nvidia dlss 4 multi frame generation ogimage

NVIDIA ha svelato uno dei suoi strumenti più potenti: un supercomputer dedicato che ha lavorato incessantemente per migliorare il DLSS (Deep Learning Super Sampling) negli ultimi sei anni. Brian Catanzaro, VP della ricerca applicata sul deep learning di NVIDIA, ha rivelato che migliaia delle GPU più recenti dell’azienda hanno analizzato e perfezionato questa tecnologia rivoluzionaria per la grafica dei videogiochi.

Il compito principale del supercomputer è analizzare i problemi di prestazioni del DLSS, come ghosting, flickering o sfocature, in centinaia di giochi. Quando vengono identificati dei problemi, il sistema arricchisce i suoi set di dati di training con nuovi esempi di grafica ottimale e scenari impegnativi che il DLSS deve affrontare.

DLSS 4 rappresenta il primo passaggio dalle reti neurali convoluzionali a un modello transformer che viene eseguito localmente sui PC. Il processo di apprendimento continuo è stato fondamentale per raffinare la tecnologia, con il supercomputer dedicato che funge da spina dorsale di questa evoluzione.

La portata delle risorse allocate per lo sviluppo del DLSS è enorme: l’intero processo per un modello DLSS che si auto-migliora deve comprendere non solo migliaia, ma decine di migliaia di GPU.

L’approccio di NVIDIA di utilizzare enormi data center per migliorare il DLSS è interessante e, con ogni nuova generazione di GPU rilasciata, il processo sta diventando significativamente più veloce.

Fonte: PC Gamer

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