NVIDIA представила DLSS 2.1: поддержка 8K, VR и динамического разрешения
Несколько дней назад DLSS 2.1 появилась в базе данных Wolfenstein: Youngblood для платформы Steam. И во время недавней сессии вопросов и ответов на Reddit NVIDIA официально представила эту новую версию DLSS. Действительно: DLSS 2.1 существует, и компания поделилась первыми подробностями об этой технологии.
NVIDIA DLSS (Deep Learning Super Sampling) использует технологии машинного обучения для интеллектуального масштабирования на лету, позволяя графическому ускорителю, например, визуализировать игру в разрешении 1080p, а затем с помощью ИИ «растягивать» изображение до близкого по качеству к «честному» 4K разрешению. Это позволяет сильно экономить ресурсы за счёт использования аппаратных тензорных ядер. Версия технологии DLSS 2.0, реализованная в некоторых играх, демонстрирует отличные результаты, но NVIDIA не стоит на месте.
По словам компании, DLSS 2.1 предлагает новый режим сверхвысокой производительности (Ultra-Performance) для игр, выводимых в 8K. NVIDIA утверждает, что DLSS 2.1 позволит на GeForce RTX 3090 выводить игры в 8K с новой возможностью 9-кратного масштабирования. Другими словами, в реальности игра будет просчитываться в 1440p (2560 × 1440 пикселей), а затем на лету с помощью ИИ масштабироваться до 7680 × 4320. Как можно догадаться, Wolfenstein: Youngblood — одна из первых игр, которая получит такую возможность на GeForce RTX 3090.
Кроме того, DLSS 2.1 будет поддерживать VR. В результате разработчики смогут использовать технологию интеллектуального масштабирования в своих играх для шлемов виртуальной реальности. Это было невозможно в предыдущих версиях DLSS и, будем надеяться, позволит повысить качество картинки за счёт снижения системных требований.
Наконец, DLSS 2.1 получит поддержку динамического разрешения. Размер входного буфера кадра теперь может постоянно меняться, а при этом выходной — оставаться фиксированным. Поэтому DLSS можно будет использовать в играх, конвейер которых предусматривает динамическое разрешение с целью оптимизации производительности.
Полный текст статьи читайте на 3DNews
