▷ Pembelajaran mendalam super

Deep Learning Super Sampling (DLSS) adalah salah satu teknologi paling menjanjikan dalam arsitektur grafis Turing baru Nvidia. Teknologi ini dibangun di atas kemampuan kecerdasan buatan (AI) dari kartu grafis perusahaan untuk meningkatkan kinerja video game tanpa meningkatkan daya mentah. Kami memberi tahu Anda semua tentang DLSS dan cara kerjanya.

Indeks isi

Bagaimana Deep Learning Super Sampling berfungsi pada kartu grafis Turing yang baru?

Tensor Core adalah elemen dasar arsitektur Turing untuk pengoperasian Deep Learning Super Sampling. Core Tensor Nvidia adalah core khusus yang dirancang untuk mempercepat perhitungan berbagai matriks, matematika yang biasa digunakan dalam algoritma pembelajaran mendalam dan skenario komputasi lainnya yang berfokus pada kecerdasan buatan.

Beberapa pembaca kami mungkin bertanya-tanya mengapa Nvidia memutuskan untuk membawa fitur tingkat perusahaan ini ke industri game, tetapi jawabannya cukup sederhana. Nvidia telah lama bekerja dengan kemampuan AI yang terkait dengan rekonstruksi gambar, dan telah menemukan cara untuk mengeksploitasi ini dalam video game.

Kami merekomendasikan membaca posting kami tentang Apa itu rasterisasi dan apa bedanya dengan Ray Tracing

Nvidia akan menggunakan DLSS untuk melakukan penyelarasan berkualitas tinggi pada game, ini berarti mereka akan menghasilkan resolusi yang lebih rendah daripada final, menghasilkan kinerja yang lebih baik. Misalnya, Anda dapat membuat gambar pada 2K dan kemudian memperbesarnya menjadi 4K menggunakan kemampuan DLSS, ini menghasilkan gambar dengan kualitas yang sangat mirip dengan gambar 4K asli, tetapi dengan kinerja yang jauh lebih tinggi.

Performa

Arsitektur Turing Nvidia menggunakan Tensor Core untuk Deep Learning Super Sampling dalam gim, memungkinkan Nvidia menawarkan tingkat kualitas gambar yang serupa dengan tampilan resolusi asli dengan TAA, sambil menawarkan peningkatan kinerja yang signifikan.. Hal ini memberikan pengguna DLSS peningkatan kinerja yang diperkirakan sekitar 35-40%, bertindak sebagai semacam "peningkatan kinerja gratis" untuk game yang mendukung algoritma Deep Learning.

Tensor Core Nvidia akan digunakan untuk meningkatkan kejelasan bermain game dengan DLSS, mengurangi daya komputasi yang diperlukan untuk memproses gambar beresolusi tinggi, menawarkan peningkatan kinerja pertama yang didukung oleh industri AI. Dengan Deep Learning, Nvidia akan dapat membuat gambar dengan resolusi tinggi, pemain tidak akan melihat perbedaan dibandingkan dengan gambar yang dibuat pada resolusi asli.

Nvidia telah menyatakan bahwa mereka berencana untuk membuat teknologi lain yang dapat menggunakan core Tensor mereka dalam video game. Ketika semuanya datang bersamaan, sistem alur kerja Nvidia yang bersamaan akan memungkinkan lebih banyak pekerjaan komputasi untuk diselesaikan daripada sebelumnya, lebih jauh sejajar dengan alur kerja GPU.

Dengan Turing, Nvidia telah mengakumulasi lebih banyak daya komputasi pada kartu grafis tunggal daripada sebelumnya, sambil mendiversifikasi komputasi atau infrastruktur kartu grafis untuk mengaktifkan fitur-fitur baru, menempa jalur dalam domain Deep Learning dan Ray Tracing pada waktunya. nyata.

Game yang akan menggunakan Deep Learning Super Sampling

Daftar gim video dengan dukungan untuk Deep Learning Super Sampling masih cukup kecil, tetapi akan bertambah seiring berjalannya waktu. Untuk saat ini daftar game yang kompatibel adalah sebagai berikut:

• Ark: Survival EvolvedAtomic HeartPara Pertanda IIID tanpa pamrih Mengirimkan Kami The Moon: FortunaFinal Fantasy XVFractured LandsHellblade: Senua's SacrificeHitman 2Islands of NyneJusticeJX3KINETIKMechwarrior 5: Battle of the WildsSuperheroes: Deadline: Battlegrounds

Kami merekomendasikan membaca:

Ini mengakhiri artikel khusus kami tentang teknologi baru Deep Learning Super Sampling, ingatlah bahwa Anda dapat membagikannya di jejaring sosial sehingga dapat membantu lebih banyak pengguna yang membutuhkannya.