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Digital Foundry a rencontr\u00e9 Bryan Catanzaro, vice-pr\u00e9sident de la recherche appliqu\u00e9e en apprentissage profond (alias DLSS) de Nvidia, au CES. L’entretien a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9 apr\u00e8s l’annonce de DLSS 4. Catanzaro a parl\u00e9 des nouveaux mod\u00e8les de transformateurs qui remplaceront les r\u00e9seaux neuronaux convolutionnels actuels dans la technologie Super Resolution et Ray Reconstruction. La technologie est plus intelligente, peut \u00eatre form\u00e9e sur un ensemble de donn\u00e9es plus vaste et peut prendre de meilleures d\u00e9cisions pour r\u00e9duire les images fant\u00f4mes et les scintillements.<\/p>\n
Le nouveau mod\u00e8le Super Resolution a une puissance de traitement quatre fois sup\u00e9rieure \u00e0 celle de son pr\u00e9d\u00e9cesseur. Catanzaro n’a pas pr\u00e9cis\u00e9 combien de temps de rendu suppl\u00e9mentaire cela n\u00e9cessiterait, mais il dit que Nvidia pense que cela fonctionnera mieux sur les cartes graphiques GeForce RTX 5000 qui seront bient\u00f4t commercialis\u00e9es. La technologie de g\u00e9n\u00e9ration d’images est \u00e9galement en cours de refonte. Ils abandonnent le mod\u00e8le pr\u00e9c\u00e9dent, qui \u00e9tait bas\u00e9 sur l’acc\u00e9l\u00e9rateur mat\u00e9riel Optical Flow, et utilisent \u00e0 la place un nouveau mod\u00e8le aliment\u00e9 par l’intelligence artificielle.<\/p>\n
“Lorsque nous avons cr\u00e9\u00e9 DLSS 3 Frame Generation, nous avions vraiment besoin d’une acc\u00e9l\u00e9ration mat\u00e9rielle pour calculer le flux optique. Nous n’avions pas assez de c\u0153urs Tensor, et nous n’avions pas d’algorithme Optical Flow suffisamment performant. Nous n’avions pas d\u00e9velopp\u00e9 d’algorithme de flux optique en temps r\u00e9el fonctionnant sur des c\u0153urs Tensor qui correspondaient \u00e0 notre budget de calcul. Nous disposions de l’acc\u00e9l\u00e9rateur de flux optique que Nvidia construisait depuis des ann\u00e9es en tant qu’\u00e9volution de notre technologie d’encodeur vid\u00e9o, et il fait \u00e9galement partie de notre acc\u00e9l\u00e9ration de la vision par ordinateur automobile pour les voitures autonomes.<\/i><\/p>\n
Il \u00e9tait logique pour nous de l’utiliser pour DLSS 3 Frame Generation. Mais la difficult\u00e9 de toute impl\u00e9mentation mat\u00e9rielle d’un algorithme comme Optical Flow est qu’il est tr\u00e8s difficile de l’am\u00e9liorer. C’est ce que c’est, et les \u00e9checs qui en d\u00e9coulent “Nous n’avons pas pu annuler le flux optique avec un r\u00e9seau neuronal plus intelligent jusqu’\u00e0 ce que nous d\u00e9cidions de le remplacer et d’opter pour une solution enti\u00e8rement bas\u00e9e sur l’IA, et c’est ce que nous avons fait pour la g\u00e9n\u00e9ration d’images dans DLSS 4”, a d\u00e9clar\u00e9 Catanzaro.<\/i><\/p>\n
Catanzaro a ajout\u00e9 que le portage sur les cartes RTX 3000 n’est pas exclu. C’est une question d’optimisation et d’ing\u00e9nierie, et si elle est mise en \u0153uvre, l’exp\u00e9rience utilisateur sera importante. La technologie, appel\u00e9e Multi Frame Generation, d\u00e9butera sur les cartes RTX 5000 et ils verront ce qu’ils peuvent mettre en \u0153uvre sur les g\u00e9n\u00e9rations plus anciennes. Mais en plus des exigences plus \u00e9lev\u00e9es impos\u00e9es aux c\u0153urs Tensor, n’oubliez pas qu’ils sont \u00e9galement moins performants sur l’ancienne architecture. Catanzaro a m\u00eame soulign\u00e9 l’importance de d\u00e9coupler la mesure de retournement mise \u00e0 jour du processeur pour r\u00e9duire la variabilit\u00e9 du temps d’image (et ainsi am\u00e9liorer le timing des images) d’un facteur cinq \u00e0 dix par rapport aux conceptions pr\u00e9c\u00e9dentes. Enfin et surtout, il a affirm\u00e9 que Reflex 2 (qui est \u00e9galement bas\u00e9 sur l’IA) rend le jeu bien plus agr\u00e9able, et il pense que les joueurs sensibles au d\u00e9calage en particulier l’adoreront.<\/p>\n
La seule question maintenant est de savoir ce qui sera accompli en mati\u00e8re de prise en charge des anciennes cartes graphiques.<\/p>\n
Source\u00a0: WCCFTech<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n