Компания Nvidia сегодня объявила, что её несколько противоречивая технология DLSS 5 — нейронный рендеринг на базе ИИ для игр — теперь работает в два раза быстрее по сравнению с текущей моделью, что означает 10-кратный скачок производительности с марта. Модель также стала меньше и потребляет до 20% меньше видеопамяти. Nvidia заявляет, что добилась этого благодаря сочетанию «систематической оптимизации конвейера и усовершенствования нейронной модели». Как упоминалось, последний скачок производительности по сравнению с текущей моделью составляет 2x, что означает, что преобразования, которые DLSS применяет к играм через освещение и другие эффекты, теперь будут работать с более высокой частотой кадров или при более интенсивных настройках.
Nvidia сообщает, что октябрьское обновление DLSS 5 сокращает общий объём модели DLSS 5 почти на четверть до 118 миллионов параметров и снижает потребление видеопамяти при разрешении 4K на 20%. Таким образом, компания утверждает, что при аналогичной визуальной точности накладные расходы на GPU по сравнению с сентябрьской моделью были уменьшены вдвое. Кроме того, Nvidia заявляет, что это изменение может увеличить частоту кадров до 1.4x.
Новая, более быстрая модель дебютирует в NBA 2K27 16 октября; сравнение можно увидеть в видео ниже:
Nvidia подтвердила, что в следующем месяце DLSS 5 появится в Hogwarts Legacy. Технология продолжает поддерживаться на графических процессорах серии RTX 50, а также на GeForce NOW и новой линейке RTX Spark.
Nvidia также представляет новый, более быстрый режим Performance Mode для Frame Generation на видеокартах серии RTX 50, а также RTX 40 и ноутбуках RTX Spark. Компания заявляет, что новый режим «Preset C» заменяет ИИ-модель, ранее использовавшуюся «для расчета оптического потока для таких элементов, как пользовательский интерфейс или эффекты трассировки лучей», новым алгоритмом, который быстрее и легче, ускоряя DLSS Frame Generation, MFG и Dynamic MFG. Компания утверждает, что это даёт прирост скорости до 35% на RTX 5060.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Stephen Warwick
