▷ Globoko učenje super

Vrhunsko vzorčenje globokega učenja (DLSS) je ena najbolj obetavnih tehnologij v novi Nvidijini grafični arhitekturi Turing. Ta tehnologija temelji na sposobnosti umetne inteligence (AI) grafičnih kartic podjetja, da izboljšajo zmogljivosti video iger, ne da bi povečali surovo moč. Povemo vam vse o DLSS in kako deluje.

Kazalo vsebine

Kako deluje Deep Learning Super Sampling na novih Turingovih grafičnih karticah?

Tensor Core je temeljni element Turingove arhitekture za delovanje Deep Learning Super Sampling. Nvidijin Tensor Core so posebna jedra, ki so zasnovana za pospešitev izračuna več matric, matematike, ki se običajno uporablja v algoritmih globokega učenja in drugih računalniških scenarijev, osredotočenih na umetno inteligenco.

Nekateri naši bralci se morda sprašujejo, zakaj se je Nvidia odločila, da bo to podjetniško oceno prinesla igralniški industriji, vendar je odgovor precej preprost. Nvidia že dolgo sodeluje z zmogljivostmi AI, povezanimi z rekonstrukcijo slike, in našla je način, kako to izkoristiti v video igrah.

Priporočamo, da preberete našo objavo na temo Kaj je rastrizacija in kakšna je njena razlika z Ray Tracingom

Nvidia bo uporabljala DLSS za kakovostno spreminjanje lestvic na igrah, kar pomeni, da bodo prikazali v nižji ločljivosti od končne, kar bo prineslo boljše delovanje. Sliko lahko na primer upodobite v 2K in jo nato z možnostmi DLSS povečate na 4K, s tem dobite sliko, ki je zelo podobna matični 4K sliki, vendar z veliko večjo zmogljivostjo.

Zmogljivost

Nvidijina Turingova arhitektura uporablja svoje Tensor Core za poglobljeno učenje super vzorčenja v igrah, kar Nvidia omogoča podobno raven kakovosti slike kot prikazovalnik v ločljivosti s TAA, hkrati pa nudi znatno povečanje zmogljivosti.. Tako uporabniki DLSS povečajo uspešnost, ki naj bi znašala približno 35-40%, saj deluje kot nekakšna "brezplačna nadgradnja zmogljivosti" za igre, ki podpirajo algoritem globokega učenja.

Nvidijin Tensor Core bo uporabljen za povečanje jasnosti igranja z DLSS, zmanjšanje računalniške moči, ki je potrebna za obdelavo slik z visoko ločljivostjo, saj bo v industriji dosegel prvo povečanje zmogljivosti z AI. Z globinskim učenjem bo Nvidia lahko ustvarila slike z visoko ločljivostjo, igralci ne bodo opazili razlike v primerjavi s sliko, upodobljeno z izvorno ločljivostjo.

Nvidia je navedla, da načrtujejo ustvarjanje drugih tehnologij, ki lahko uporabljajo svoje Tensorjeve jedre v video igrah. Ko se bo vse skupaj združilo, bo Nvidijin sočasni sistem dela omogočil dokončanje več računalniškega dela kot kdajkoli prej, s čimer se bo nadaljeval vzporedni potek dela GPU-ja.

S Turingom je Nvidia zbrala več računalniške moči na eni grafični kartici kot doslej, hkrati pa je diverzificirala računalništvo ali infrastrukturo grafičnih kartic, da bi omogočila nove funkcije, pravočasno oblikovala pot na področjih globinskega učenja in Ray Tracing. resnično.

Igre, ki bodo uporabljale Deep Learning Super Sampling

Seznam video iger s podporo za Deep Learning Super Sampling je še vedno precej majhen, vendar se bo s časom povečeval. Za zdaj je seznam združljivih iger naslednji:

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

Priporočamo branje:

S tem se konča naš poseben članek o novi tehnologiji Deep Learning Super Sampling, ne pozabite, da ga lahko delite v družabnih omrežjih, tako da lahko pomaga več uporabnikom, ki ga potrebujejo.