▷ Super învățare profundă

Deep Learning Super Sampling (DLSS) este una dintre cele mai promițătoare tehnologii din noua arhitectură grafică Turing a Nvidia. Această tehnologie se bazează pe capacitățile de inteligență artificială (AI) ale plăcilor grafice ale companiei pentru a îmbunătăți performanța jocurilor video fără a crește puterea brută. Vă spunem totul despre DLSS și cum funcționează.

Indice de conținut

Cum funcționează Deep Learning Super Sampling la noile plăci grafice Turing?

Tensor Core sunt elementul fundamental al arhitecturii Turing pentru funcționarea Super Eșantionare Profundă. Nvidia’s Tensor Core sunt nuclee speciale care sunt concepute pentru a accelera calculul mai multor matrice, matematica folosită în mod obișnuit în algoritmi de învățare profundă și alte scenarii de calcul axate pe inteligența artificială.

Unii dintre cititorii noștri s-ar putea întreba de ce Nvidia a decis să aducă această caracteristică de calitate a întreprinderii în industria jocurilor, dar răspunsul este destul de simplu. Nvidia a lucrat de mult timp cu capacitățile AI legate de reconstrucția imaginii și a găsit o modalitate de a exploata acest lucru în jocurile video.

Vă recomandăm să citiți postarea noastră despre Ce este rasterizarea și care este diferența ei cu Ray Tracing

Nvidia va folosi DLSS pentru a face redimensionarea de înaltă calitate la jocuri, ceea ce înseamnă că vor fi redate la o rezoluție mai mică decât cea finală, ceea ce duce la o performanță mai bună. De exemplu, puteți reda o imagine la 2K și apoi măriți-o la 4K folosind capabilități DLSS, rezultând o imagine cu o calitate foarte asemănătoare cu o imagine nativă 4K, dar cu performanțe mult mai mari.

performanță

Arhitectura Nuringia Turing folosește nucleul Tensor pentru super-eșantionare profundă în jocuri, permițând Nvidia să ofere niveluri similare de calitate a imaginii ca un ecran de rezoluție nativ cu TAA, oferind în același timp un impuls semnificativ de performanță.. Acest lucru oferă utilizatorilor DLSS o creștere a performanței estimată a fi în jur de 35-40%, acționând ca un fel de „actualizare gratuită a performanței” pentru jocurile care acceptă algoritmul Deep Learning.

Tensor Core de la Nvidia va fi utilizat pentru a crește claritatea jocurilor cu DLSS, reducând puterea de calcul necesară procesării imaginilor de înaltă rezoluție, oferind primul impuls de performanță al industriei. Cu ajutorul învățării profunde, Nvidia va putea crea imagini de înaltă rezoluție, jucătorii nu vor observa diferența în comparație cu o imagine redată la rezoluție nativă.

Nvidia a declarat că intenționează să creeze alte tehnologii care să-și poată folosi nucleele Tensor în jocurile video. Când totul se va uni, sistemul de fluxuri de lucru concurențial Nvidia va permite finalizarea mai multor operații ca niciodată, paralelând în continuare fluxul de lucru GPU.

Cu Turing, Nvidia a acumulat mai multă putere de calcul pe o singură placă grafică ca niciodată, în timp ce diversifica infrastructura de calcul sau de carduri grafice pentru a permite noi funcții, forjând o cale în domeniile Deep Learning și Ray Tracing în timp. reală.

Jocuri care vor folosi Super Sampling Deep Learning

Lista de jocuri video cu suport pentru Super Sampling Deep Learning este încă destul de mică, dar va crește odată cu trecerea timpului. Deocamdată lista jocurilor compatibile este următoarea:

• Arca: Supraviețuirea a evoluat Inima atomicăDarksiders IIIDauntlessDeliver Us the Moon: FortunaFinal Fantasy XVPractured LandsHellblade: Senua's SacrificeHitman 2Islands of NyneJusticeJX3KINETIKMechwarrior 5: Battle of the WildsUperheroes: Deadline: Battlegrounds

Vă recomandăm să citiți:

Acest lucru se încheie articolul nostru special despre noua tehnologie de învățare profundă Super Sampling, nu uitați că o puteți partaja pe rețelele de socializare, astfel încât să poată ajuta mai mulți utilizatori care au nevoie de ea.