Neurales Rendering wird mit dem AI-Generation-Framework kombiniert, um die Spielgeschwindigkeit um das Fünffache zu erhöhen. So macht es NVIDIA

Zuvor kündigte NVIDIA-CEO Jensen Huang in einer Live-Übertragung die Einführung von DLSS 3 an. Der vollständige Name von DLSS ist Deep Learning Super Sampling. Es handelt sich um eine von NVIDIA veröffentlichte Deep-Learning-Super-Sampling-Technologie. Sie verfügt über eine bahnbrechende optische Multi-Frame-Generierungsfunktion, die drei unverzichtbare Elemente für das Spiel bietet: Erhöhung der Bildrate und Maximierung Bildrate. Verbessern Sie die Reaktionsfähigkeit und Bildqualität.

Über eine Reihe von Spielen und Engines hinweg trägt DLSS 3 dazu bei, die Leistung der GeForce RTX 40-Serie im Vergleich zum herkömmlichen Rendering zu verdoppeln:

Unterdessen erklärte auch NVIDIA-Vizepräsident Bryan Catanzaro auf Twitter: „Neuronales Rendering hat mit der Unterstützung von DLSS 3.0 der Ada-Architektur einen sehr wichtigen Schritt gemacht! Zusätzlich zur DL-gesteuerten Superauflösung werden auch optischer Fluss, Bewegungsvektoren und DL verwendet, um den gesamten Frame zu generieren.“ 7 8 der von DLSS 3 gerenderten Pixel stammen aus neuronalem Rendering. Dies reicht aus, um die Rendering-Geschwindigkeit um das Fünffache zu erhöhen.

Während diese erstaunliche Technologie derzeit auf ein paar Dutzend 3D-Spiele beschränkt ist, könnte sich neuronales Rendering bald auszahlen. Diese Technologie wird neue Potenziale in der alltäglichen Unterhaltungselektronik erschließen.

In den meisten Fällen bietet DLSS 3 eine zwei- bis dreimal bessere Leistung als herkömmliche Rendering-Technologien bei 4K-Auflösung. Während Nvidia derzeit die Nase vorn hat, gibt es auch Konkurrenten wie Intels KI-gestützte High-End-Software XeSS (Xe Super Sampling) und AMDs RDNA 3-Grafikarchitektur.

Spiele führen die Welle des neuronalen Renderings an, weil sie sich gut für den Einsatz maschineller Lerntechniken eignen. Jon Barron, ein leitender Forscher bei Google, sagte: „Nur das Betrachten kleiner Bildausschnitte und der Versuch zu erraten, was im Bild fehlt, eignet sich sehr gut für maschinelles Lernen. Maschinen sind gut darin, Ähnlichkeiten zwischen Frames zu erkennen, auch solche mit Frameraten.“ hoch genug, um Bewegungen zu maskieren.“ Aber Barron und Catanzaro glauben, dass das Hinzufügen von Trainingsdaten zum neuronalen Rendering-Modell dieses Manko beheben kann.

Anton Kaplanyan, Vizepräsident für Grafikforschung bei Intel, glaubt, dass die neuronale Rendering-Technologie die Erstellung von 3D-Inhalten in Zukunft zugänglicher machen wird. Es ist nicht schwer zu erkennen, dass die heutigen sozialen Netzwerke nach und nach zur Ware geworden sind. Man muss nur auf eine Schaltfläche klicken, ein Foto aufnehmen und es mit Familie und Freunden teilen. Wenn wir diese Erfahrung auf 3D übertragen wollen, müssen wir Menschen, die sich mit professionellen Tools nicht auskennen, dazu bewegen, Inhalte zu erstellen.

Im Jahr 2023 hängt die Geschwindigkeit der Verbesserung des neuronalen 3D-Renderings von seiner zukünftigen Entwicklung ab. Doch im Vergleich zur herkömmlichen Darstellung mangelt es den Forschern an mehr Erfahrung. Barron betonte: „Computergrafik ist erstaunlich, sie funktioniert sehr gut, und wir haben viele Möglichkeiten, Probleme zu lösen, und diese Methoden können immer anwendbar sein.“ Die nächste Frage ist, wann die Grafikindustrie sie als eine Lösung akzeptieren wird Alternative. Dieser Übergang kann schwierig sein, da es kostspielig sein kann, auf die falsche Technologie oder die falsche Architektur zu setzen.

Trotzdem glaubt Catanzaro, dass das neuronale 3D-Rendering bereits nicht mehr aufzuhalten ist. Er sagte: „Wir werden noch viele weitere außergewöhnliche neuronale Rendering-Technologien sehen. Einige dieser Technologien können Schatten, Brechung und Reflexion erzeugen. In Zukunft werden wir neuronale Rendering-Methoden in Betracht ziehen, die stärker als DLSS sind. Ich denke, dass die Zukunft des Grafikbereichs dort liegt.“ werden mehrere Methoden parallel sein.“

Der größte Vorteil des neuronalen Renderings ist die Effizienz

Der Charme des neuronalen Renderings liegt nicht nur in seiner potenziellen Leistung, sondern auch in seiner potenziellen Effizienz. DLSS 3 kann die Bildraten um 530 % erhöhen, die RTX in Portal-Spielen bietet – oder den Stromverbrauch senken, indem die Bildraten auf einen Zielwert begrenzt werden. Auf diese Weise kann DLSS 3 die Kosten für das Rendern jedes Frames reduzieren.

NVIDIA DLSS 3

Das sollte nicht unterschätzt werden, denn der Bereich der Unterhaltungselektronik steht vor einem wichtigen Problem, nämlich, dass Moores Gesetz vorbei ist, und selbst wenn es nicht so ist, dann ist es vorbei verweilt nur. Catanzaro sagte: „Wie Sie wissen, hat das Mooresche Gesetz an Dynamik verloren, und ich persönlich denke, dass das Post-Moore-Bild das neuronale Bild ist. Für Nvidia ist das neuronale Rendering zu einer repräsentativen Methode geworden, es muss nicht multipliziert werden.“ Transistoren können dem Unternehmen enorme Vorteile bringen. Kaplanyan von Intel glaubt jedoch nicht, dass das Mooresche Gesetz sterben wird, stimmt aber auch zu, dass neuronales Rendering die Effizienz verbessern kann. Er sagte: „Die Größe des Chips kann gelöst werden, und ich stimme zu, dass wir eine großartige Gelegenheit haben, diese Energie und dieses Feld durch maschinelle Lernalgorithmen effektiver zu nutzen, um neue visuelle Effekte zu erzeugen

AMD, NVIDIA Alle.“ Drei Unternehmen, Intel und Intel, arbeiten mit Geräteherstellern zusammen, um neue Laptops und Tablets für Verbraucher zu entwickeln. Daher ist Effizienz für alle drei Unternehmen ein Schlachtfeld. Für Gerätehersteller hat die höhere Effizienz zu dünneren, leichteren Geräten mit längerer Akkulaufzeit geführt und gleichzeitig die Funktionalität der Geräte für Benutzer verbessert.

2023 wird eindeutig das Gründungsjahr für neuronales Rendering in Verbrauchergeräten sein. Die Nvidia RTX 40-Serie mit DLSS 3-Unterstützung wird in einer Vielzahl von Desktops und Laptops eingeführt. Intel wird seine Arc-Grafikreihe voraussichtlich mit der kommenden Battlemage-Architektur erweitern.

Die Einführung dieser Produkte legte den Grundstein für eine Grafikrevolution. Natürlich geschieht dies nicht über Nacht und wird einige Arbeit erfordern – aber da Verbraucher zunehmend mehr visuelle Elemente und die Erstellung von Inhalten durch kleinere, dünnere Innovationen verlangen, ist neuronales Rendering möglicherweise der beste Weg, dies zu erreichen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNeurales Rendering wird mit dem AI-Generation-Framework kombiniert, um die Spielgeschwindigkeit um das Fünffache zu erhöhen. So macht es NVIDIA. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!