Learning Super aprendizagem profunda

O Deep Learning Super Sampling (DLSS) é uma das tecnologias mais promissoras na nova arquitetura gráfica da Tvid da Nvidia. Essa tecnologia se baseia nos recursos de inteligência artificial (IA) das placas gráficas da empresa para melhorar o desempenho dos videogames sem aumentar a potência bruta. Contamos tudo sobre o DLSS e como ele funciona.

Índice de conteúdo

Como a Super Sampling do Deep Learning funciona nas novas placas gráficas Turing?

O Núcleo Tensor é o elemento fundamental da arquitetura de Turing para a operação de Super Sampling de Aprendizagem Profunda. O Núcleo Tensor da Nvidia são núcleos especiais projetados para acelerar o cálculo de várias matrizes, a matemática comumente usada em algoritmos de aprendizado profundo e outros cenários de computação focados em inteligência artificial.

Alguns de nossos leitores podem se perguntar por que a Nvidia decidiu trazer esse recurso de nível corporativo para a indústria de jogos, mas a resposta é bem simples. A Nvidia trabalha há muito tempo com recursos de IA relacionados à reconstrução de imagens e encontrou uma maneira de explorar isso em videogames.

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A Nvidia usará o DLSS para fazer o reescalonamento de alta qualidade nos jogos, o que significa que eles serão renderizados em uma resolução menor que a final, resultando em melhor desempenho. Por exemplo, você pode renderizar uma imagem em 2K e depois aumentá-la para 4K usando os recursos DLSS, resultando em uma imagem com uma qualidade muito semelhante a uma imagem 4K nativa, mas com desempenho muito mais alto.

Desempenho

A arquitetura Turing da Nvidia usa seu Tensor Core para Deep Learning Super Sampling em jogos, permitindo que a Nvidia ofereça níveis semelhantes de qualidade de imagem como uma resolução nativa com TAA, oferecendo um aumento significativo no desempenho.. Isso oferece aos usuários do DLSS um aumento no desempenho estimado entre 35 e 40%, agindo como uma espécie de "atualização gratuita de desempenho" para jogos que suportam o algoritmo Deep Learning.

O Tensor Core da Nvidia será usado para aumentar a clareza dos jogos com o DLSS, reduzindo o poder de computação necessário para processar imagens de alta resolução, oferecendo o primeiro aumento de desempenho da indústria com IA. Com o Deep Learning, a Nvidia poderá criar imagens de alta resolução, os jogadores não perceberão a diferença em comparação com uma imagem renderizada em resolução nativa.

A Nvidia afirmou que planeja criar outras tecnologias que possam usar seus núcleos tensores em videogames. Quando tudo se encaixa, o sistema de fluxo de trabalho simultâneo da Nvidia permitirá que mais trabalho computacional seja concluído do que nunca, paralelamente ao fluxo de trabalho da GPU.

Com Turing, a Nvidia acumulou mais poder de computação em uma única placa gráfica do que nunca, diversificando a infraestrutura de computação ou placa de vídeo para habilitar novos recursos, criando um caminho nos domínios Deep Learning e Ray Tracing com o tempo. real.

Jogos que usarão Super Sampling de Deep Learning

A lista de videogames com suporte para Super Sampling de Deep Learning ainda é bastante pequena, mas aumentará com o passar do tempo. Por enquanto, a lista de jogos compatíveis é a seguinte:

• Ark: Survival EvolvedAtomic HeartDarksiders IIIDauntlessDeliver Us The Moon: FortunaFinal Fantasy XVTerras fraturadasHellblade: Senua's SacrificeHitman 2Ilhas de NyneJusticeJX3KINETIKMechwarrior 5: Battle of the WildsSuper-heróis: Prazo final: Campos de batalha

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