Cómo la supercomputadora dentro de la sede de NVIDIA hace que su computadora portátil para juegos sea más rápida mientras viaja

NVIDIA DLSS: aprendizaje súper profundo. Tú lo sabes, nosotros lo sabemos, pero no imaginemos que todos los que juegan son también expertos en algoritmos de aprendizaje complejos para inteligencia artificial. ¿así que qué es lo?

Presentado en Tarjetas de la serie NVIDIA RTX 20DLSS no solo es un gran paso adelante para el rendimiento, sino que también es un paso lateral. Porque además de todo el recuento de rutina que se maneja al morir cuando le pide a la computadora portátil para juegos que muestre el siguiente cuadro, por ejemplo, Control o Call of Duty: Black Ops Cold War o Watch Dogs Legion, parte de esta demostración se ha mejorado con modificaciones. Inteligencia artificial creada por una supercomputadora a muchas millas de su dispositivo de confianza.

Lo que significa que los resultados en la pantalla son muy sorprendentes para una tarjeta de factor de forma pequeño que alimenta una computadora portátil para juegos. Las compensaciones de rendimiento deben realizarse mediante dispositivos portátiles en nombre de la gestión térmica y la abrumadora cantidad de PCB con los que el diseñador ha tenido que trabajar. Sin embargo, aprovechar el poder de la IA, que se acelera mediante núcleos tensoriales, es un verdadero cambio de juego.

Por supuesto, todavía está anclado a los relatos que tienen lugar al morir. Esto viene gracias al núcleo de IA para el aprendizaje profundo. Cuando se presenta una imagen compleja, el corazón del tensor tiene la opción de llamar a un amigo. Y por suerte para ti, este amigo es un superordenador enorme. Una supercomputadora entrenada específicamente para analizar esa imagen a ultra resolución de 16K, compararla con la resolución más baja y crear un modelo para satisfacer las diferencias.

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Entonces, cuando el núcleo del tensor dentro de la GPU de su computadora portátil hace esta llamada, lo que básicamente sucede es que accede al modelo de IA ensamblado por la supercomputadora y luego lo escribe en un controlador NVIDIA listo para juegos. Este modelo permite que la GPU genere imágenes claras y de alta resolución mucho más rápido que el renderizado convencional.

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Lo que eso significa para ti, cuando te comes fotogramas ridículamente detallados que te llegan rápidamente y sin problemas, es la capacidad de ejecutar un juego a una resolución más alta de la que podrías sin experimentar una caída en el rendimiento. Representar una imagen 4K original requiere mucha audacia, pero el uso de DLSS para entregar una imagen cercana a la misma resolución nativa de 4K requiere solo del 25 al 50% de la potencia computacional; el resultado son enormes ganancias de rendimiento.

Para ponerlo en realidad: las batallas a gran escala están en un enfoque extremadamente nítido, libradas por personas con el uniforme suficiente para mostrar un museo en Call of Duty: Black Ops Cold War, una anomalía científica anónima que se refleja claramente en el piso de mármol de la misteriosa oficina de la Agencia de Control. Su agarre sobre el miserable chico de Londres que se ve, honestamente, mucho mejor que el real a través de Watch Dogs Legion.

La aplicación original para la supercomputadora NVIDIA entrenada en DLSS solo en activos del juego, pero desde entonces DLSS se ha actualizado e implementado a través de tarjetas RTX, lo que hace que su núcleo Tensor sea aún más inteligente. Las imágenes fuera de los juegos se utilizan para informar a la IA de aprendizaje profundo sobre cómo analizar y enfocar la imagen, para obtener un marco más claro en la pantalla de la computadora portátil para juegos, cerrando la brecha entre la resolución de pantalla original y el juego local con la resolución más alta. El resultado son neumáticos mejorados y un rendimiento mejorado.

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El rendimiento de los juegos es solo el comienzo. Las funciones de transmisión, como RTX Green Screen y RTX AR con NVIDIA Streaming, utilizan inteligencia artificial para brindar a los operadores las herramientas para mejorar la forma en que interactúan con sus audiencias a través del reconocimiento inteligente de imágenes que pueden intercambiar fondos, modelar rostros y aplicar efectos 3D con precisión. También utiliza modelos de IA para limpiar el ruido de fondo captado por los micrófonos.

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Inmaculada Nino

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