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La tecnología de generación de fotogramas de NVIDIA podría llegar a la serie GeForce RTX 30

Foto del escritor: MasterbitzMasterbitz

El supermuestreo de aprendizaje profundo (DLSS) de NVIDIA ha sufrido muchas iteraciones hasta llegar a la actual versión 4 con el modelo de transformador, que ofrece nuevas tecnologías como la generación de fotogramas múltiples DLSS, que predice varios fotogramas por adelantado para generar el fotograma siguiente y aumentar la salida de fotogramas por segundo. Sin embargo, no todas las generaciones de GPU NVIDIA son compatibles con estas tecnologías DLSS más modernas. En una entrevista concedida a Digital Foundry, Bryan Catanzaro, vicepresidente de Investigación Aplicada de Aprendizaje Profundo en NVIDIA, comentó la introducción de algunas tecnologías DLSS en generaciones de GPU más antiguas. Por ejemplo, DLSS Ray Reconstruction, Super Resolution y Deep Learning Anti-Aliasing (DLAA) funcionan en las GPU NVIDIA GeForce RTX de las series 20/30/40/50. Sin embargo, las de la serie RTX 40 incorporan la tecnología DLSS. Sin embargo, la serie RTX 40 lleva una exclusiva Generación de fotogramas DLSS, y la más reciente serie RTX 50 lleva la Generación de fotogramas múltiples DLSS como característica exclusiva.


Sin embargo, hay esperanza para el hardware más antiguo. «Creo que se trata sobre todo de una cuestión de optimización y también de ingeniería, y luego de la experiencia final del usuario. Vamos a lanzar esta generación de fotogramas, la mejor tecnología de generación de fotogramas múltiples, con la serie 50, y ya veremos lo que somos capaces de exprimir del hardware más antiguo en el futuro.» Así pues, lo más probable es que la generación de fotogramas llegue a la antigua serie RTX 30, con incluso una ligera posibilidad de que la serie RTX 20 obtenga la generación de fotogramas DLSS. Debido a las limitaciones del presupuesto de computación, lo más probable es que la generación de fotogramas múltiples siga siendo una exclusiva de la serie RTX 50, ya que dispone de más potencia de cálculo bruta para manejar esta tecnología.


Bryan Catanzaro también ha compartido algunos apuntes sobre el desarrollo de DLSS. «Cuando creamos NVIDIA DLSS 3 Frame Generation, necesitábamos absolutamente aceleración por hardware para calcular el flujo óptico. No teníamos suficientes Tensor Cores ni un algoritmo de flujo óptico lo suficientemente bueno. No habíamos desarrollado un algoritmo de flujo óptico en tiempo real que se ejecutara en los núcleos tensoriales y que pudiera ajustarse a nuestro presupuesto de computación. Teníamos el acelerador Optical Flow, que NVIDIA había estado desarrollando durante años como evolución de nuestra tecnología de codificación de vídeo, y que también ha formado parte de nuestra aceleración de visión computerizada para automóviles autoconducidos.


Para nosotros tenía sentido utilizarlo para NVIDIA DLSS 3 Frame Generation. Pero lo difícil de cualquier tipo de implementación de hardware de un algoritmo como Optical Flow es que es realmente difícil mejorarlo. Es lo que es y los fallos que surgieron de ese Optical Flow por hardware no pudimos deshacerlos con una red neuronal más inteligente hasta que decidimos sustituirlo y optar por una solución basada totalmente en IA, así que eso es lo que hemos hecho para Frame Generation en DLSS 4».


Fuentes: Digital Foundry, vía VideoCardz, Techpowerup

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