▷ Дълбоко учене супер

Deep Learning Super Sampling (DLSS) е една от най-обещаващите технологии в новата графична архитектура на Turing на Nvidia. Тази технология се основава на възможностите на изкуствения интелект (AI) на графичните карти на компанията, за да подобри производителността на видеоигрите, без да увеличава суровата мощност. Разказваме ви за DLSS и как работи.

Индекс на съдържанието

Как работи Deep Learning Super Sampling върху новите графични карти Turing?

Tensor Core са основен елемент от архитектурата на Turing за работата на Deep Learning Super Sampling. Tensor Core на Nvidia са специални ядра, които са предназначени да ускорят изчисляването на множество матрици, математиката, често използвана в алгоритмите за дълбоко обучение и други изчислителни сценарии, фокусирани върху изкуствения интелект.

Някои от нашите читатели може да се чудят защо Nvidia е решила да внесе тази корпоративна функция в игралната индустрия, но отговорът е доста прост. Nvidia отдавна работи с възможностите на AI, свързани с реконструкцията на изображения, и намери начин да използва това във видеоигрите.

Препоръчваме да прочетете нашата публикация на тема Какво е растеризация и каква е разликата с Ray Tracing

Nvidia ще използва DLSS за извършване на висококачествено пренасочване на игри, това означава, че те ще бъдат изобразени с по-ниска разделителна способност от крайната, което води до по-добра производителност. Например, можете да изобразите изображение с 2K и след това да увеличите до 4K, използвайки DLSS възможности, това води до изображение с качество, много подобно на естественото 4K изображение, но с много по-висока производителност.

производителност

Turing архитектурата на Nvidia използва своето Tensor Core за задълбочено обучение на Super Sampling в игрите, което позволява на Nvidia да предлага сходни нива на качество на изображението като дисплей с естествена резолюция с TAA, като същевременно предлага значително повишаване на производителността., Това дава на потребителите на DLSS увеличение на производителността, което се оценява на около 35-40%, действайки като своеобразно „безплатно обновяване на производителността“ за игри, които поддържат алгоритъма за дълбоко обучение.

Tensor Core на Nvidia ще бъде използван за увеличаване на яснотата на играта с DLSS, намаляване на изчислителната мощност, необходима за обработка на изображения с висока разделителна способност, предлагайки първото увеличение на производителността с AI захранване. С дълбокото обучение Nvidia ще може да създава изображения с висока разделителна способност, играчите няма да забележат разликата в сравнение с изображение, изобразено с естествена разделителна способност.

Nvidia заявиха, че планират да създадат други технологии, които могат да използват своите ядра Tensor във видеоигри. Когато всичко се събере, едновременната система за работа на Nvidia ще позволи да се извърши повече изчислителна работа от всякога досега, като допълнително успоредява работния процес на GPU.

С Тюринг Nvidia е натрупала повече изчислителна мощ на една графична карта от всякога, като същевременно е диверсифицирала изчислителната или графичната инфраструктура, за да даде възможност за нови функции, измисляйки път в домейните Deep Learning и Ray Tracing. реална.

Игри, които ще използват Deep Learning Super Sampling

Списъкът с видео игри с поддръжка за Deep Learning Super Sampling е все още доста малък, но той ще се увеличава с течение на времето. Засега списъкът на съвместимите игри е следният:

• Ark: Survival EvolvedAtomic HeartDarksiders IIIDauntlessDeliver Us The Moon: FortunaFinal Fantasy XVFractured LandsHellblade: жертва на SenuaHitman 2Islands of NyneJusticeJX3KINETIKMechwarrior 5: Battle of the WildsSuperheroes: Deadline: Deadline: Deadline

Препоръчваме ви да прочетете:

С това завършва нашата специална статия за новата технология Deep Learning Super Sampling, не забравяйте, че можете да я споделяте в социалните мрежи, за да може да помогне на повече потребители, които се нуждаят от нея.