▷ 딥 러닝 슈퍼

DLSS (Deep Learning Super Sampling)는 Nvidia의 새로운 Turing 그래픽 아키텍처에서 가장 유망한 기술 중 하나입니다. 이 기술은 회사 그래픽 카드의 인공 지능 (AI) 기능을 기반으로하여 강력한 성능을 발휘하지 않고도 비디오 게임 성능을 향상시킵니다. DLSS와 그 작동 방식에 대해 모두 설명합니다.

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딥 러닝 수퍼 샘플링은 새로운 Turing 그래픽 카드에서 어떻게 작동합니까?

Tensor Core는 Deep Learning Super Sampling 운영을위한 Turing 아키텍처의 기본 요소입니다. Nvidia의 텐서 코어는 여러 매트릭스의 계산 속도를 높이기 위해 설계된 특수 코어이며, 딥 러닝 알고리즘에서 일반적으로 사용되는 수학 및 인공 지능에 중점을 둔 기타 컴퓨팅 시나리오입니다.

일부 독자들은 왜 엔비디아가이 엔터프라이즈 급 기능을 게임 산업에 도입하기로 결정했는지 궁금 할 것입니다. 그러나 그 대답은 매우 간단합니다. Nvidia는 오랫동안 이미지 재구성과 관련된 AI 기능을 사용해 왔으며 비디오 게임에서이를 활용할 수있는 방법을 찾았습니다.

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Nvidia는 DLSS를 사용하여 게임 에서 고품질 리 스케일링을 수행 합니다. 즉, 최종 성능보다 낮은 해상도로 렌더링되므로 성능이 향상됩니다. 예를 들어, 이미지를 2K로 렌더링 한 다음 DLSS 기능을 사용하여 4K로 확대하면 기본 4K 이미지와 매우 유사한 품질의 이미지를 얻을 수 있지만 훨씬 더 높은 성능을 제공합니다.

성능

Nvidia의 Turing 아키텍처는 게임에서 딥 러닝 수퍼 샘플링을 위해 Tensor Core를 사용 하므로 Nvidia는 TAA를 사용한 기본 해상도 디스플레이와 유사한 수준의 이미지 품질 을 제공하면서도 상당한 성능 향상을 제공합니다.. 이를 통해 DLSS 사용자는 딥 러닝 알고리즘을 지원하는 게임에 일종의 "무료 성능 업그레이드"역할을하면서 약 35-40 % 정도의 성능이 향상됩니다.

엔비디아의 텐서 코어 (Tensor Core)는 DLSS로 게임의 선명도 를 높이고 고해상도 이미지를 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 파워를 줄이고 업계 최초의 AI 기반 성능 향상을 제공하는 데 사용될 것입니다. 딥 러닝을 통해 Nvidia는 고해상도 이미지를 만들 수 있으며 플레이어는 기본 해상도로 렌더링 된 이미지와 비교하여 차이를 느끼지 못합니다.

엔비디아는 비디오 게임에서 텐서 코어를 사용할 수있는 다른 기술을 개발할 계획이라고 밝혔다. 모든 것이 합쳐지면 Nvidia의 동시 워크 플로우 시스템은 그 어느 때보 다 더 많은 계산 작업을 완료 할 수있게 해 GPU 워크 플로우와 더욱 유사합니다.

튜링을 통해 Nvidia는 단일 그래픽 카드에 더 많은 컴퓨팅 성능을 축적하는 동시에 컴퓨팅 또는 그래픽 카드 인프라 를 다양 화 하여 새로운 기능을 구현하여 딥 러닝 및 레이 트레이싱 도메인의 경로를 적시에 구축했습니다. 진짜.

딥 러닝 수퍼 샘플링을 사용할 게임

딥 러닝 수퍼 샘플링을 지원하는 비디오 게임 목록은 여전히 ​​작지만 시간이 지남에 따라 증가합니다. 현재 호환되는 게임 목록은 다음과 같습니다.

• 방주: 생존 진화 원자 심장 다크 사이더스 III 데몬 트레스

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