Super Siêu học sâu

Deep Learning Super Sampling (DLSS) là một trong những công nghệ hứa hẹn nhất trong kiến ​​trúc đồ họa Turing mới của Nvidia. Công nghệ này dựa trên khả năng trí tuệ nhân tạo (AI) của card đồ họa của công ty để cải thiện hiệu suất trò chơi video mà không tăng sức mạnh thô. Chúng tôi cho bạn biết tất cả về DLSS và cách thức hoạt động của nó.

Chỉ số nội dung

Deep Learning Super Sampling hoạt động như thế nào trên các card đồ họa Turing mới?

Tenor Core là thành phần cơ bản của kiến ​​trúc Turing cho hoạt động của Deep Learning Super Sampling. Lõi Tenor của Nvidia là các lõi đặc biệt được thiết kế để tăng tốc tính toán của nhiều ma trận, toán học thường được sử dụng trong các thuật toán học sâu và các kịch bản điện toán khác tập trung vào trí tuệ nhân tạo.

Một số độc giả của chúng tôi có thể tự hỏi tại sao Nvidia đã quyết định đưa tính năng cấp doanh nghiệp này vào ngành công nghiệp trò chơi, nhưng câu trả lời khá đơn giản. Nvidia từ lâu đã làm việc với các khả năng AI liên quan đến tái tạo hình ảnh và đã tìm ra cách khai thác điều này trong các trò chơi video.

Chúng tôi khuyên bạn nên đọc bài viết của mình về rasterization là gì và sự khác biệt của nó với Ray Trace

Nvidia sẽ sử dụng DLSS để thực hiện thay đổi kích thước chất lượng cao cho các trò chơi, điều này có nghĩa là chúng sẽ hiển thị ở độ phân giải thấp hơn so với trận chung kết, dẫn đến hiệu suất tốt hơn. Ví dụ: bạn có thể hiển thị hình ảnh ở mức 2K và sau đó phóng to lên 4K bằng khả năng DLSS, điều này dẫn đến hình ảnh có chất lượng rất giống với hình ảnh 4K gốc, nhưng hiệu suất cao hơn nhiều.

Hiệu suất

Kiến trúc Turing của Nvidia sử dụng lõi Tenor cho Deep Learning Super Sampling trong các trò chơi, cho phép Nvidia cung cấp mức chất lượng hình ảnh tương tự như màn hình độ phân giải gốc với TAA, đồng thời tăng hiệu suất đáng kể.. Điều này giúp người dùng DLSS tăng hiệu suất ước tính khoảng 35-40%, hoạt động như một loại "nâng cấp hiệu suất miễn phí" cho các trò chơi hỗ trợ thuật toán Deep Learning.

Tensor Core của Nvidia sẽ được sử dụng để tăng độ rõ nét khi chơi game với DLSS, giảm sức mạnh tính toán cần thiết để xử lý hình ảnh có độ phân giải cao, mang lại hiệu suất tăng cường AI đầu tiên trong ngành. Với Deep Learning, Nvidia sẽ có thể tạo hình ảnh có độ phân giải cao, người chơi sẽ không nhận thấy sự khác biệt so với hình ảnh được hiển thị ở độ phân giải gốc.

Nvidia đã tuyên bố rằng họ có kế hoạch tạo ra các công nghệ khác có thể sử dụng lõi Tensor của họ trong các trò chơi video. Khi tất cả kết hợp lại, hệ thống dòng công việc đồng thời của Nvidia sẽ cho phép hoàn thành nhiều công việc tính toán hơn bao giờ hết, song song với quy trình làm việc GPU.

Với Turing, Nvidia đã tích lũy được nhiều sức mạnh tính toán trên một card đồ họa hơn bao giờ hết, đồng thời đa dạng hóa cơ sở hạ tầng máy tính hoặc card đồ họa để kích hoạt các tính năng mới, tạo ra một con đường trong miền Deep Learning và Ray Trace theo thời gian. có thật

Các trò chơi sẽ sử dụng Deep Learning Super Sampling

Danh sách các trò chơi video có hỗ trợ Deep Learning Super Sampling vẫn còn khá nhỏ, nhưng nó sẽ tăng lên khi thời gian trôi qua. Hiện tại, danh sách các trò chơi tương thích như sau:

• Ark: Sự sống còn Tiến hóa Trái tim tự nhiên

Chúng tôi khuyên bạn nên đọc:

Điều này kết thúc bài viết đặc biệt của chúng tôi về công nghệ mới Deep Learning Super Sampling, hãy nhớ rằng bạn có thể chia sẻ nó trên các mạng xã hội để nó có thể giúp nhiều người dùng hơn cần nó.