Суперсэмплирование глубокого обучения
 | В данной статье содержатся формулировки, продвигающие данную тему путем преувеличения малозначимых фактов . ( Март 2024 г. ) |
Суперсэмплинг глубокого обучения ( DLSS ) — это семейство в реальном времени глубокого обучения технологий улучшения изображения и масштабирования , разработанных Nvidia и эксклюзивных для RTX линейки видеокарт . [ 1 ] и доступен в ряде видеоигр . Цель этих технологий — позволить большей части графического конвейера работать с более низким разрешением для повышения производительности, а затем получить из этого изображение с более высоким разрешением, которое приблизительно соответствует тому же уровню детализации, как если бы изображение было визуализировано с этим более высоким разрешением. разрешение. Это позволяет использовать более высокие графические настройки и/или частоту кадров для данного выходного разрешения, в зависимости от предпочтений пользователя. [ 2 ]
По состоянию на сентябрь 2022 года 1-е и 2-е поколения DLSS доступны на всех картах Nvidia под брендом RTX в поддерживаемых играх, а третье поколение, представленное на мероприятии Nvidia GTC 2022, является эксклюзивным для Ada Lovelace . поколения серии RTX 40 видеокарт [ 3 ] Nvidia также представила динамическое сверхразрешение глубокого обучения ( DLDSR ), родственную и противоположную технологию, при которой графика визуализируется с более высоким разрешением, а затем понижается до исходного разрешения дисплея с использованием алгоритма понижающей дискретизации с помощью искусственного интеллекта для достижения более высокого качества изображения, чем при рендеринге при родное разрешение. [ 4 ]
История
[ редактировать ]Nvidia рекламировала DLSS как ключевую функцию карт серии GeForce 20 , когда они были выпущены в сентябре 2018 года. [ 5 ] На тот момент результаты были ограничены несколькими видеоиграми (а именно Battlefield V [ 6 ] и Metro Exodus ), потому что алгоритм нужно было обучать конкретно на каждой игре, в которой он применялся, и результаты обычно были не такими хорошими, как при простом апскейлинге разрешения. [ 7 ] [ 8 ]
В 2019 году видеоигра Control поставлялась с трассировкой лучей в реальном времени и улучшенной версией DLSS, в которой не использовались тензорные ядра. [ 9 ] [ 10 ]
В апреле 2020 года Nvidia рекламировала и поставила улучшенную версию DLSS под названием DLSS 2.0 с версией драйвера 445.75. DLSS 2.0 был доступен для нескольких существующих игр, включая Control и Wolfenstein: Youngblood , а позже был добавлен во многие недавно выпущенные игры и игровые движки , такие как Unreal Engine. [ 11 ] и Единство . [ 12 ] На этот раз Nvidia заявила, что снова использует тензорные ядра и что ИИ не нужно обучать специально для каждой игры. [ 5 ] [ 13 ] Несмотря на общий бренд DLSS, две итерации DLSS существенно различаются и не имеют обратной совместимости. [ 14 ] [ 15 ]
История выпусков
[ редактировать ]| Выпускать | Дата выпуска | Основные моменты |
|---|---|---|
| 1.0 | февраль 2019 г. | Преимущественно средство масштабирования пространственного изображения, требующее специально обученного для интеграции каждой игры, включенного в Battlefield V и Metro Exodus . , среди прочего, [ 6 ] |
| «1,9» (неофициальное название) | август 2019 г. | DLSS 1.0 адаптирован для работы на шейдерных ядрах CUDA вместо тензорных ядер, используемых для управления. [ 9 ] [ 5 ] [ 16 ] |
| 2.0 | апрель 2020 г. | Ускоренная ИИ форма TAA U с использованием тензорных ядер и обученная в общих чертах. [ 17 ] |
| 3.0 | сентябрь 2022 г. | DLSS 3.0, дополненный алгоритмом генерации кадров оптического потока (доступен только на графических процессорах серии RTX 40) для генерации кадров между визуализированными кадрами. [ 3 ] [ 18 ] |
| 3.5 | сентябрь 2023 г. | В DLSS 3.5 добавлена реконструкция лучей, заменяющая несколько алгоритмов шумоподавления одной моделью искусственного интеллекта, обученной на в пять раз большем количестве данных, чем в DLSS 3. [ 19 ] [ 18 ] |
Пресеты качества
[ редактировать ]При использовании DLSS, в зависимости от игры, пользователи имеют доступ к различным предустановкам качества в дополнение к возможности вручную установить увеличенное разрешение внутренней визуализации:
| Предустановка качества [ а ] | Масштабный коэффициент [ б ] | Масштаб рендеринга [ с ] |
|---|---|---|
| ДЛАА | 1x | 100% |
| Ультра качество [ 20 ] (не используется) | 1,32x | 76.0% |
| Качество | 1,50x | 66.7% |
| Сбалансированный | 1,72x | 58.0% |
| Производительность | 2,00x | 50.0% |
| Ultra Performance (начиная с версии 2.1; рекомендуется только для разрешений от 8K). [ 20 ] ) | 3,00x | 33.3% |
| Авто | Разрешение рендеринга динамически регулируется в реальном времени для достижения заданных пользователем целевых значений частоты кадров (например, 144 кадра в секунду на мониторе с частотой 144 Гц). [ 21 ] | |
- ^ Алгоритм не обязательно должен быть реализован с использованием этих предустановок; Разработчик может определить собственные разрешения ввода и вывода.
- ^ Коэффициент линейного масштабирования, используемый для повышения разрешения входного разрешения до выходного разрешения. Например, сцена, визуализируемая с разрешением 540p и масштабным коэффициентом 2,00x, будет иметь выходное разрешение 1080p.
- ^ Линейный масштаб рендеринга по сравнению с выходным разрешением, который технология использует для внутреннего рендеринга сцен перед повышением разрешения. Например, сцена 1080p с масштабом рендеринга 50% будет иметь внутреннее разрешение 540p.
Выполнение
[ редактировать ]ДЛСС 1.0
[ редактировать ]Первая итерация DLSS представляет собой преимущественно пространственный апскейлер изображений с двумя этапами, каждый из которых основан на сверточных автокодирования нейронных сетях . [ 22 ] Первым шагом является сеть улучшения изображения, которая использует текущий кадр и векторы движения для улучшения границ и пространственного сглаживания . Второй этап — это этап масштабирования изображения, на котором используется один необработанный кадр с низким разрешением для масштабирования изображения до желаемого выходного разрешения. Использование только одного кадра для масштабирования означает, что сама нейронная сеть должна сгенерировать большой объем новой информации для получения выходных данных с высоким разрешением. Это может привести к легким галлюцинациям, таким как листья, которые по стилю отличаются от исходного контента. [ 14 ]
Нейронные сети обучаются для каждой игры путем создания «идеального кадра» с использованием традиционной суперсэмплинга до 64 выборок на пиксель, а также векторов движения для каждого кадра. Собираемые данные должны быть максимально полными, включая как можно больше уровней, времени суток, графических настроек, разрешений и т. д. Эти данные также дополняются с помощью обычных дополнений, таких как вращение, изменение цвета и случайный шум, чтобы помочь обобщить тестовые данные. Обучение проводится на суперкомпьютере Saturn V компании Nvidia. [ 15 ] [ 23 ]
Эта первая итерация получила неоднозначную реакцию: многие критиковали часто мягкий внешний вид и артефакты в определенных ситуациях; [ 24 ] [ 7 ] [ 6 ] вероятно, это побочный эффект ограниченности данных из-за использования только одного входного кадра в нейронные сети, которые невозможно обучить оптимальной работе во всех сценариях и крайних случаях . [ 14 ] [ 15 ]
Nvidia также продемонстрировала способность сетей автокодирования обучаться воссозданию глубины резкости и размытия изображения . [ 15 ] хотя эта функциональность никогда не была включена в общедоступный продукт. [ нужна ссылка ]
ДЛСС 2.0
[ редактировать ]DLSS 2.0 — это временного сглаживания реализация повышающей дискретизации (TAAU), в которой широко используются данные из предыдущих кадров за счет субпиксельного дрожания для разрешения мелких деталей и уменьшения сглаживания. Данные, которые собирает DLSS 2.0, включают в себя: необработанные входные данные с низким разрешением, векторы движения , буферы глубины и об экспозиции /яркости. информацию [ 14 ] Его также можно использовать как более простую реализацию TAA, где изображение отображается с разрешением 100%, а не подвергается повышению дискретизации с помощью DLSS, Nvidia называет это DLAA (сглаживание с глубоким обучением). [ 25 ]
TAA(U) используется во многих современных видеоиграх и игровых движках . [ 26 ] однако во всех предыдущих реализациях использовалась та или иная форма написанных вручную эвристик для предотвращения временных артефактов, таких как ореолы и мерцания . Одним из примеров этого является ограничение окрестности, которое принудительно предотвращает слишком сильное отклонение выборок, собранных в предыдущих кадрах, по сравнению с соседними пикселями в новых кадрах. Это помогает выявить и исправить множество временных артефактов, но намеренное удаление мелких деталей таким способом аналогично применению фильтра размытия , и поэтому при использовании этого метода окончательное изображение может выглядеть размытым. [ 14 ]
DLSS 2.0 использует сверточную автокодировщика. нейронную сеть [ 24 ] обучены выявлять и исправлять временные артефакты вместо программируемой вручную эвристики, как упоминалось выше. По этой причине DLSS 2.0 обычно позволяет лучше разрешать детали, чем другие реализации TAA и TAAU, а также устраняет большинство временных артефактов. Вот почему DLSS 2.0 иногда может создавать более четкое изображение, чем рендеринг с более высокими или даже собственными разрешениями с использованием традиционного TAA. Однако ни одно временное решение не является идеальным, и артефакты (в частности, ореолы) все еще видны в некоторых сценариях при использовании DLSS 2.0.
Поскольку временные артефакты возникают в большинстве художественных стилей и сред примерно одинаково, нейронную сеть, лежащую в основе DLSS 2.0, не нужно переобучать при использовании в разных играх. Несмотря на это, Nvidia часто выпускает небольшие версии DLSS 2.0 с новыми играми. [ 27 ] так что это может означать, что некоторые незначительные оптимизации обучения могут быть выполнены по мере выпуска игр, хотя Nvidia не предоставляет журналы изменений для этих незначительных изменений, чтобы подтвердить это.
Основные достижения по сравнению с DLSS 1.0 включают: значительно улучшенное сохранение деталей, обобщенную нейронную сеть, которую не нужно повторно обучать для каждой игры, и примерно в 2 раза меньше накладных расходов (~ 1–2 мс против ~ 2–4 мс). [ 14 ]
Следует также отметить, что такие формы TAAU, как DLSS 2.0, не являются средствами масштабирования в том же смысле, что и такие методы, как ESRGAN или DLSS 1.0, которые пытаются создать новую информацию из источника с низким разрешением; вместо этого TAAU восстанавливает данные из предыдущих кадров, а не создает новые данные. На практике это означает, что текстуры низкого разрешения в играх по-прежнему будут отображаться в низком разрешении при использовании текущих методов TAAU. Вот почему Nvidia рекомендует разработчикам игр использовать текстуры с более высоким разрешением, чем обычно для данного разрешения рендеринга, путем применения смещения MIP-карты при включении DLSS 2.0. [ 14 ]
ДЛСС 3.0
[ редактировать ]Дополняет DLSS 2.0 за счет использования интерполяции движения . Алгоритм генерации кадров DLSS берет два визуализированных кадра из конвейера рендеринга и генерирует новый кадр, который плавно переходит между ними. Таким образом, для каждого визуализированного кадра создается один дополнительный кадр. [ 3 ]
DLSS 3.0 использует ускоритель оптического потока нового поколения (OFA), включенный в графические процессоры RTX поколения Ada Lovelace. Новый OFA быстрее и точнее, чем OFA, уже доступный в предыдущих графических процессорах Turing и Ampere RTX. [ 28 ] В результате DLSS 3.0 является эксклюзивной для серии RTX 40.
На момент выпуска DLSS 3.0 не работает для дисплеев виртуальной реальности. [ нужна ссылка ]
ДЛСС 3.5
[ редактировать ]DLSS 3.5 добавляет реконструкцию лучей, заменяя несколько алгоритмов шумоподавления одной моделью искусственного интеллекта, обученной на в пять раз большем количестве данных, чем DLSS 3. Реконструкция лучей будет доступна на всех графических процессорах RTX и сначала будет нацелена на игры с трассировкой пути (также известной как «полная трассировка лучей»). , включая Cyberpunk 2077 для , Phantom Liberty DLC Portal with RTX и Alan Wake 2 . [ 19 ] [ 18 ]
Сглаживание
[ редактировать ]DLSS требует и применяет собственный метод сглаживания . Таким образом, в зависимости от используемой игры и настроек качества, использование DLSS может улучшить качество изображения даже по сравнению с рендерингом в собственном разрешении. [ 29 ]
Он действует по тем же принципам, что и TAA . Как и TAA, он использует информацию из прошлых кадров для создания текущего кадра. В отличие от TAA, DLSS не производит выборку каждого пикселя в каждом кадре. Вместо этого он производит выборку разных пикселей в разных кадрах и использует пиксели, выбранные в прошлых кадрах, для заполнения несемплированных пикселей в текущем кадре. DLSS использует машинное обучение для объединения выборок в текущем кадре и прошлых кадрах, и его можно рассматривать как продвинутую и превосходную реализацию TAA, ставшую возможной благодаря доступным тензорным ядрам. [ 14 ]
Nvidia также предлагает сглаживание глубокого обучения (DLAA). DLAA обеспечивает то же сглаживание на основе искусственного интеллекта, что и DLSS, но без каких-либо функций увеличения или уменьшения масштаба. [ 25 ]
Архитектура
[ редактировать ]За исключением версии с шейдерным ядром, реализованной в Control , DLSS доступен только на GeForce RTX 20 , GeForce RTX 30 , GeForce RTX 40 и Quadro RTX видеокартах серий с использованием выделенных ускорителей искусственного интеллекта , называемых Tensor Cores . [ 24 ] [ не удалось пройти проверку ] Тензорные ядра доступны начиная с Nvidia Volta графического процессора микроархитектуры , которая впервые была использована в Tesla V100 . линейке продуктов [ 30 ] Они используются для выполнения операций объединенного умножения-сложения (FMA), которые широко используются в вычислениях нейронных сетей для применения большой серии умножений на веса с последующим добавлением смещения. Тензорные ядра могут работать с типами данных FP16, INT8, INT4 и INT1. Каждое ядро может выполнять 1024 бита операций FMA за такт, то есть 1024 операции INT1, 256 INT4, 128 INT8 и 64 операции FP16 за такт на одно тензорное ядро, а большинство графических процессоров Turing имеют несколько сотен тензорных ядер. [ 31 ]
Тензорные ядра используют примитивы CUDA Warp -Level в 32 параллельных потоках, чтобы воспользоваться преимуществами своей параллельной архитектуры. [ 32 ] Warp — это набор из 32 потоков , настроенных на выполнение одной и той же инструкции.
Начиная с Windows 10 версии 1903 , Microsoft Windows предоставляла DirectML как часть DirectX для поддержки тензорных ядер.
Проблемы
[ редактировать ]Пользователи сообщали о размытых кадрах, особенно в ранних версиях DLSS. Поэтому Эндрю Эдельстен, сотрудник Nvidia, прокомментировал проблему в сообщении в блоге в 2019 году и пообещал, что они работают над улучшением технологии, и пояснил, что алгоритм искусственного интеллекта DLSS в основном обучался с использованием изображений 4K. То, что использование DLSS приводит к особенно размытым изображениям при более низких разрешениях, таких как Full HD , связано с тем, что алгоритм имеет гораздо меньше информации об изображении, доступной для расчета подходящего изображения, по сравнению с более высокими разрешениями, такими как 4K. [ 33 ]
Критиковали, что, внедряя DLSS в свои игры, у разработчиков игр больше нет стимула оптимизировать их, чтобы они также плавно работали в собственном разрешении на современном оборудовании ПК. Например, для игры Alan Wake 2 в разрешении 4K при максимальных настройках графики с включенной трассировкой лучей рекомендуется использовать DLSS в режиме Performance даже с высокопроизводительными видеокартами текущего поколения, такими как Nvidia GeForce RTX 4080, чтобы для достижения 60 кадров в секунду. [ 34 ]
Кроме того, использование генерации кадров DLSS может привести к увеличению задержки ввода. [ 35 ] и визуальные артефакты . [ 36 ]
См. также
[ редактировать ]- FidelityFX Super Разрешение – конкурирующая технология повышения дискретизации от AMD
- Intel XeSS — технология масштабирования с использованием искусственного интеллекта от Intel
Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Технология NVIDIA DLSS для невероятной производительности» . NVIDIA . Проверено 7 февраля 2022 г.
- ^ «Nvidia RTX DLSS: все, что вам нужно знать» . Цифровые тенденции . 14 февраля 2020 г. Проверено 5 апреля 2020 г.
Супервыборка с глубоким обучением использует искусственный интеллект и машинное обучение для создания изображения, которое выглядит как изображение с более высоким разрешением, без затрат на рендеринг. Алгоритм Nvidia учится на десятках тысяч обработанных последовательностей изображений, созданных с помощью суперкомпьютера. Это обучает алгоритм создавать столь же красивые изображения, но при этом видеокарта не требует для этого слишком усердной работы.
- ^ Перейти обратно: а б с «Представляем NVIDIA DLSS 3» . NVIDIA . Проверено 20 сентября 2022 г.
- ^ Арчер, Джеймс (17 января 2022 г.). «Проверено NVIDIA DLDSR: лучшая графика и лучшая производительность, чем у DSR» . Каменный бумажный дробовик . Проверено 23 февраля 2022 г.
- ^ Перейти обратно: а б с «Nvidia DLSS в 2020 году: потрясающие результаты» . techspot.com. 26 февраля 2020 г. Проверено 5 апреля 2020 г.
- ^ Перейти обратно: а б с «Протестировано Battlefield V DLSS: обещано слишком много, выполнено недостаточно» . techspot.com. 19 февраля 2019 г. Проверено 6 апреля 2020 г.
Конечно, этого следовало ожидать. DLSS никогда не мог обеспечить такое же качество изображения, как родной 4K, при этом обеспечивая прирост производительности на 37%. Это было бы черной магией. Но разница в качестве при сравнении этих двух устройств почти смехотворна, поскольку DLSS далек от исходного представления в этих стрессовых областях.
- ^ Перейти обратно: а б «AMD считает, что NVIDIA DLSS недостаточно хороша; называет лучшие альтернативы TAA и SMAA» . techquila.co.in. 15 февраля 2019 г. Проверено 6 апреля 2020 г.
Недавно две крупные игры получили поддержку NVIDIA DLSS, а именно Metro Exodus и Battlefield V. Обе эти игры оснащены реализацией NVIDIA DXR (DirectX Raytracing), которая на данный момент поддерживается только картами GeForce RTX. DLSS позволяет играть в эти игры с более высоким разрешением и гораздо большей частотой кадров, хотя резкость изображения заметно снижается. Теперь AMD выступила с критикой DLSS, заявив, что традиционные методы сглаживания, такие как SMAA и TAA, «предлагают превосходное сочетание качества изображения и производительности».
- ^ «Nvidia очень незаметно сделала DLSS намного лучше» . Котаку . 22 февраля 2020 г. Проверено 6 апреля 2020 г.
Преимущество для большинства людей заключается в том, что, как правило, DLSS обеспечивает значительное улучшение FPS. Насколько это варьируется от игры к игре. В Metro Exodus скачок FPS был едва заметным и уж точно не стоил такого странного удара по качеству изображения.
- ^ Перейти обратно: а б «Remedy's Control против DLSS 2.0: масштабирование искусственного интеллекта выходит на новый уровень» . Еврогеймер . 04.04.2020 . Проверено 5 апреля 2020 г.
Конечно, это не первая реализация DLSS, которую мы видим в Control. В игре реализована достаточно приличная реализация технологии, которая фактически не использует машинное обучение.
- ^ «Обновление NVIDIA DLSS 2.0 исправит большую ошибку карт GeForce RTX» . techquila.co.in. 2020-03-24 . Проверено 6 апреля 2020 г.
Как и было обещано, NVIDIA обновила сеть DLSS в новом обновлении GeForce, которое обеспечивает лучшее и четкое качество изображения, сохраняя при этом более высокую частоту кадров в играх с трассировкой лучей. Хотя эта функция не использовалась в первой итерации, NVIDIA теперь уверена, что успешно исправила все проблемы, которые у нее были раньше.
- ^ «Плагин NVIDIA DLSS и Reflex теперь доступны для Unreal Engine» . Блог разработчиков NVIDIA . 11 февраля 2021 г. Проверено 7 февраля 2022 г.
- ^ «NVIDIA DLSS изначально поддерживается в Unity 2021.2» . Блог разработчиков NVIDIA . 14 апреля 2021 г. Проверено 7 февраля 2022 г.
- ^ «HW News — Слухи о трассировке лучей в Crysis Remastered, NVIDIA DLSS 2, Ryzen 3100» . 19 апреля 2020 г. Архивировано из оригинала 26 сентября 2020 г. Проверено 19 апреля 2020 г.
Оригинальный DLSS требовал обучения сети искусственного интеллекта для каждой новой игры. DLSS 2.0 тренируется с использованием неспецифического для игры контента, создавая универсальную сеть, которая работает во всех играх. Это означает более быструю интеграцию игр и, в конечном итоге, больше игр DLSS.
- ^ Перейти обратно: а б с д и ж г час Эдвард Лю, NVIDIA «DLSS 2.0 — реконструкция изображения для рендеринга в реальном времени с помощью глубокого обучения»
- ^ Перейти обратно: а б с д «Поистине новое поколение: добавление глубокого обучения в игры и графику (представлено NVIDIA)» . www.gdcvault.com . Проверено 7 февраля 2022 г.
- ^ Эдельстен, Эндрю (30 августа 2019 г.). «NVIDIA DLSS: контроль и не только» . nividia.com . Проверено 11 августа 2020 г. .
мы разработали новый алгоритм обработки изображений, который аппроксимирует нашу исследовательскую модель искусственного интеллекта и соответствует нашему бюджету производительности. Этот подход к обработке изображений в DLSS интегрирован в Control.
- ^ «Обзор NVIDIA DLSS 2.0 с управлением – это волшебство?» . techquila.co.in. 05.04.2020 . Проверено 6 апреля 2020 г.
- ^ Перейти обратно: а б с «Новый DLSS 3.5 от Nvidia работает на всех графических процессорах RTX, улучшая качество трассировки лучей» . Грань. 22 августа 2023 г. Проверено 6 сентября 2023 г.
- ^ Перейти обратно: а б «Nvidia анонсирует DLSS 3.5 с реконструкцией лучей, повышая качество RT с помощью шумоподавителя, обученного искусственным интеллектом» . ЕвроГамер. 23 августа 2023 г. Проверено 6 сентября 2023 г.
- ^ Перейти обратно: а б «NVIDIA готовит режим Ultra Quality для DLSS, обнаружена версия 2.2.9.0» . VideoCardz.com . Проверено 6 июля 2021 г.
- ^ «DLSS 3 объяснил: как технология RTX от Nvidia, основанная на искусственном интеллекте, ускоряет компьютерные игры» . ПКМир . Проверено 8 июня 2024 г.
- ^ «DLSS: что это значит для разработчиков игр?» . Блог разработчиков NVIDIA . 19 сентября 2018 г. Проверено 7 февраля 2022 г.
- ^ «NVIDIA DLSS: ответы на ваши вопросы» . Нвидия . 15 февраля 2019 г. Проверено 19 апреля 2020 г.
Команда DLSS сначала извлекает множество кадров с псевдонимами из целевой игры, а затем для каждого из них мы генерируем соответствующий «идеальный кадр», используя либо суперсэмплирование, либо накопительный рендеринг. Эти парные кадры передаются на суперкомпьютер NVIDIA. Суперкомпьютер обучает модель DLSS распознавать входные данные с псевдонимами и генерировать высококачественные сглаженные изображения, которые максимально точно соответствуют «идеальному кадру». Затем мы повторяем процесс, но на этот раз мы обучаем модель генерировать дополнительные пиксели, а не применять AA. Это приводит к увеличению разрешения ввода. Сочетание обоих методов позволяет графическому процессору отображать изображение с полным разрешением монитора при более высокой частоте кадров.
- ^ Перейти обратно: а б с «NVIDIA DLSS 2.0: большой скачок в ИИ-рендеринге» . Нвидия . 23 марта 2020 г. Проверено 7 апреля 2020 г.
- ^ Перейти обратно: а б «Что такое Nvidia DLAA? Объяснение сглаживания» . Цифровые тенденции . 28 сентября 2021 г. Проверено 10 февраля 2022 г.
- ^ Временной AA, небольшой облачный фронт
- ^ «Загрузка NVIDIA DLSS DLL (2.3.7)» . TechPowerUp . Проверено 10 февраля 2022 г.
- ^ «SDK NVIDIA Optical Flow» . Разработчик NVIDIA . 29.11.2018 . Проверено 20 сентября 2022 г.
- ^ Смит, Мэтью С. (28 декабря 2023 г.). «Что такое DLSS и почему это важно для игр?» . ИГН . Проверено 13 июня 2024 г.
- ^ «О тензорах, Tensorflow и новейших «тензорных ядрах» Nvidia » . tomshardware.com. 11 апреля 2017 г. Проверено 8 апреля 2020 г.
- ^ «РУКОВОДСТВО ПО ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ TENSOR CORE DL» (PDF) . Нвидия . Архивировано (PDF) из оригинала 11 ноября 2020 г.
- ^ «Использование примитивов CUDA Warp-Level» . Нвидия . 15 января 2018 г. Проверено 8 апреля 2020 г.
Графические процессоры NVIDIA выполняют группы потоков, известные как деформации, в режиме SIMT (одна инструкция, несколько потоков).
- ^ «NVIDIA DLSS: ответы на ваши вопросы» . www.nvidia.com . Проверено 9 июля 2024 г.
- ^ «Alan Wake 2 на ПК — это позорное богатство» . Цифровые тенденции . 26 октября 2023 г. Проверено 9 июля 2024 г.
- ^ «При высокой частоте кадров можно потерять игру» . Цифровые тенденции . 21 ноября 2023 г. Проверено 9 июля 2024 г.
- ^ «Возвращение к Nvidia DLSS 3: мы опробуем это в 9 играх» . ТехСпот . 08.03.2023 . Проверено 9 июля 2024 г.
