With new multi frame generation and core improvements to ray reconstruction and super resolution, DLSS 4 has something for every GeForce RTX user.
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TecnologíaTranscripción
00:00La Inteligencia Artificial ha cambiado todo sobre cómo trabajamos y jugamos, y la gráfica de computadoras no es una excepción.
00:08Hemos estado reinventando la gráfica de computadoras con la Inteligencia Artificial desde el lanzamiento de RTX en 2018.
00:14DLSS siempre está aprendiendo. Para mejorar la inteligencia artificial con el poder de DLSS, analizamos la calidad de imágenes y finalizamos nuestros datos de entrenamiento y algoritmos.
00:23Luego retrainamos el modelo para que sea más inteligente, más rápido y más fácil de integrar.
00:28DLSS es la mejor manera de jugar.
00:31Hoy estamos presentando los mayores avances para DLSS desde 2020, incluyendo
00:37Nueva generación multiframe para los GPUs de la serie RTX 50,
00:41Generación de frases mejorada para los usuarios de la serie RTX 40 y 50, con mejora de la prestación y uso de memoria más bajo,
00:49Y un nuevo modelo con poder de reconstrucción de rayos, superresolución y antialiasing de aprendizaje profundo que mejora la calidad de imágenes y la estabilidad para todos los usuarios de GeForce RTX.
01:03Juntos con la serie RTX 40 en 2022, lanzamos la generación de frases,
01:07donde una red de inteligencia artificial usó un campo de flujo óptico junto con vectores de movimientos de la geometría del juego para generar una sola frase entre cada par de frases tradicionalmente renderadas.
01:17La arquitectura de Blackwell está construida para la rendición neural, y eso desbloquea nuevas capacidades de inteligencia artificial para DLSS.
01:24Ahora podemos generar múltiples frases por frase tradicionalmente rendida.
01:28Para hacer esto posible, nuestro equipo de investigación desarrolló un nuevo modelo de inteligencia artificial que genera el campo de flujo óptico más eficazmente y con más precisión para generar múltiples frases.
01:37La generación de frases multiframe requiere un ritmo de frases consistente y preciso.
01:40En DLSS 3, el ritmo de frases tenía variabilidad debido a cómo diferentes motores de juego dividían los trabajos entre el CPU y el GPU.
01:47Con la arquitectura de Blackwell, el motor de display fue mejorado para generar múltiples frases,
01:54asegurando que el GPU ofrece un ritmo de frases consistente y óptimo.
01:58Adicionalmente, los cores de tensión 5G en los GPUs de la serie RTX 50 tienen la potencia computacional necesaria para ejecutar rápidamente la serie de modelos de inteligencia artificial.
02:08Estas innovaciones de software y hardware han permitido a DLSS 4 en los GPUs de la serie RTX 50 generar hasta 3 frases adicionales entre las frases tradicionalmente rendidas.
02:17Esto genera una rendición revolucionaria contra la tradición nativa.
02:25La mayoría de los juegos de generación de frases disponibles hoy en día pueden ser fácilmente actualizados para generar múltiples frases con la aplicación de NVIDIA.
02:32En el menú de configuración del motor de la aplicación de NVIDIA, abrimos el Override de DLSS y seleccionamos el modo de salida deseado en el menú de generación de frases.
02:40Cuando las cartas gráficas de la serie RTX 50 llegan a las tiendas, la generación de frases de múltiples frases será apoyada en más de 75 juegos y aplicaciones.
02:48Además de la generación de frases de múltiples frases, nuestro equipo ha trabajado duro para desarrollar mejoras fundamentales para nuestras tecnologías DLSS existentes.
02:57Hoy presentamos un modelo de generación de frases de múltiples frases para los GPUs de la serie RTX 40 y 50, que, al igual que la técnica de generación de frases de múltiples frases para Blackwell, usa dos modelos de AI.
03:07Uno para el flujo óptico y otro para la generación de frases.
03:10El resultado es una mejora en la prestación y el uso de VRAM, como se puede ver aquí.
03:15DLSS4 también presenta un modelo basado en transformador más poderoso para la reconstrucción de rayos de superresolución y DLAA,
03:22usando 4X más de capacidad de procesamiento Tensor Core para reconstruir imágenes con una calidad de imagen aún mejor para todos los propietarios de RTX.
03:29Antes, todas estas tecnologías usaban el modelo de neural network convolucional, también conocido como CNN.
03:35CNNs eran la arquitectura dominante para implementar los modelos de generación de frases de múltiples frases.
03:40La CNN procesa la información de los píxeles a través de las operaciones locales, especialmente alrededor de un pequeño número de píxeles adjacentes y temporalmente a través de múltiples frases.
03:49Ahora estamos presentando una nueva arquitectura basada en transformador por primera vez.
03:53La arquitectura de transformador es lo que lleva a la perdida de escala de la inteligencia artificial y es lo que empodera el avanzamiento reciente en aplicaciones de AI.
04:00La tecnología de transformador es la que más nos ayuda a mejorar la calidad de las imágenes.
04:05En comparación con los modelos de CNN, los transformadores utilizan la atención propia y pueden más fácilmente identificar los patrones de largo rango a través de una ventana de píxeles mucho más grande.
04:12Los transformadores escalan mucho más eficazmente que los CNNs, así que nuestros modelos de transformador ingresan más de dos veces más parámetros y requieren cuatro veces más computación durante la inferencia.
04:23De hecho, DLSS4 en GPUs de RTX es el primer modelo de transformador que utiliza la tecnología de transformador.
04:30genera imágenes secuenciales a una alta velocidad real-time.
04:33El curso de tensor de Blackwell proporciona una aceleración de hardware adicional que aumenta la velocidad de inferencia de estos modelos de transformador aún más.
04:40Cuando se utiliza la superresolución de DLSS, el producto final del modelo de transformador es más temporalmente estable con más detalles de imágenes en moción.
04:48En contenido de retraso intensivo, el modelo de transformador para reconstrucción de rayos se convierte en un modelo de transformador más grande.
04:55Especialmente para escenas con iluminación desafortunada, todos los artefactos comunes de los denovisores típicos son significativamente reducidos.
05:02Con la aplicación de NVIDIA, los usuarios de GeForce RTX pueden actualizar sus juegos de DLSS opcionalmente con el modelo de transformador de reconstrucción de rayos de superresolución o DLAA.
05:12Además de juegos, DLSS4 está llegando a múltiples aplicaciones creativas, incluyendo Unreal Engine 5, D5.1 y DLSS4.
05:21DLSS fortalece significativamente la experiencia de vista real-time, multiplicando el framerate en D5.1, permitiendo a los diseñadores iterar y colaborar mejor en su trabajo.
05:31El rendimiento neo está creando cada vez más contenido en pantalla, y estos píxeles generados son de calidad más alta que lo que se produce con el rendimiento tradicional.
05:40Con la superresolución o reconstrucción de rayos, solo 3 de cada 4 píxeles son rendidos en DLSS4.
05:46Al añadir la generación de frases, 7 de cada 8 píxeles son generados por DLSS4.
05:50Finalmente, con la generación de multifrases de DLSS4, 15 de cada 16 píxeles son generados por DLSS4.
05:57Con la serie RTX 50 y DLSS4, hemos presentado una nueva generación de gráficos neurólicos, por lo que los juegos son más hermosos, van más rápido y son más responsivos.
06:07El futuro apagado por la Inteligencia Artificial está aquí, y DLSS4 es la mejor forma de jugar.