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Deep Learning Super Sampling (DLSS) è una delle tecnologie più promettenti nella nuova architettura grafica Turing di Nvidia. Questa tecnologia si basa sulle capacità di intelligenza artificiale (AI) delle schede grafiche dell'azienda per migliorare le prestazioni dei videogiochi senza aumentare la potenza pura. Vi diciamo tutto sul DLSS e su come funziona.

Indice dei contenuti

Come funziona il Deep Learning Super Sampling sulle nuove schede grafiche Turing?

Tensor Core è l'elemento fondamentale dell'architettura Turing per il funzionamento del Deep Learning Super Sampling. Il Tensor Core di Nvidia è un nucleo speciale progettato per accelerare il calcolo di matrici multiple, la matematica comunemente usata negli algoritmi di deep learning e altri scenari di elaborazione basati sull'intelligenza artificiale.

Alcuni dei nostri lettori potrebbero chiedersi perché Nvidia abbia deciso di portare questa funzionalità di livello enterprise nel settore dei giochi, ma la risposta è piuttosto semplice. Nvidia ha lavorato a lungo con le capacità di intelligenza artificiale relative alla ricostruzione delle immagini e ha trovato il modo di sfruttarlo nei videogiochi.

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Nvidia utilizzerà DLSS per eseguire il riscaling di alta qualità sui giochi, il che significa che verranno renderizzati a una risoluzione inferiore rispetto a quella finale, ottenendo prestazioni migliori. Ad esempio, è possibile eseguire il rendering di un'immagine a 2K e quindi eseguire lo zoom su 4K utilizzando le funzionalità DLSS, ciò si traduce in un'immagine con una qualità molto simile a un'immagine 4K nativa, ma con prestazioni molto più elevate.

performance

L'architettura Turing di Nvidia utilizza il suo Tensor Core per il Super Sampling Deep Learning nei giochi, consentendo a Nvidia di offrire livelli simili di qualità dell'immagine come un display a risoluzione nativa con TAA, offrendo al contempo un significativo aumento delle prestazioni.. Ciò offre agli utenti DLSS un aumento delle prestazioni stimato intorno al 35-40%, fungendo da "aggiornamento gratuito delle prestazioni" per i giochi che supportano l'algoritmo Deep Learning.

Il Tensor Core di Nvidia sarà utilizzato per aumentare la chiarezza dei giochi con DLSS, riducendo la potenza di elaborazione richiesta per elaborare immagini ad alta risoluzione, offrendo il primo aumento delle prestazioni basato sull'intelligenza artificiale del settore. Con Deep Learning, Nvidia sarà in grado di creare immagini ad alta risoluzione, i giocatori non noteranno la differenza rispetto a un'immagine renderizzata con risoluzione nativa.

Nvidia ha dichiarato di voler creare altre tecnologie in grado di utilizzare i propri core Tensor nei videogiochi. Quando tutto si riunirà, il sistema di flusso di lavoro simultaneo di Nvidia consentirà di completare più lavoro computazionale che mai, parallelizzando ulteriormente il flusso di lavoro della GPU.

Con Turing, Nvidia ha accumulato più potenza che mai su una singola scheda grafica, diversificando l'infrastruttura di elaborazione o della scheda grafica per abilitare nuove funzionalità, creando un percorso nei domini Deep Learning e Ray Tracing nel tempo. vero e proprio.

Giochi che useranno il Deep Learning Super Sampling

L'elenco dei videogiochi con supporto per Deep Learning Super Sampling è ancora piuttosto piccolo, ma aumenterà col passare del tempo. Per ora l'elenco dei giochi compatibili è il seguente:

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

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Questo termina il nostro articolo speciale sulla nuova tecnologia Deep Learning Super Sampling, ricorda che puoi condividerlo sui social network in modo che possa aiutare più utenti che ne hanno bisogno.