Comparație DLSS
Mult așteptatul joc Metro: Exodus este în sfârșit aici, cu Ray-tracing și Deep-Learning Super-Sampling (DLSS). Mai mult, Battlefield 5 a primit o actualizare care permite DLSS. Seria RTX a Nvidia găsește în sfârșit un loc de joacă pentru a străluci în mod corespunzător. Întregul punct al nucleelor Tensor din linia de cărți RTX a fost de a îmbunătăți reflexiile și de a face jocurile mai „realiste”. Pentru a realiza acest lucru, cardurile manipulează setări grafice precum Ray-Tracing. Cu toate acestea, la scurt timp după lansare, am descoperit că aceste setări afectează semnificativ performanța.
Nvidia a înțeles acest lucru și lucra deja la o soluție. Această soluție este DLSS. Cu DLSS, jocurile ar putea „învăța” în mod eficient din modele și tendințe și pot stoca acele date pentru a le prezenta pentru o utilizare viitoare, mai degrabă decât folosind performanțe de calcul prețioase pentru a recrea imaginea. O caracteristică precum DLSS permite jocului să mențină framerate mai mari și să fie mai redat la rezoluții mai mari. Cu toate acestea, DLSS-ul primit de jucători până acum are o ușoară problemă la îndemână.
Problema cu DLSS în acest moment
Problema cu care se confruntă jucătorii cu această funcție este că distorsionează sau distruge calitatea imaginii atunci când funcția este activată. Dacă NVIDIA este o problemă cu modul în care datele sunt stocate în cache sau altceva, este ceva ce NVIDIA trebuie să afle și să remedieze. În acest moment, jucătorii trebuie să se confrunte cu ei pentru a menține o experiență de joc mai fluidă. În esență, atunci este schimbul de performanță pentru grafică.
Directorul tehnic al învățării profunde la NVIDIA, Andrew Edelstien, Postat acest pe site-ul NVIDIA. Scopul încărcării a fost de a ajuta utilizatorii să înțeleagă mai bine de ce problema a prevalat. El spune că DLSS a fost menit să fie utilizat la sau mai mic de 60 fps și la rezoluții mai mari, altfel, DLSS nu se va dovedi a fi o creștere a performanței. Mai mult, în ceea ce privește problemele legate de calitatea imaginii, el a spus că problema va fi rezolvată în timp util.
Un algoritm de învățare profundă este unul care necesită o cantitate semnificativă de date de bază pentru a înțelege și a recrea o situație pentru o utilizare viitoare. Este posibil să fie nevoie să analizeze aceeași scenă de sute de ori înainte să poată face o replică clară a acesteia. Poate că asta a dorit Andrew să transmită cu încărcarea sa. Desigur, NVIDIA lucrează pentru a îmbunătăți viteza și capabilitățile de analiză ale algoritmului. Cu toate acestea, între timp, îi putem acorda mai mult timp și sperăm că se va îmbunătăți odată cu trecerea acestora.
Etichete hardware nvidia RTX
