則滿盤皆輸】
Cg的成功爲英偉達贏得了開發者生態的巨大優勢，ATI這邊也同樣提出了意義重大的3Dc紋理壓縮算法。2004年，隨着可編程管線的普及，法線貼圖開始在遊戲中廣泛流行。不過，以往傳統的DXT紋理壓縮算法是爲顏色圖設計的，用來壓縮法線貼圖會產生明顯的塊狀僞影，影響光照細節。
ATI的3Dc則拋棄了傳統壓縮的色度耦合思路，轉而使用兩個專爲法線分量優化的編碼器分別壓縮。這項技術的效果立竿見影，迅速被微軟採納爲DirectX 10中的標準壓縮格式BCn。
在軟件方面順風順水的ATI在這個階段硬件也相當能打，Radeon 9000系列尤其是Radeon 9700 Pro性能碾壓同期的GeForce FX系列，一度讓ATI成爲獨立顯卡市場的性能之王，取得了巨大的商業成功。在遊戲主機領域ATI更是先後拿下了NGC和Wii的圖形芯片訂單，又在2005年贏得了微軟Xbox 360的GPU合同，一時風頭無兩。但是這位行業巨人卻在2006年Radeon HD 2000系列上翻了車，攻守瞬間易勢，因此被AMD趁虛而入一舉拿下，自此ATI這個名字成爲了歷史，AMD顯卡登上時代的舞臺。
除了ATI收購案外，2006年還有一樁大事，那就是新主機的推出。新平臺的分辨率的飆升至720P，除了帶來了更大的性能負擔外還有一個問題——低多邊形的圖像在高清的LCD屏幕下往往會呈現出嚴重的狗牙。
以往業界普遍使用的MSAA技術需要對每個像素執行數次採樣混合，非常消耗性能，業界急需一種輕量化的新算法。ATI此時仍在收購案的餘波中沒緩過來，這個任務便由英偉達順理成章地接下。
英偉達拿出了一套名爲CSAA的全新抗鋸齒技術，憑藉略微高於MSAA x4的性能達到接近x16的效果。它的原理也非常取巧，以往MSAA依賴的顏色與深度圖，在CSAA中則以一種“非對稱”的方式工作，這樣就可以在開銷巨大的顏色採樣上節省出一些性能。
不過這套技術並沒有走太遠，一方面CSAA只能解決邊緣鋸齒，對紋理鋸齒和理高光引發的閃爍無能爲力，但更重要的是——它是閉源的。雖然後來AMD也推出了原理相似的開源CFAA，但同樣活躍太久。2年後，兩者就被更輕量全新FXAA取代，受限於時間線，這裏暫時按下不表。
雖然兩者在舞臺上停留的時間並不久，但CSAA地思想啓發了後世一系列諸如VRS（可變速率着色）等技術，在整個圖形學歷史上都能享有一席之地。也是在這個時期，紅綠兩家開始在技術方向上出現了直接對壘，從以往井水不犯河水逐漸演變成了正面的技術交鋒——但似乎AMD總是慢一拍。
【第三章：TAA不過是個抗鋸齒而已。。。？】
隨着2008年以Crytek的《孤島危機》爲首的一衆顯卡殺手遊戲的推出，PC遊戲界迎來了新一輪的畫質軍備競賽。開發者也逐漸意識到畫面的核心不再是高分辨率與高精度幾何，而是光影的真實感，尤其是物體接觸陰影和環境遮蔽帶來的立體感。但是以當時的硬件水平來說，用於影視的全局光照方案在實時渲染中幾乎不可行，開發者需要一種開銷更低，又能顯著提升畫面真實感的環境光遮蔽方案。
英偉達正是在這一年提出了基於水平基準的環境光遮蔽算法HBAO。不同於在半球範圍內密集採樣的SSAO，HBAO僅需要沿屏幕空間的特定方向搜索最大的遮擋角，就能以較小的計算代價推算出該點的遮擋程度。這一創新將AO從奢侈品變成了標配，讓《戰地：叛逆連隊2》《孤島驚魂2》等作品在有限的硬件上呈現出了前所未有的立體感。
不久後AMD方面也拿出了相似的技術HDAO予以還擊，試圖以更多的採樣次數還原細微物體的接觸陰影。其實到這個時候我們不難發現，AMD的算法已經出現了“摸着石頭過河”的跡象，無論是開發的速度還是創新性都開始落後於英偉達。與此同時，新一輪的薄紗還在醞釀之中。
時間來到2010年，英偉達的另一個殺手鐧FXAA一經亮相便迅速引爆了遊戲界。不同於以往的AA，FXAA不觸及任何幾何採樣或渲染管線修改，而是直接使用最終圖像幀，通過亮度對比度找出那些高對比度的邊緣像素，然後在垂直邊緣的方向上精確施加濾波器，整個過程完全後處理，極度輕量，在絕大多數硬件上的性能開銷幾乎可以忽略不計。難能可貴的是，這項算法竟然是由英偉達工程師Timothy Lottes僅一人開發！
這位老哥也是大神級的人物，後來跳槽到AMD，主導了FSR的開發，這個我們以後有機會再說。英偉達這次也沒像往常那樣藏着掖着，而是迅速開放SDK並公開源碼。幾乎一夜之間，從3A大作到獨立小遊戲，都開始使用FXAA，直到今天，這種技術仍在低端平臺發光發熱。
然而，FXAA的缺點同樣明顯。由於後處理的特性，FXAA在連續的運動場景中無法解決時間性閃爍和像素爬行的問題。隨着2012年GeForce 600系列的上市，英偉達又快馬加鞭地拿出了另一項研究成果——TXAA時間性抗鋸齒。
和它的名字一樣，TXAA的核心理念就是“時間”。它首先在渲染階段使用多重採樣獲取多幀高質量畫面信息，然後通過時間濾波器，將當前幀與存儲下來的多個歷史幀的樣本進行混合。這一組合不僅幾乎消除了幾何邊緣鋸齒，更有效地抑制了紋理閃爍，產生了類似電影畫面的柔和質感。
作爲TAA家族的早期成員，TXAA極大的展現了時域累積的優勢。如今，TAA早已超越了單純的抗鋸齒範疇，演變成了一個通用的多幀信息框架，從SSR到DLSS到光追，都離不開TAA“抖一抖”的思想，可以說是現代渲染管線的中樞神經也不爲過。
【第四章：AMD竟當起了慈善家？】
這幾年內，AMD在前沿圖形技術上可以說查無此人，直到PS4與Xbox One的發佈AMD再次在軟硬件方面嶄露頭角。新主機採用了AMD收購了ATI後整出的CPU+GPU+芯片組的APU方案，性能大幅提升。除了理所應當的更多多邊形，更高質量的材質，更高的分辨率外，業界第一次有機會追求真正物理效果的模擬。
大家肯定以爲我要講PhysX，但可惜猜錯了，今天的主角並不是它（而且時間線好像對不上），甚至不是Gamesworks套件。由於Hairworks的閉源特性，在當時的應用極其有限，僅在個別遊戲（如《巫師3》中）登場，而反觀AMD這邊的TressFX則是另一番光景。
在《古墓麗影9》中登場的TressFX將其特性發揮得淋漓盡致，玩家從未在遊戲中見過如此接近CG的毛髮細節，絲毫不遜色Hairworks。相比於其效果更令業界震動的是，AMD選擇將TressFX的完整源代碼在GitHub上完全公開。這一舉動打破了過去高端渲染技術閉源保密的慣例，極大地降低了高級毛髮渲染的門檻。正因如此，AMD終於一改往日被英偉達壓一頭的局面，將同期的HairWorks斬於馬下。
而2013年AMD對圖形學最深遠的貢獻並非是TressFX，而是一項發佈之初被許多人低估的技術——Mantle API。在當時的圖形生態中，無論是DirectX 11還是OpenGL都有一個根深蒂固的頑疾——遊戲引擎調用API時，驅動需要執行大量的隱性狀態校驗，內存轉換和命令翻譯工作，同時當時的驅動層對於CPU的多核性能利用也很差，常常處於一核有難八方圍觀的場面，而GPU卻常常處於空等CPU喂不飽的狀態。爲了解決這一沉痾，AMD提出了一套極其激進的解決方案——一個“超薄”的圖形API。
在Mantle中，開發者可以自己控制渲染命令的錄製和提交，而不是由驅動黑盒操作；開發者還可以精細管理GPU內存分配和訪問，消除運行時冗餘操作，同時異步着色器編譯也能夠大幅減少運行時卡頓。在《戰地4》等支持Mantle的遊戲中，新API展現出了驚人的性能提升，尤其是那些受CPU瓶頸限制的場景，幀率改善可達兩位數%。
儘管此後Mantle並未順利成爲行業標準，但它帶來的連鎖反應卻徹底重塑了圖形API的版圖。AMD將其規範與設計經驗捐贈給Khronos，後者以此爲基礎，結合OpenGL陣營以及移動GPU廠商的共同設計，最終推出了跨平臺圖形API Vulkan。與此同時，微軟也受這一思想的影響，加速了自身的API改革，往後推出了與之理念一脈相承的DirectX 12。AMD在之後的十餘年中也扮演了Vulkan規範演進推動者得角色，使Vulkan成爲了一個開放，高效，跨平臺的行業標準。
不久後，AMD主導了開源的FreeSync技術。由於無需配備特殊硬件，FreeSync一舉挑落了G-Sync在VRR顯示器市場上的桂冠，實現了VRR技術的平民化普及，甚至在未來倒逼英偉達反向兼容。如今帶有G-Sync硬件的顯示器反倒成了市場中絕對的邊緣。
不過在傳統圖形行業，AMD就沒有那麼如魚得水了，很快，一個革命性技術的誕生使得AMD進入了最黑暗的十年。
【第五章：回收伏筆！AMD真的飛起來了，只不過是被打飛的】
2017年，也就是實時光追元年的前一年，英偉達發佈了基於Volta架構的Tesla V100，正式開啓了深度學習與圖形學的融合。正是在這一年，一項關鍵技術的攻克徹底打通了實時光追的最後一塊門檻。
對於光追來說，噪點永遠繞不開的問題。在傳統的離線路徑追蹤中，如果想要圖像收斂到噪點幾乎不可見的程度，就需要對每個像素進行成百上千次採樣，耗費數小時乃至數天的時間。在這種基礎上，一秒60幀的實時光追基本上是不現實的。而隨Tesla V100一同亮相的OptiX AI降噪器則另闢蹊徑地採用了一種全新的思路，即用深度神經網絡來“腦補”出無噪點的圖像——這也是後續光線重建技術的重要里程碑。
經過針對性訓練的神經網絡可以通過法線和反照率Buffer的中的輔助信息來區分出顏色圖中的邊緣，引導降噪器避開這些區域，同時，OptiX AI還可以識別材質中的細節，從而在降噪過程中避免將細節全部抹去。這項技術從根本上改變了光追的降噪開銷，甚至極端情況下縮減到每個像素只有一束光線，也能得到相比高斯模糊或是TAA降噪優秀得多的效果。
有了OptiX AI與張量引擎的加持，光追顯卡在次年正式發佈，一同發佈的還有DXR標準，光追第一次進入了實時渲染時代。但是，第一代RTX顯卡有着一個致命的缺陷，那就是它的性能。在傳統性能上20系顯卡沒有可觀提升，根本無法負擔光追帶來的額外開銷。針對這個問題，英偉達提出了DLSS技術。
DLSS顧名思義是一種超採樣技術，以往的超採樣通常是上採樣，也就是使用高分辨率的數據進行壓縮，從而提升低分辨率下的表現，如同屬英偉達的DSR技術。而DLSS則完全相反，它通過深度學習技術，反過來利用低分辨率渲染的圖像還原出原分辨率的畫質——這聽上去就更像是棋盤格渲染。
使用過PS4pro的玩家肯定清楚這是什麼意思。棋盤格技術通過只渲染畫面一半的像素，然後用空間插值填充空缺像素，棋盤格得以在PS4pro上運行一些4K遊戲，充其量是一種開發者的“偷雞”行爲，效果也比較糟糕，尤其是在運動場景中。當DLSS出現時，玩家自然也是嗤之以鼻的。
初代的DLSS結合了運動矢量與TAA歷史幀數據，畫面雖比傳統的棋盤格有所提升，但距離原生畫面仍相距甚遠，就如同近視眼一樣，玩家能明顯感知到分辨率的不足。不僅如此，初代DLSS的訓練成本也很高，需要針對每款遊戲進行單獨的超算訓練，可以說相當不實用了。
不過英偉達並沒有半途而廢，通過使用通用的時序超分網絡改良後，DLSS 2開始，畫面便大幅提升，同時訓練成本也極大的降低，甚至可以藉助新發布的遊戲的訓練反哺老遊戲。也是從這一代開始，玩家對DLSS的接受程度逐漸提升，慢慢的成爲了剛需技術。
而英偉達的野心遠不止遊戲行業這點蠅頭小利。在2019年，英偉達發佈了AI創意工具GauGAN，用戶只需要畫幾個粗糙的色塊，用筆刷標註上“天空”“河流”“岩石”“樹木”，AI就能在幾秒內將這些信息轉化爲逼真的風景照片。雖然在今天來看，這種方式的門檻仍比寫提示詞高，效果也算不上理想，但這項技術的出現打破了以往人們對“AI無法從事創意性工作”的刻板印象。憑藉這一技術，英偉達從一個“遊戲硬件”巨頭搖身一變，開始轉向更通俗的AI科技公司。
與此同時AMD在這兩年期間就相當不好過了。由於缺乏RT Core這種光追硬件單元的技術積累，這期間AMD雖然推出了FidelityFX等一些不錯的開源算法，但在光追領域可謂是一張白紙。和我們以前提過的Crytek一樣，AMD也希望能在光追時代彎道超車，而它的第一次試水便是不依賴硬件的BVH加速求交，而是使用軟件調度分出一部分通用單元來實現BVH遍歷，AMD將其稱作Radeon Rays。
由於RR不依賴專用光追硬件，理論上可以在任何支持OpenCL或Vulkan的GPU上運行。同時，AMD還將這一技術整合到了Radeon ProRender中，以免費插件的形式提供給Blender，Maya等主流3D軟件使用。雖然這一定程度上改變了A卡/主機無光追的現狀，但純軟件方案顯然無法與專用硬件抗衡，在RDNA2架構問世前的幾年時間中，AMD在光追領域逐漸與英偉達形成了技術代差。
【第六章：圖形學的AI革命正式拉開序幕】
雖然遙遙領先於對手，但英偉達並不打算給AMD機會。憑藉AI優勢，英偉達自2020年開始了技術暴兵。首先是實時降噪庫NRD的開源，爲各種光線追蹤效果提供了統一的時空降噪解決方案，開發者不再需要爲每個光追通道編譯降噪器。
緊接着是RTXGI實時全局光照系統。它基於傳統的光照探針，無需任何預烘焙就能實時計算多次反彈的間接光照，以作爲光追初期廉價的世界空間光追全局光照方案。不過，這項技術並沒有被依賴太久，因爲很快另一個王炸算法極大地加速了實時渲染光追的發展，熟悉圖形技術的盒友們肯定知道，我要說的就是ReSTIR。
ReSTIR全稱爲“基於蓄水池抽樣的時空重要性重採樣算法”。以往的路徑追蹤在面對大量動態光源時，如果逐一處理則開銷過大，但要是隨機選擇幾個又會產生巨量噪點，這也是實時路徑追蹤的一大軟肋。那麼ReSTIR如何解決的呢？
ReSTIR的精髓在於“重採樣”。它首先爲每個像素隨機生成少量光照採樣，然後通過Reservoir算法在相鄰像素及歷史幀之間重採樣這些候選樣本，將貢獻更大的光源保留下來。這樣一來，即便每個像素只計算少量光線，也能逼近以往大量採樣才能達到的效果，大幅提升了路徑追蹤的效率。我們曾一度以爲路徑追蹤只能在《傳送門RTX》這種小體量遊戲中體驗，但隨着ReSTIR的應用，就連《賽博朋克2077》這種規模的遊戲都能夠運行，可以說是對傳統光柵的降維打擊。作爲近年來被公認的實時渲染領域最重要的突破之一，ReSTIR極大的加速了光追的普及。
AMD這邊似乎很難一次性消化這麼多光追革命，對於他們以及主機玩家來說最迫切的需求實際上是那個DLSS。雖然“DLSS無用論”的說法屢見不鮮，但它帶來的性能提升是實打實的。但AMD這邊直到2021年纔拿出了對位DLSS的FSR技術。
初代FSR 1.0基於空間上採樣，雖然簡單快速，但質量與DLSS 2.0有着明顯的差距。直到FSR 2.0中使用了與英偉達類似的時序超分架構後情況纔有所緩解。不過，FSR的最大貢獻並非是質量，而又是開源二字。DLSS雖好，但卻是20系往後顯卡的獨佔，不說I/A兩家的核顯，就連英偉達自家舊顯卡都無福享受。FSR的開源使得這些“過時”硬件也能享受到這一技術紅利，解決了大量硬件條件不佳的玩家的燃眉之急。
到了2022年，相比於進一步提升的DLSS 3與幀生成，我其實認爲RTX Remix平臺更稱得上技術革命。通過在運行時直接捕獲老遊戲的紋理，網格與光照數據，RTX Remix可以憑藉AI模型自動增強材質並生成法線與PBR屬性，之後導入現代路徑追蹤渲染器中，生成遠超這些原版老遊戲甚至是現代遊戲的光影效果。
不僅如此，RTX Remix還提供了一系列工具集，使得一些規模較小的團隊甚至獨立開發者都有重製老遊戲的能力。可以說正因RTX Remix的出現，一些經典遊戲纔有了煥發新生的機會。雖然目前使用這套工具官方重製的遊戲寥寥無幾，但近期諸如《GTA4》與《Minecraft BetaRTX》等社區作品的出現都標誌了這個平臺的逐漸普及。
不過，對於大型遊戲的路徑追蹤來說，似乎還差臨門一腳，剛剛提到的《2077》也是一樣。2023年，隨着DLSS 3.5光線重建的撥雲見日，實時路徑追蹤的最後一塊拼圖迎來了補完。光線重建可以看作是之前OptiX AI的光追管線集成版，不再是後處理的外掛，更震撼的是，光線重建甚至可以腦補出低精度光追遺漏或是錯誤的部分。此時，DLSS已經完全不侷限於超採樣或是抗鋸齒，而是成爲了現代光追遊戲的一個標籤，成爲了英偉達的頭牌技術。
隨着AI的發展，DLSS在今年更進一步，開始向“AI生成遊戲畫面”進軍。這聽起來有些不可思議，甚至會令人感覺是對於還算純粹的圖形學的“玷污”。但我們要知道，無論是此前的DLSS超採樣，還是光線重建，AI早已介入了遊戲畫面的生成。無論你喜歡也好討厭也罷，圖形學AI化已是大勢所趨，差的不是技術，而是大衆的接受度。
【尾聲】
從20年後，AMD在圖形領域的聲量日漸式微。在這場歷時20餘年大戰中，曾經的那個紅色巨人也已廉頗老矣，但AMD在這期間仍爲玩家帶來了大量寶貴的技術遺產，推動了大量曾被英偉達壟斷的技術的普惠化，即便你不用A卡AU，也完全沒必要落井下石，更何況在芯片與圖形領域，攻守易勢僅是一念之間，就如同曾經在x86 CPU領域叱吒風雲的英特爾一樣。
在我們痛斥英偉達壟斷行業的時候也一樣不要忘記，今天站在圖形之巔的綠色巨人也並非是一口吃成的胖子。雖然不可否認礦潮與AI的貢獻，但更重要的是數十年如一日的銳意進取，才使其一步一步登頂圖形霸主的寶座，至少這份對技術的執着，值得我們所有人尊重。
（完）
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