ໃນເວລາທີ່ຢູ່ໃນພວກຫົວຮຸນແຮງອາເມລິກາໃນຮູບຂອງດາວທຽມ, ຕົວແທນພິເສດໄດ້ເພີ່ມຈໍານວນລົດທີ່ອ່ານໃຫ້ທັນສະໄຫມ, ພວກເຮົາກໍ່ຫົວຂວັນ. ນາຍຈ້າງກໍາລັງຢືນຢູ່ຂ້າງເທິງຄອມພີວເຕີ້, ເຮັດໃຫ້ມັນສວຍງາມ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນ "ແລະ" ປັບປຸງ "ຮູບ. ໃນລະດັບດັ່ງກ່າວວ່າຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວປາກົດຢູ່ໃນຈໍພາບ, ເຊິ່ງບໍ່ສາມາດບັນຈຸຕົວຈິງໃນຮູບ. ສໍາລັບຄົນທີ່ມີຫຼາຍຫຼືຫນ້ອຍທີ່ຖືກ disassembled ໃນການປຸງແຕ່ງການຖ່າຍຮູບ, ມັນເບິ່ງຄືວ່າດີເລີດ. ແມ່ນແລ້ວ, ແລະໃນມື້ນີ້, ໃນຫຼັກການ, ມັນຍັງຄົງເປັນສິ່ງທີ່ດີເລີດ. ແຕ່! ເຕັກໂນໂລຢີ Nvidia Dlss ເຮັດໃຫ້ຈິນຕະນາການນີ້ມີຄວາມເປັນຈິງເລັກນ້ອຍ.
ໃນເວລາທີ່ Nvidia ໄດ້ສະເຫນີບັດວີດີໂອລຸ້ນລຸ້ນໃຫມ່ທີ່ກໍາລັງເລັ່ງໃສ່ກະແສໄຟຟ້າ, ເຄື່ອງຫຼີ້ນ RTX nucleus.
ແຕ່ຍັງຢູ່ໃນ "Thuringami" ກໍ່ຍັງມີແກ່ນ tensor. ພວກເຂົາ, ໂດຍໃຊ້ຜົນຂອງການສອນຢ່າງເລິກເຊິ່ງກັບເຄືອຂ່າຍ neural, ປັບປຸງການເຮັດໃຫ້ລຽບ, ເພີ່ມການປະຕິບັດແລະການແກ້ໄຂຮູບພາບທີ່ສ້າງຂື້ນໂດຍເກມ. ເຕັກໂນໂລຢີໄດ້ຮັບຊື່ DLSS - ຕົວຢ່າງ Super Lerning Deep.
ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ມັນແມ່ນຫນຶ່ງໃນປະເພດທີ່ກ້າວຫນ້າຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ລຽບງ່າຍໃນເກມ. ນັກຫຼີ້ນຄອມພິວເຕີຄອມພິວເຕີມີຄວາມຄຸ້ນເຄີຍກັບພວກມັນກ່ຽວກັບຄວາມລຶກລັບ, FXAA, MSAA, 8X, ingtern, etal ໃນການຕັ້ງຄ່າຂອງຮູບໃນເກມ. ຜ່ານຕົວຫຍໍ້ທີ່ລຶກລັບເຫຼົ່ານີ້, ການປ່ຽນແປງຕ່າງໆຂອງຮູບພາບທີ່ລຽບງ່າຍ. ມັນປະກອບດ້ວຍ pixels, ທຸກສາຍໃນກອບປະກອບດ້ວຍ pixels ລວງເຫຼົ່ານີ້, ແຕ່ວ່າດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງສີ່ຫລ່ຽມເພື່ອແຕ້ມເສັ້ນຂວາງບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ງ່າຍ, ມັນຈະຖືກສະແດງດ້ວຍເຄື່ອງໃຊ້. ແລະໃນເວລາທີ່ສາຍແລະຍິງດັ່ງກ່າວຢູ່ໃນຊາຍແດນຕິດກັບ polygons ໃນຫນ້າຈໍຫຼາຍ, ຮູບເລີ່ມຂື້ນໃນສາຍຕາ.
ທຸກໆແນວພັນຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີຄວາມຫລາກຫລາຍແມ່ນມີສ່ວນຮ່ວມໃນການກໍາຈັດບັນດາຜູ້ຍິງເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອວັດແທກຄວາມສາມາດແລະພະລັງຂອງຄອມພິວເຕີ້ທີ່ກໍາຫນົດເອງ. ພວກເຂົາປ່ຽນສີຂອງ pixels ລວງເທິງຊາຍແດນແລະເຮັດໃຫ້ການຫັນປ່ຽນລຽບງ່າຍ. ວິທີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ດ້ວຍວິທີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ມີທາດເຫຼັກທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະສະແດງຜົນສຸດທ້າຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນເລັກນ້ອຍໃນຮູບແກະສະຫຼັກຂອງຮູບ. ແຕ່ພວກເຮົາບໍ່ມີເລື່ອງລາວກ່ຽວກັບຄົນທັງຫມົດນີ້, ໃນນັ້ນທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບການເບື່ອຫນ່າຍ, ແຕ່ກ່ຽວກັບຈົວຈາກຂາຢູ່ເທິງຫົວ, ເພື່ອສະຫນອງຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນແລະຍົກເຫຼັກ.
ວິສະວະກໍາໃນການປະຕິບັດງານ
iteration ຄັ້ງທໍາອິດຂອງເຕັກໂນໂລຢີ DLSs ແມ່ນບໍ່ແນ່ນອນແລະສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຈໍາກັດ. ນາງໄດ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຝຶກອົບຮົມປັນຍາປອມພາຍໃຕ້ແຕ່ລະເກມໃຫມ່, ສະຫນັບສະຫນູນຈາກນັກພັດທະນາໂດຍການສໍາເລັດແລະປ່ອຍຕົວຄົນຂັບພິເສດສໍາລັບບັດວີດີໂອດ້ວຍການປ່ອຍເກມ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ໃນການຄວບຄຸມເກມປີ 2019 ປີ 2019, ເຕັກໂນໂລຢີຕົ້ນສະບັບໄດ້ຍົກສູງຄວາມຖີ່ຂອງການປ່ຽນແປງເຖິງ 70%. ໃນສະພາບສ່ວນຫຼາຍ, ຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບແມ່ນດີເລີດ, ແຕ່ການເຄື່ອນຍ້າຍສະຖານທີ່ໄດ້ນໍາເອົາບັນຫາຫຼາຍຢ່າງ. ຍົກຕົວຢ່າງ, DLSs ຕົ້ນສະບັບ, ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍທີ່ຈະຮັບມືກັບແຜ່ນໃບຄ້າຍຄືຂອງ turbine, ເຊິ່ງຫມູນວຽນໃນສະຖານະການຂອງເກມ. ນອກນັ້ນຍັງມີປັນຫາກ່ຽວກັບເຂດແດນຂອງລາຍລະອຽດນ້ອຍໆໃນກອບ.
ໃນລະດູໃບໄມ້ປົ່ງຂອງປີ 2020, NVIDIA ປ່ອຍເວີຊັນ DLSS 2.0 ແລະການຄວບຄຸມໄດ້ສະແດງອີກເທື່ອຫນຶ່ງເພື່ອສະແດງຄວາມຄືບຫນ້າຂອງພວກເຂົາ. ຢູ່ທີ່ນັ້ນມັນມີຢູ່ແລ້ວກັບສິ່ງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງແມ່ນຢູ່ໃນລະບຽບ, ແລະສິ່ງຂອງນ້ອຍໆກໍ່ກາຍເປັນທີ່ຈະແຈ້ງ, ເຂດແດນກາຍເປັນຄົນທີ່ມີຄວາມຄົມຊັດແລະດຶງດູດແລະເພີ່ມຂື້ນແລະເພີ່ມຂື້ນໃນການປະຕິບັດໂດຍລວມຂອງເກມ.
ແບບຈໍາລອງປັນຍາປອມໄດ້ຮັບການເຮັດວຽກໃຫມ່, ເຊິ່ງກາຍເປັນສອງເທົ່າຂອງລຸ້ນເດີມ. ມັນໃຊ້ແກ່ນ tensor ທີ່ມີປະສິດທິພາບເພີ່ມເຕີມ, ກໍາຈັດຂອບເຂດຈໍາກັດໃນຈໍານວນບັດວິດີໂອທີ່ຮອງຮັບ, ຄຸນນະພາບແລະສິດອະນຸຍາດ.
ເຕັກໂນໂລຢີຕົ້ນສະບັບທີ່ຄາດວ່າການຝຶກອົບຮົມຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ພາຍໃຕ້ແຕ່ລະເກມໃຫມ່. DLSS 2.0 ໄດ້ກາຍເປັນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ມັນໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດເກມ.
ເວດມົນນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ແນວໃດ? Nvidia ມີກອບພິເສດ, ເຊິ່ງສອນເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກ. ການຝຶກອົບຮົມແມ່ນວ່າເຄືອຂ່າຍທາງ neural ອາຫານມີຫລາຍສິບພັນຂອງຮູບພາບອ້າງອີງໃນຄວາມລະອຽດສູງ. ສູງແທ້ - 16k. ຮູບພາບເຫລົ່ານີ້ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍ supercomputer ທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນລະຫວ່າງການສະແດງພາຍໃນຂອບຂອງເຟຣມຕ່ໍາ. ຂໍຂອບໃຈກັບການກະແຈກກະຈາຍນີ້, nealallet ແມ່ນຕໍ່ມາໂດຍອີງໃສ່ຮູບພາບທີ່ມາໃນທີ່ມີຄຸນນະພາບຕ່ໍາທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການສ້າງຕັ້ງຢູ່ໃນອຸປະກອນສູງສຸດໃນອຸປະກອນຜູ້ໃຊ້. ໃນນີ້, ມັນຂື້ນກັບຄວາມຮູ້ທີ່ໄດ້ຮັບໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ.
ໃນເວລາທີ່ເຄືອຂ່າຍ neural ຕົວມັນເອງສ້າງເຟຣມຈາກຕົວຢ່າງທີ່ເປັນຕ່ໍາ, ພວກເຂົາຖືກປຽບທຽບກັບມາດຕະຖານໃນການແກ້ໄຂ 16k ແລະກ່ຽວກັບຄວາມແຕກຕ່າງແລະທັງຫມົດ ດ້ວຍແຕ່ລະຮອບວຽນ, ການຄືນດີໄດ້ຖືກປັບປຸງແລະປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບຂອງມັນ. ສຸດທ້າຍໃນຮູບແບບຂອງຜູ້ຂັບຂີ່ໄດ້ຮັບບັດວິດີໂອທີ່ກໍາຫນົດເອງ, ແລະເວດມົນເລີ່ມຕົ້ນເກີດຂື້ນໃນເກມ.
ສໍາລັບການດໍາເນີນງານທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງເຄືອຂ່າຍ DLSS 2.0, ມັນຕ້ອງການການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ເຄື່ອງຈັກການຫຼີ້ນເກມຂອງພວກເຂົາສະຫນອງ. ສ່ວນທໍາອິດຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນຮູບພາບໃນຄວາມຕ່ໍາທີ່ຕ່ໍາໂດຍບໍ່ຕ້ອງສູບຢາ. ຄັ້ງທີສອງ - vectors ຂອງການເຄື່ອນໄຫວສໍາລັບຮູບພາບເຫຼົ່ານີ້. vector ແມ່ນຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບວັດຖຸໃດທີ່ວັດຖຸໃນກອບນີ້ກໍາລັງເຄື່ອນຍ້າຍໃນກອບນີ້. ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ນີ້ແມ່ນແຜນທີ່ຂອງການເຄື່ອນໄຫວຂອງ pixels ໂດຍກອບ.
Neuraleta ສ້າງກອບໃນຄວາມລະອຽດສູງແລະ, ຮູ້ vector ຂອງການປ່ຽນແປງຂອງມັນ, ໃນພື້ນຖານນີ້ເຮັດໃຫ້ການອະນຸຍາດເພີ່ມຂື້ນຂອງກອບຕໍ່ໄປ. ຮູ້ຫນັງສືກໍານົດວິທີການເພີ່ມວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາໃນກອບຕໍ່ໄປ.
ການປັບແຕ່ງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ
ໃນກໍລະນີຂອງການເຊື່ອມໂຍງທໍາອິດ, DMS ເກມ Distrusers ຕ້ອງເຮັດວຽກຮ່ວມມືກັບ Nvidia ເພື່ອເພີ່ມການສະຫນັບສະຫນູນໃນເກມຂອງພວກເຂົາ. ເຄື່ອງຈັກທີ່ຕ້ອງການມີຫຼາຍຮູບພາບຈາກເກມ. ລຸ້ນ DLSs ລຸ້ນທີສອງໄດ້ຮັບການເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍຂື້ນ, ມັນກໍາລັງຮຽນກ່ຽວກັບຮູບພາບທົ່ວໄປ, ນາງບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຂໍ້ມູນແນະນໍາຈາກເກມໂດຍສະເພາະ.
ຂໍຂອບໃຈກັບສິ່ງນີ້, ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງເກມທີ່ຮອງຮັບໄດ້ຂະຫຍາຍອອກໄປເຖິງສາມຫມື່ນ, ໃນຂະນະທີ່ DLSs ເດີມມີຫນ້ອຍກ່ວາສິບ.
ໃນຕົ້ນປີໃນປີນີ້, NVIDIA ໄດ້ປ່ອຍປັ plugin ກອິນເພື່ອປະຕິບັດ DLSS ໃຫ້ເກມໃນຕະຫລາດໃນຕະຫລາດທີ່ບໍ່ມີເຫດຜົນ - ຮ້ານຂາຍເຄື່ອງຈັກເກມທີ່ຈ່າຍໃຫ້ກັບເຄື່ອງຈັກຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ. ແຕ່ວ່ານັກພັດທະນາຫຼາຍຄົນບໍ່ໄດ້ຮີບຮ້ອນກັບການເພີ່ມເຕີມຂອງມັນກັບເກມຂອງພວກເຂົາ. ນີ້ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຍ້ອນອັດຕາສ່ວນ 4K ຕິດຕາມກວດກາໃນນັກຫຼີ້ນເກມ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຫນ້າທີ່ DLSs ທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈທີ່ສຸດ 2.0 ເບິ່ງໃນການແກ້ໄຂ 4K. ຢູ່ທີ່ນັ້ນ, ເຕັກໂນໂລຢີຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດບັນລຸການເຕີບໂຕຂອງຜະລິດຕະພັນ RTX ຂອງຊຸດ 2000th ແລະລະດັບເບື້ອງຕົ້ນເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນການແກ້ໄຂແລະການຫຼີ້ນທີ່ມີທາດບໍາລຸງໃນ 4k.
ແຕ່ຄວາມຈິງກໍ່ຄືວ່າສ່ວນໃຫຍ່ຂອງ gimers ຍັງຫຼີ້ນຢູ່ໃນການແກ້ໄຂບັນຫາ 1080 ພິກະເຊນ - ມີຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍກວ່າ 67% ໃນ Steam. ຄວາມລະອຽດທີສອງແມ່ນຄອມພິວເຕີ້: 1366 × 768 pixels - 8% ຂອງຜູ້ໃຊ້. ໃນສະຖານທີ່ທີສາມທີ່ມີຂໍ້ມູນນ້ອຍໆ, ຫນ້າຈໍທີ່ກໍາຫນົດເອງດ້ວຍຄວາມລະອຽດ 2560 × 1440 ພິກະເຊ 1440. ເຄື່ອງຕິດຕາມກວດກາ 4K ຍັງຄົງມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນຫຼາຍຄື: ຫນ້ອຍກວ່າ 2% ຂອງຜູ້ໃຊ້ອາຍ.
ຄູ່ແຂ່ງຈາກ AMD.
ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງ DLSS - NVIDIA. ມັນເຮັດວຽກໄດ້ພຽງແຕ່ໃນບັດວີດີໂອຂອງຊຸດ RTX, ເຊິ່ງມີແກ່ນ tensor. ພວກມັນຖືກຄິດໄລ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສູດການຄິດໄລ່ປອມ. Nvidia ຄູ່ແຂ່ງຕົ້ນຕໍ - AMD ກໍາລັງເຮັດວຽກທາງເລືອກຂອງລາວໃຫ້ DLSs, ເຊິ່ງເອີ້ນວ່າຄວາມລະອຽດຂອງ FidelityFx Super. ແຕ່ມາຮອດປະຈຸບັນຍັງບໍ່ມີຂໍ້ມູນສະເພາະກ່ຽວກັບການພັດທະນານີ້.
ມັນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກພຽງແຕ່ວ່າ "ສີແດງ" ຈະມີປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນ. AMD ໄດ້ສັນຍາວ່າຈະເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີຂອງການເປີດແລະຂ້າມ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າເຕັກໂນໂລຢີສາມາດເຂົ້າໄປທີ່ຄອນເທັກນິກຂອງຄົນຮຸ່ນລຸ້ນໃຫມ່, ເຊິ່ງໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ 2 Graphic 2 ຈາກ AMD.
ເມື່ອມໍ່ໆມານີ້, AMD ຈັດການນໍາສະເຫນີຂອງບັດວີດີໂອ Radeon Rade Rade Radeon RX 6700 XT. ຫວັງວ່າຫຼາຍໆຄັ້ງໃນເຫດການນີ້ຈະຖືກບອກກ່ຽວກັບການແກ້ໄຂບັນຫາ Super FidelityFx. ໃນ Sidewalls, ການນໍາສະເຫນີທີ່ໄດ້ອະທິບາຍວ່າ AMD ບໍ່ຮີບຮ້ອນກັບການປ່ອຍເຕັກໂນໂລຢີສໍາລັບບັດຫນຶ່ງ, ແລະແທນທີ່ຈະຢູ່ໃນສະພາບຂອງການຂ້າມ.
ເທັກໂນໂລຢີ AMD ຕ້ອງມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນກັບ DLSS. ແລະເນື່ອງຈາກວ່າມີທ່າແຮງຂອງເຄືອຂ່າຍເສັ້ນປະສາດທີ່ເຮັດໃຫ້ຢູ່ໃນເຄື່ອງຫຼີ້ນໃນໄລຍະ PS5 ແລະ Xbox ແມ່ນມີຄວາມສົນໃຈຫຼາຍ, ເທົ່າທີ່ພວກເຂົາສາມາດສະແດງ 60 ເຟຣມຕໍ່ວິນາທີໃນການແກ້ໄຂ 4K.
ແຕ່ການໂຕ້ຖຽງທັງຫມົດເຫລົ່ານີ້ຍັງຄົງເປັນການຄາດເດົາເທົ່ານັ້ນ. ບາງທີ, ໃນທ້າຍປີນີ້, AMD ຍັງຈະບອກຕື່ມອີກກ່ຽວກັບການພັດທະນາຂອງມັນ. ໃນເວລານີ້, ສືບຕໍ່ຮັບປະກັນວ່າເກມຈະສາມາດປະຕິບັດ DLSS ໃນຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາ.
ຊ່ອງທາງຂອງພວກເຮົາໃນ telegram. ເຂົ້າຮ່ວມດຽວນີ້!
ມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຈະບອກ? ຂຽນໃສ່ໂທລະເລກຂອງພວກເຮົາ. ມັນແມ່ນໂດຍບໍ່ລະບຸຊື່ແລະໄວ
ຫ້າມການພິມຄືນໃຫມ່ໂດຍບໍ່ຕ້ອງແກ້ໄຂບັນນາທິການແມ່ນຖືກຫ້າມ. [email protected].