Nvidia

Wprowadzenie na rynek kart graficznych z linii RTX oddało graczom pecetowym do dyspozycji nie tylko technologię ray tracingu odpowiedzialną za generowanie realistycznie wyglądających efektów świetlnych. Dzięki rdzeniom Tensor nowe karty pozwoliły także wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji do poprawy płynności gier pracujących w wysokiej rozdzielczości.

Tytuły kompatybilne z DLSS mogą renderować obraz w niższej rozdzielczości, który przed wyświetleniem jest przeskalowywany przez algorytmy SI. Taki manewr sprawia, że gry odpalane w 4K działają płynniej niż te nie obsługujące nowej technologii. Ale DLSS ma także swoje wady – obraz nie jest renderowany w natywnej rozdzielczości, przez co nie jest tak ostry i szczegółowy jak ten, który od podstaw został wygenerowany w domyślnej rozdzielczości matrycy. I to nad poprawą tego aspektu inżynierowie Nvidii pracowali przez ostatnie kilka miesięcy.

Korporacja zapowiedziała odświeżenie algorytmów DLLS, które w wersji 2.0 mają generować znacznie lepszy obraz niż dotychczas. Firma doszkoliła swoją głęboką sieć neuronową, dzięki czemu ta radzi sobie teraz lepiej z rozpoznawaniem i skalowaniem obiektów. Oznacza to, że gracze będą w stanie lepiej wykorzystać potencjał ray tracingu oraz monitorów 4K bez inwestowania w lepszą kart graficzną.

Jak szkolono DLSS 2.0?

Odświeżone algorytmy sztucznej inteligencji wprowadziły kilka zmian do procesu skalowania obrazu. Oprogramowanie korzysta teraz z tzw. wektorów ruchu, które wskazują sztucznej inteligencji, w którą stronę wirtualne obiekty będą przemieszczać się z klatki na klatkę. Mechanizm ten pozwoli ocenić, jak kolejny obraz powinien wyglądać w docelowej formie

Wyspecjalizowane algorytmy zwane autokoderem splotowym poddają pod analizę dwie klatki – bieżącą, wygenerowaną prze kartę graficzną w niskiej rozdzielczości, oraz uprzednią, już przeskalowaną i wyświetloną. Następnie program porównuje je ze sobą, aby piksel po pikselu ocenić, jak powinna wyglądać docelowo przetworzona bieżąca klatka. System ten pozwala zauważalnie poprawić ostrość docelowego obrazu.

Nvidia zdradziła, że w procesie szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji obraz wyjściowy był porównywany do materiału referencyjnego w rozdzielczości 16K. Powtórzenie tego procesu dziesiątki tysięcy razy pozwoliło znacząco zwiększyć precyzję procesu skalowania.

Oto co zaoferuje pecetowcom technologia DLSS 2.0:

- Obraz w wyższej jakości – według Nvidii gry korzystające ze skalowania obrazu będą wyglądały niemal tak samo jak te pracujące w natywnej rozdzielczości matrycy. Przy okazji karta graficzna będzie przeliczać znacznie mniej pikseli – od jednej czwartej do połowy ich nominalnej liczby. Pozwoli to w większym stopniu wykorzystać wydajność karty graficznej, zwiększyć szczegółowość obrazu i ułatwić utrzymanie stabilnej liczby klatek na sekundę.

- Poprawione skalowanie – usprawniona sztuczna inteligencja ma znacznie efektywniej wykorzystywać potencjał rdzeni Tensor, według zapewnień Nvidii będzie pracować dwukrotnie sprawniej niż jej oryginalna wersja. To przełoży się z kolei na poprawę maksymalnej liczby klatek przetwarzanych w ramach DLSS 2.0.

- Zunifikowane algorytmy inteligentne – w pierwotnej wersji DLSS należało wyszkolić do pracy z konkretną grą. W przypadku nowej wersji algorytmy działają w oparciu o zunifikowaną sieć neuronową, dzięki czemu twórcy będą w stanie znacznie sprawniej wdrożyć obsługę DLSS do swoich produkcji.

- Preferencje użytkownika – DLSS 2.0 pozwoli wybrać jeden z trzech trybów przetwarzania obrazu: Jakość, Zrównoważony oraz Wydajność. To od gracza będzie zależeć, jaką rolę sztuczna inteligencja odegra w poprawie jakości wyświetlanego obrazu.

NVIDIA DLSS 2.0 w grach

Firma poinformowała, że technologia DLSS 2.0 jest już dostępna w grach Deliver Us The Moon, Wolfenstein Youngblood oraz MechWarrior 5: Mercenaries, a od 26 marca trafi również do Controla. Twórcy przystosowali ją także do współpracy z silnikiem graficznym Unreal Engine 4.

Na poniższych ilustracjach można zobaczyć, jak zmieni się jakość grafiki po przeskoku z DLSS na DLSS 2.0:

Zdjęcie: NVIDIA

To jeszcze nie koniec prac nad DLSS. Nvidia będzie kontynuować prace szkoleniowe sieci neuronowych, aby sztuczna inteligencja znacząco odciążała nasze karty graficzne.

Zobacz także:

-

NVIDIA: Nie grasz na komputerze? Pomóż walczyć z koronawirusem!

-

NVIDIA odświeży więcej klasyków za pomocą ray tracingu