Claude Opus 5.5 за час с нуля написал трассировщик пути с RTX-ускорением для двух RTX 5090

ИИ-энтузиаст под ником Zealousideal_View_12 показал, как модель Claude Opus 5.5 от Anthropic с нуля создала аппаратно ускоренный трассировщик пути, работающий в реальном времени. Работа заняла около часа. В качестве задания ИИ получил единственный промпт.

Запрос звучал так:

Создай полностью рабочее демо трассировки лучей с ускорением на nvidia cuda rtx и ядрах blackwell. Демо должно задействовать обе мои Nvidia RTX 5090 и демонстрировать диффузные и металлические материалы, отражения, глянцевость и шероховатость, прозрачность, полупрозрачность и самосвечение.

По словам Zealousideal_View_12, для результата не понадобились глубокие знания графических API, компиляции шейдеров и параллельных вычислений. Claude самостоятельно написал код на C++ и CUDA и задействовал NVIDIA OptiX 9.1. Этот движок трассировки лучей напрямую обращается к специализированным RT-ядрам и тензорным ядрам современных видеокарт.

Рендерер работает сразу на двух RTX 5090 по схеме разделения кадра. Программа не отдаёт видеокартам целые кадры по очереди, как в классической схеме с чередованием кадров. Вместо этого каждый кадр динамически делится по горизонтали, а строки распределяются между первым и вторым GPU с балансировкой нагрузки в реальном времени.

Такой подход требует постоянной синхронизации памяти между центральным процессором и видеокартами в обоих направлениях. Это создаёт дополнительные накладные расходы. Однако движок стабильно выдаёт 34 кадра в секунду и обрабатывает 267 млн лучевых сэмплов в секунду.

В сгенерированном ИИ движке используются несколько современных техник рендеринга:

• Shader Execution Reordering (SER) от NVIDIA. Технология переупорядочивания выполнения шейдеров динамически группирует пути лучей на GPU и предотвращает простои конвейера при расчёте сложных отражений

• Next-Event Estimation. Метод на каждом шаге трассировки напрямую проверяет видимость источников света, что ускоряет сходимость изображения

• Multiple Importance Sampling (MIS). Метод множественной выборки по значимости комбинирует разные стратегии сэмплирования для физически точного распределения света и мягких теней

В обсуждении один из пользователей спросил, зачем расходовать ресурсы Claude, если существует немало открытых рендереров. Zealousideal_View_12 ответил, что среди причин были ядра и оптимизации под конкретное железо, а также риск галлюцинаций ИИ. Открытые движки рендеринга содержат огромные объёмы кода и жёсткие правила построения конвейера.

Anthropic тайно открыла биологическую лабораторию для реальных экспериментов

Инженер рассказал о 13-часовых сменах ради нажатия "Enter" в Claude Code

Загрузка миллионов строк такого кода в контекстное окно модели потребовала бы колоссального количества токенов. Кроме того, Claude мог бы нарушить зависимости при компиляции. Генерация чистой кодовой базы с нуля заметно снижает вероятность галлюцинаций и позволяет получить рабочий результат всего за 60 минут.

Это не первый подобный опыт с Claude. Ранее модель применяли для проектирования четвероногого робота и написания его прошивки, вплоть до актуаторов, лидара и линий питания.