В 2018 году NVIDIA представила захватывающую дух функцию под названием DLSS, что расшифровывается как Deep Learning Super Sampling. Это необычный способ сделать видеоигры более привлекательными. С течением времени DLSS улучшалась с каждой новой версией, и NVIDIA считает, что в будущем DLSS 10 сможет сделать графику великолепной с помощью искусственного интеллекта.

Не так давно Digital Foundry провела дискуссию об ИИ в видеоиграх. Они поговорили с Брайаном Катанзаро (Bryan Catanzaro) из NVIDIA, который является значимой фигурой и знает толк в глубоком обучении. Они спросили его, что, по его мнению, произойдет с DLSS в будущем и как самообучающиеся машины могут сделать игры еще круче.

DLSS 10 может полностью рендерить игровое окружение с помощью нейросети

В 2018 году на конференции NeurIPS Брайан Катанзаро и его команда из NVIDIA провели впечатляющую демонстрацию. Они показали виртуальный мир, полностью отрисованный нейросетью, но с уникальной изюминкой: всем процессом управлял игровой движок.

Для простоты игровой движок предоставлял информацию о положении объектов в виртуальном мире. Затем эти данные поступали в нейронную сеть, которая отвечала за рендеринг всей сцены. Нейронная сеть обрабатывала все аспекты процесса рендеринга графики. Достижение производительности в реальном времени с помощью этого инновационного подхода в 2018 году стало выдающимся открытием для Катанзаро и его команды.

Катанзаро отметил, что качество визуального оформления игры на тот момент не шло ни в какое сравнение с Cyberpunk 2077. Однако он считает, что в долгосрочной перспективе графическая индустрия будет двигаться именно в этом направлении.

Технология DLSS от NVIDIA прошла долгий путь с момента своего появления в GPU серии RTX 20. Изначально люди не были уверены в преимуществах включения тензорных ядер в игровые GPU. Первые игры с трассировкой лучей и первая версия DLSS впечатлили не всех. Но в DLSS 2.X технология была значительно усовершенствована, что сделало ее более ценной и практичной. В результате она обрела большую популярность и даже послужила источником вдохновения для таких же технологий, как FSR2 и XeSS, которые впоследствии были представлены другими компаниями.

Генеративный ИИ будет занимать все более заметное место в области графики. Причина такого перехода согласуется с более широким применением ИИ в различных областях. Речь идет о том, чтобы использовать способность ИИ обучаться сложным функциям путем анализа огромных массивов данных, а не пытаться создавать алгоритмы с нуля.

Возможно, лет через десять DLSS сможет заменить обычные способы создания игр, чтобы они выглядели хорошо. NVIDIA также работает над новыми трюками, такими как радиальное кэширование и сжатие текстур, которые могут быть добавлены в DLSS для выполнения еще большей части работы. Но чтобы это произошло, им, возможно, придется установить больше специальных ядер в свои GPU.

Сможет ли DLSS 10 заменить GPU в игровой индустрии?

DLSS, или Deep Learning Super Sampling, выступает в роли помощника для видеокарты компьютера во время игр, используя умные методы для улучшения визуальной составляющей игр без чрезмерной нагрузки на компьютер.

В будущем DLSS может стать еще умнее, что позволит ему улучшать визуальное оформление игр без необходимости использования сверхмощной видеокарты. Тем не менее, она не сможет полностью заменить видеокарту, поскольку именно видеокарта остается главной движущей силой превосходного игрового изображения. DLSS функционирует как вспомогательный компаньон, облегчая нагрузку на видеокарту, а не заменяя ее.

Что касается будущего графических процессоров в свете этой передовой технологии, то DLSS 10 может значительно улучшить игровой визуал и при этом полагаться на графические процессоры. Она будет сотрудничать с графическими процессорами для оптимизации их производительности, что в перспективе позволит добиться фантастической графики при сниженном энергопотреблении. Однако графические процессоры по-прежнему будут незаменимы для выполнения тяжелых задач по рендерингу изображений и запуску игр. Таким образом, пусть DLSS 10 и повысит производительность GPU, но не заменит их в перспективе игр.