learning التعلم العميق عظمى

تقنية Deep Learning Super Sampling (DLSS) هي واحدة من أكثر التقنيات الواعدة في هندسة رسومات Turing الجديدة من Nvidia. تعتمد هذه التقنية على قدرات الذكاء الاصطناعي (AI) لبطاقات الجرافيكس الخاصة بالشركة لتحسين أداء ألعاب الفيديو دون زيادة الطاقة الخام. نقول لكم كل شيء عن DLSS وكيف يعمل.

فهرس المحتويات

كيف يعمل Deep Learning Super Sampling على بطاقات رسومات Turing الجديدة؟

Tensor Core هي العنصر الأساسي في بنية Turing لتشغيل عملية Deep Learning Super Sampling. إن نفيديا Tensor Core هي نوى خاصة تم تصميمها لتسريع حساب مصفوفات متعددة ، والرياضيات المستخدمة بشكل شائع في خوارزميات التعلم العميق وسيناريوهات الحوسبة الأخرى التي تركز على الذكاء الاصطناعي.

قد يتساءل بعض قرائنا لماذا قررت Nvidia جلب هذه الميزة على مستوى المؤسسات إلى صناعة الألعاب ، لكن الإجابة بسيطة جدًا. عملت نفيديا منذ فترة طويلة مع قدرات الذكاء الاصطناعي المتعلقة بإعادة بناء الصورة ، ووجدت طريقة لاستغلال ذلك في ألعاب الفيديو.

نوصي بقراءة منشوراتنا حول ما هو التنقيط وما هو اختلافه مع Ray Tracing

ستستخدم Nvidia DLSS للقيام بعمليات إعادة جودة عالية للألعاب ، وهذا يعني أنها ستقدم بدقة أقل من الدقة النهائية ، مما يؤدي إلى أداء أفضل. على سبيل المثال ، يمكنك عرض صورة بدقة 2K ثم تكبيرها إلى 4K باستخدام إمكانيات DLSS ، مما يؤدي إلى صورة بجودة تشبه إلى حد كبير صورة 4K أصلية ، ولكن بأداء أعلى بكثير.

الأداء

تستخدم بنية Turing من Nvidia Tensor Core الخاص بها لأخذ عينات Super Learning Super Deep في الألعاب ، مما يسمح لـ Nvidia بتقديم مستويات مماثلة من جودة الصورة مثل عرض الدقة الأصلية مع TAA ، مع تقديم تعزيز كبير للأداء.. وهذا يمنح مستخدمي DLSS زيادة في الأداء تقدر بحوالي 35-40٪ ، وتعمل كنوع من "ترقية مجانية للأداء" للألعاب التي تدعم خوارزمية التعلم العميق.

سيتم استخدام Tensor Core من Nvidia لزيادة وضوح الألعاب باستخدام DLSS ، مما يقلل من قوة الحوسبة المطلوبة لمعالجة الصور عالية الدقة ، مما يوفر أول تعزيز للأداء AI في الصناعة. باستخدام Deep Learning ، ستتمكن Nvidia من إنشاء صور عالية الدقة ، ولن يلاحظ اللاعبون الفرق مقارنة بالصورة المقدمة بدقة أصلية.

ذكرت Nvidia أنها تخطط لإنشاء تقنيات أخرى يمكنها استخدام نوى Tensor في ألعاب الفيديو. عندما يأتي كل شيء معًا ، سيسمح نظام سير العمل المتزامن من Nvidia بإكمال المزيد من العمل الحسابي أكثر من أي وقت مضى ، مما يوازي سير عمل GPU.

مع Turing ، اكتسبت Nvidia طاقة حوسبة أكثر على بطاقة رسومات واحدة أكثر من أي وقت مضى ، مع تنويع البنية التحتية للحوسبة أو بطاقة الرسوميات لتمكين الميزات الجديدة ، لتشكيل مسار في مجالات التعلم العميق و Ray Tracing في الوقت المناسب. حقيقي.

الألعاب التي ستستخدم أخذ عينات Deep Learning Super Sampling

لا تزال قائمة ألعاب الفيديو مع دعم Deep Learning Super Sampling صغيرة جدًا ، ولكنها ستزداد مع مرور الوقت. في الوقت الحالي قائمة الألعاب المتوافقة هي كما يلي:

• Ark: Survival EvolvedAtomic HeartDarksiders IIIDauntlessDeliver Us The Moon: FortunaFinal Fantasy XV الأراضي المكسورة

نوصي بقراءة:

ينهي هذا مقالنا الخاص حول التكنولوجيا الجديدة Deep Learning Super Sampling ، وتذكر أنه يمكنك مشاركتها على الشبكات الاجتماعية بحيث يمكنها مساعدة المزيد من المستخدمين الذين يحتاجون إليها.