▷深層学習スーパー - チュートリアル 2025

ディープラーニングスーパーサンプリング （DLSS）は、Nvidiaの新しいTuringグラフィックアーキテクチャーで最も有望なテクノロジーの1つです。このテクノロジーは、会社のグラフィックスカードの人工知能（AI）機能に基づいて構築されており、本来のパワーを増加させることなくビデオゲームのパフォーマンスを向上させます。 DLSSとその仕組みについて説明します。

コンテンツインデックス

Deep Learning Super Samplingは新しいTuringグラフィックカードでどのように機能しますか？

Tensorコアは、ディープラーニングスーパーサンプリングの操作のためのチューリングアーキテクチャの基本要素です 。 NvidiaのTensorコアは、複数の行列の計算を高速化するように設計された特別なコアであり 、深層学習アルゴリズムや人工知能に焦点を当てたその他の計算シナリオで一般的に使用される計算です。

一部の読者は、Nvidiaがこのエンタープライズグレードの機能をゲーム業界に導入することに決めた理由を疑問に思うかもしれませんが、答えは非常に簡単です。 Nvidiaは長い間、画像再構成に関連するAI機能を使用してきましたが、ビデオゲームでこれを活用する方法を見つけました。

ラスタライズとは何ですか？レイトレーシングとの違いは何ですか？

NvidiaはDLSSを使用してゲームで高品質の再スケーリングを行います。つまり、最終よりも低い解像度でレンダリングされ、パフォーマンスが向上します。 たとえば、画像を2Kでレンダリングし、DLSS機能を使用して4Kにズームすると、ネイティブ4K画像と非常に似た品質の画像が得られますが、パフォーマンスははるかに高くなります。

パフォーマンス

NvidiaのTuringアーキテクチャは、ゲームのディープラーニングスーパーサンプリングにTensorコアを使用しているため、 Nvidiaは、TAAを備えたネイティブ解像度ディスプレイと同様のレベルの画質を提供すると同時に、パフォーマンスを大幅に向上させます。。 これにより、DLSSユーザーは約35〜40％と推定されるパフォーマンスの向上を実現し 、ディープラーニングアルゴリズムをサポートするゲームの一種の「無料のパフォーマンスアップグレード」として機能します。

NvidiaのTensor Coreを使用してDLSSでゲームの明瞭度を高め、高解像度画像の処理に必要なコンピューティングパワーを削減して、業界初のAI によるパフォーマンスの向上を実現します。ディープラーニングを使用すると、Nvidiaは高解像度の画像を作成できるようになり、ネイティブ解像度でレンダリングされた画像との違いにプレイヤーは気付かないでしょう。

Nvidiaは、ビデオゲームでTensorコアを使用できる他のテクノロジを作成する計画があると述べています 。すべてが揃うと、Nvidiaのコンカレントワークフローシステムにより、これまで以上に多くの計算作業を完了できるようになり、GPUワークフローがさらに並列化されます。

チューリングにより、 Nvidiaは1枚のグラフィックスカードでこれまで以上に多くのコンピューティングパワーを蓄積する一方で、コンピューティングまたはグラフィックスカードインフラストラクチャを多様化して、新しい機能を有効にし、ディープラーニングドメインとレイトレーシングドメインのパスを時間をかけて鍛造しました。本物。