Super Dziļa mācīšanās super

Dziļās mācīšanās superparaugu ņemšana (DLSS) ir viena no daudzsološākajām tehnoloģijām Nvidia jaunajā Turing grafikas arhitektūrā. Šī tehnoloģija balstās uz uzņēmuma grafisko karšu mākslīgā intelekta (AI) iespējām uzlabot videospēļu veiktspēju, nepalielinot neapstrādātu jaudu. Mēs jums visu pastāstām par DLSS un kā tā darbojas.

Satura rādītājs

Kā Deep Learning Super Sampling darbojas jaunajās Turing grafikas kartēs?

Tensor Core ir Tjūringas arhitektūras pamatelements dziļas mācīšanās superparaugu ņemšanai. Nvidia Tensor Core ir īpaši kodoli, kas ir paredzēti, lai paātrinātu vairāku matricu aprēķināšanu, matemātiku, ko parasti izmanto dziļu mācību algoritmos un citos skaitļošanas scenārijos, kas vērsti uz mākslīgo intelektu.

Dažiem mūsu lasītājiem var rasties jautājums, kāpēc Nvidia ir nolēmusi šo biznesa līmeņa funkciju ienest spēļu industrijā, taču atbilde ir diezgan vienkārša. Nvidia jau sen strādā ar AI iespējām, kas saistītas ar attēlu rekonstrukciju, un ir atradis veidu, kā to izmantot videospēlēs.

Mēs iesakām izlasīt mūsu ziņu par Kas ir rastrēšana un kāda ir tās atšķirība no Ray Tracing

Nvidia izmantos DLSS, lai veiktu augstas kvalitātes mērogošanu spēlēm, tas nozīmē, ka tās padarīs zemāku izšķirtspēju nekā fināls, kā rezultātā tās būs labākas. Piemēram, jūs varētu atveidot attēlu ar ātrumu 2K un pēc tam to palielināt līdz 4K, izmantojot DLSS iespējas. Rezultātā tiek iegūts attēls ar kvalitāti, kas ir ļoti līdzīga vietējam 4K attēlam, bet ar daudz augstāku veiktspēju.

Performance

Nvidia Turing arhitektūra izmanto savu Tensor Core dziļas mācīšanās super paraugu ņemšanai spēlēs, ļaujot Nvidia piedāvāt līdzīgus attēla kvalitātes līmeņus kā dabiskās izšķirtspējas displejs ar TAA, vienlaikus piedāvājot ievērojamu veiktspējas uzlabojumu.. Tas dod DLSS lietotājiem veiktspējas pieaugumu, kas tiek lēsts aptuveni 35–40%, kas darbojas kā sava veida “bezmaksas veiktspējas jauninājums” spēlēm, kuras atbalsta dziļo mācību algoritmu.

Nvidia Tensor Core tiks izmantots, lai palielinātu DLSS spēļu skaidrību, samazinot skaitļošanas jaudu, kas nepieciešama augstas izšķirtspējas attēlu apstrādei, piedāvājot nozares pirmo veiktspējas uzlabošanu ar AI bāzes palīdzību. Izmantojot dziļo apmācību, Nvidia spēs radīt augstas izšķirtspējas attēlus, spēlētāji nepamanīs atšķirību salīdzinājumā ar attēlu, kas tiek iegūts dabiskajā izšķirtspējā.

Nvidia ir paziņojis, ka viņi plāno izveidot citas tehnoloģijas, kas videospēlēs varētu izmantot savus Tensor kodolus. Kad tas viss sanāk, Nvidia vienlaicīgā darbplūsmas sistēma ļaus pabeigt vairāk skaitļošanas darbu nekā jebkad agrāk, vēl vairāk paralēlojot GPU darbplūsmu.

Izmantojot Turingu, Nvidia vienā grafiskajā kartē ir uzkrājis vairāk skaitļošanas jaudas nekā jebkad agrāk, vienlaikus dažādojot skaitļošanas vai grafikas kartes infrastruktūru, lai nodrošinātu jaunas funkcijas, savlaicīgi izveidojot ceļu Dziļās apmācības un Ray Tracing domēnos. īsts.

Spēles, kurās tiks izmantota padziļinātas izglītošanas super paraugu ņemšana

To videospēļu saraksts, kurās tiek atbalstīta padziļinātas mācīšanās superparaugu ņemšana, joprojām ir diezgan mazs, taču laika gaitā tas palielināsies. Pagaidām saderīgo spēļu saraksts ir šāds:

• Arka: Izdzīvošana attīstījusiesAtomiska sirdsDarksiders IIIDAptuveniDevers mums Mēness: FortunaFinal Fantasy XVPlauztās zemesKrūšu lāpstiņa: Senua's UpurisHitman 2Nenieksitijas jūraJX3KINETIKMechwarrior 5: Wilds BattleSuperherojas: Termiņš: Termiņš

Mēs iesakām izlasīt:

Ar to beidzas mūsu īpašais raksts par jauno tehnoloģiju padziļinātas izglītošanas tehnoloģiju, atcerieties, ka varat to kopīgot sociālajos tīklos, lai tas varētu palīdzēt vairāk lietotājiem, kuriem tas ir nepieciešams.