NVIDIA ha rilasciato le sue nuove GPU nel settembre 2022. Caratterizzate da una nuova architettura di elaborazione grafica in esecuzione su transistor a quattro nanometri più piccoli, le nuove GPU della serie 4000 sono dotate di molti campanelli e fischietti.
Meglio ancora, le nuove GPU sono dotate anche di DLSS 3, una tecnologia di upscaling delle immagini basata sull'intelligenza artificiale che può migliorare esponenzialmente i frame rate sul tuo rig.
Ma cos'è il DLSS 3.0 e vale la pena aggiornarlo? Bene, scopriamolo.
Cos'è il DLSS 3.0?
Abbreviazione di Deep Learning Super Sampling, DLSS è una tecnologia di grafica neurale che utilizza la potenza dell'intelligenza artificiale (AI) per migliorare i frame rate del sistema.
Il sovracampionamento in DLSS fa riferimento a un file tecnica di anti-aliasing utilizzata per migliorare la qualità video
eseguendo il rendering dei frame di gioco a una risoluzione più elevata e quindi effettuando il downsampling, migliorando la qualità video riducendo l'aliasing. Detto questo, il rendering dei frame a risoluzioni più elevate è molto faticoso per la tua GPU e l'utilizzo delle funzionalità anti-aliasing di solito riduce i tuoi FPS. Dopotutto, la tua GPU deve elaborare più dati di pixel e ricampionarli alla tua risoluzione nativa.È qui che entra in gioco la parte "Deep Learning" del DLSS. Vedete, nei tradizionali metodi di anti-aliasing, la GPU deve eseguire il rendering dei frame a risoluzioni più elevate, ma con il deep learning, la GPU non deve farlo. Invece, tutto ciò che deve fare è generare i frame a una risoluzione nativa, e poi il file tensor core sulla GPU prevedere come dovrebbe apparire il fotogramma se sottoposto a rendering a una risoluzione più elevata.
Questo approccio riduce il sovraccarico computazionale dei fotogrammi di rendering a una risoluzione più elevata grazie all'intervento dell'intelligenza artificiale. Pertanto, in parole povere, DLSS esegue il rendering dei tuoi giochi a una risoluzione più elevata utilizzando l'Intelligenza Artificiale.
DLSS 3.0, invece, è la terza iterazione della stessa tecnologia. Migliora il DLSS prevedendo i fotogrammi completi anziché semplicemente aumentando la risoluzione dei fotogrammi, migliorando i frame rate in modo esponenziale.
Ecco come funziona tutto.
Come funziona DLSS 3?
Prima di entrare nel DLSS 3, è importante capire come funzionano le versioni precedenti e come DLSS 3 si basa su di esso.
Come spiegato in precedenza, DLSS utilizza l'intelligenza artificiale per eseguire il rendering delle immagini a una risoluzione più elevata. Ciò significa che la GPU non è programmata per aumentare la risoluzione dei frame. Invece, la GPU viene addestrata mostrando immagini a risoluzione più bassa e più alta per programmarsi da sola.
NVIDIA gestisce una rete neurale convoluzionale (CNN) per eseguire questa formazione sui suoi supercomputer. A questa rete vengono quindi mostrate le immagini di un gioco in esecuzione a risoluzioni inferiori come input. Contemporaneamente, come output, alla rete vengono mostrate le stesse immagini renderizzate a 64 volte la risoluzione con entrambe le funzioni di anti-aliasing abilitate e disabilitate.
Oltre alle immagini ad alta e bassa risoluzione, la CNN viene anche addestrata utilizzando il feedback temporale. Questo feedback fornisce le informazioni di rete su come gli oggetti nell'immagine si muovono attraverso i fotogrammi rispetto al loro output nativo e ad alta risoluzione. Ciò consente alla CNN di prevedere l'aspetto dei fotogrammi successivi con largo anticipo, offrendo frame rate e qualità dell'immagine migliori.
Questo costante bombardamento di dati di immagini sulla rete lo addestra, consentendogli di aumentare istantaneamente la risoluzione dei giochi. Una volta addestrata, questa rete viene inviata alle GPU NVIDIA tramite aggiornamenti dei driver, consentendo loro di aumentare la risoluzione delle immagini utilizzando reti neurali addestrate.
DLSS 3.0, al contrario, fa un ulteriore passo avanti e rende i frame completi utilizzando questa metodologia. Pertanto, non solo DLSS 3 aumenta la risoluzione dei giochi, ma intercala anche frame generati dall'IA nel tuo gameplay.
A causa di questo approccio, la GPU deve elaborare molti meno dati e, secondo NVIDIA, con DLSS 3 abilitato, la GPU calcola solo 1/8 del frame. L'intelligenza artificiale prevede tutto il resto. È questo aumento del rendering AI che consente di fornire FPS quattro volte più velocemente rispetto ai metodi di rendering tradizionali.
Ma come fa DLSS 3 a prevedere interi fotogrammi senza utilizzare le tradizionali pipeline di rendering? Bene, è tutto grazie a La nuova architettura Ada Lovelace di NVIDIA in esecuzione su nuovi tensor core di quarta generazione, che consentono la generazione di frame utilizzando l'intelligenza artificiale.
Ecco come funziona tutto.
Generazione di frame utilizzando l'intelligenza artificiale su DLSS 3
Quindi, proprio come DLSS, DLSS 3 utilizza tensor core per aumentare la risoluzione dei frame, ma ha anche speciali acceleratori di flusso ottici che aiutano la GPU a prevedere i frame. Per prevedere i frame, l'acceleratore di flusso ottico ottiene diversi frame di dati ad alta risoluzione generati da DLSS. L'acceleratore di flusso ottico utilizza quindi questi dati per generare il campo di flusso ottico.
Questo campo di flusso ottico definisce il modo in cui i dati dei pixel cambiano tra due fotogrammi e questi dati, insieme ai vettori di movimento geometrico, vengono utilizzati per generare fotogrammi AI. Pertanto, utilizzando il flusso ottico, le GPU NVIDIA RTX serie 4000 possono inserire nuovi frame generati utilizzando l'IA tra i frame generati utilizzando l'approccio tradizionale, aumentando l'FPS.
Detto questo, l'interlacciamento dei frame generati dall'intelligenza artificiale in un gioco ha le sue sfide, e la più grande è l'input lag. Dopotutto, la GPU non può prevedere l'input dell'utente su un frame generato utilizzando l'intelligenza artificiale.
Per risolvere questo problema, NVIDIA utilizza la sua tecnologia Reflex.
DLSS 3 e NVIDIA Reflex
Prima di entrare in NVIDIA Reflex, è importante capire come i movimenti del mouse raggiungono la GPU. Quindi, quando muovi il mouse o premi un tasto per muovere un personaggio in un gioco, il mouse invia le informazioni di puntamento alla CPU. Che quindi lo elabora e lo invia alla coda di rendering. Da qui, i dati vengono inviati alla GPU, che invia le informazioni di puntamento al display.
Questa pipeline di input di dati tradizionale genera molto ritardo poiché gli input dell'utente possono rimanere nella coda di rendering più a lungo, facendoti perdere quel colpo alla testa. Per risolvere questo problema, abbiamo NVIDIA Reflex, una tecnologia che elimina la coda di rendering e invia i dati direttamente alla GPU dalla CPU, riducendo l'input lag fino all'80%.
Puoi usare DLSS 3 su GPU meno recenti?
NVIDIA ha rilasciato DLSS 3 con il suo GPU RTX serie 4000e se possiedi una GPU RTX precedente che supporta DLSS, potresti chiederti se DLSS 3 migliorerà la tua esperienza di gioco.
Ancora più importante, il DLSS sui sistemi precedenti migliorerà con il DLSS 3 in quanto utilizza l'intelligenza artificiale e le reti neurali sono destinate a migliorare con i nuovi aggiornamenti. Detto questo, la tecnologia di generazione di frame più recente sui sistemi meno recenti non sarà supportata in quanto utilizza quella più recente tensor core di quarta generazione insieme ad acceleratori di flusso ottici, che possono essere trovati solo su NVIDIA RTX Serie 4000.
Ciò detto, secondo a Discussione reddit, la generazione di frame può essere abilitata sui vecchi sistemi RTX apportando modifiche ai file di configurazione. Tuttavia, non abbiamo avuto la possibilità di verificare se funziona.
Vale la pena aggiornare DLSS 3?
DLSS 3 utilizza l'intelligenza artificiale per aumentare la risoluzione dei giochi a cui giochi. Questo approccio non solo offre framerate migliori, ma rende anche possibile giocare ad alte risoluzioni su GPU di fascia bassa.
Pertanto, se vuoi goderti FPS elevati mentre giochi a giochi impegnativi a 4k con un budget limitato, vale la pena passare a DLSS.