▷ Pembelajaran yang mendalam

Deep Learning Super Sampling (DLSS) merupakan salah satu teknologi yang paling menjanjikan dalam seni bina grafik Turing Nvidia baru. Teknologi ini membina keupayaan kepintaran buatan (AI) kad grafik syarikat untuk meningkatkan prestasi permainan video tanpa meningkatkan daya mentah. Kami memberitahu anda semua tentang DLSS dan bagaimana ia berfungsi.

Indeks kandungan

Bagaimanakah Sampling Super Learning Sampling berfungsi pada kad grafik Turing baru?

Tensor Core adalah elemen asas seni bina Turing untuk operasi Deep Sampling Super Learning. Nvidia's Tensor Core adalah teras khusus yang direka untuk mempercepat pengiraan matriks berganda, matematik yang biasa digunakan dalam algoritma pembelajaran mendalam dan senario pengkomputeran AI-sentris yang lain.

Beberapa pembaca kami mungkin tertanya-tanya mengapa Nvidia telah memutuskan untuk membawa ciri gred perusahaan ini kepada industri permainan, tetapi jawapannya agak mudah. Nvidia telah lama bekerja dengan kemampuan AI yang berkaitan dengan pembinaan semula imej, dan telah menemui cara untuk mengeksploitasi ini dalam permainan video.

Kami mengesyorkan membaca siaran kami di Apa rasterisasi dan apakah perbezaannya dengan Ray Tracing

Nvidia akan menggunakan DLSS untuk melakukan pembatalan berkualiti tinggi pada permainan, ini bermakna mereka akan diberikan pada resolusi yang lebih rendah daripada yang terakhir, menghasilkan prestasi yang lebih baik. Sebagai contoh, anda boleh membuat imej pada 2K dan kemudian zum ke 4K menggunakan keupayaan DLSS, ini menghasilkan imej yang mempunyai kualiti sangat serupa dengan imej 4K asli, tetapi dengan prestasi yang lebih tinggi.

Prestasi

Senibina Turing Nvidia menggunakan Tensor Core untuk Deep Sampling Super Learning dalam permainan, membolehkan Nvidia menawarkan tahap imej yang sama seperti paparan resolusi asli dengan TAA, sambil menawarkan peningkatan prestasi yang signifikan.. Ini memberi pengguna DLSS peningkatan prestasi yang dianggarkan sekitar 35-40%, bertindak sebagai sejenis "peningkatan prestasi percuma" untuk permainan yang menyokong algoritma Deep Learning.

Tensor Core Nvidia akan digunakan untuk meningkatkan kejelasan permainan dengan DLSS, mengurangkan kuasa pengkomputeran yang diperlukan untuk memproses imej resolusi tinggi, yang menawarkan peningkatan prestasi AI pertama di industri. Dengan Pembelajaran Deep, Nvidia akan dapat mencipta imej resolusi tinggi, pemain tidak akan melihat perbezaan berbanding dengan imej yang diberikan pada resolusi asli.

Nvidia telah menyatakan bahawa mereka merancang untuk membuat teknologi lain yang boleh menggunakan teras Tensor mereka dalam permainan video. Apabila semuanya bersatu, sistem aliran kerja serentak Nvidia akan membolehkan lebih banyak kerja pengkomputeran selesai daripada sebelumnya, lebih lanjut mengalir aliran kerja GPU.

Dengan Turing, Nvidia telah mengumpulkan lebih banyak kuasa pengkomputeran pada kad grafik tunggal berbanding sebelum ini, sambil mempelbagaikan komputasi atau infrastruktur kad grafik untuk membolehkan ciri-ciri baru, memantapkan laluan dalam pembelajaran Deep Learning dan Ray Tracing pada waktunya. sebenar.

Permainan yang akan menggunakan Sampling Super Learning Deep

Senarai permainan video dengan sokongan untuk Deep Learning Super Sampling masih agak kecil, tetapi ia akan meningkat seiring dengan berjalannya waktu. Buat masa ini senarai permainan serasi adalah seperti berikut:

• Ark: Survival EvolvedAtomic HeartDarksiders IIIDauntlessDeliver Us The Moon: FortunaFinal Fantasy XVFractured LandsHellblade: Senua's SacrificeHitman 2Islands of NyneJusticeJX3KINETIKMechwarrior 5: Battle of the WildsSuperheroes: Deadline: Battlegrounds

Kami mengesyorkan membaca:

Ini menamatkan artikel khas kami mengenai teknologi baru Deep Learning Super Sampling, ingat bahawa anda boleh membaginya di rangkaian sosial supaya dapat membantu lebih banyak pengguna yang memerlukannya.