Nemesis Elite ha scritto:
Azz brutta storia anche per te allora : fiumi di soldi che andranno via...
Sul discorso del DLSS (Deep Learning Super Sampling) a cui ti riferivi poco sopra, come dissi tempo fa qui dentro, altro non è che un modo (molto potente e "geniale" in questo caso) di emulare gli stessi risultati di un TAA utilizzando pero' pochissime risorse hardware a conti fatti.
Per farla breve si utilizzano i super computer che NVIDIA possiede per elaborare immagini ad altissima risoluzione e poi i Tensor Core per renderizzarle sul PC. E' una bella cosa questa che sicuramente porterà ottimi risultati nel prossimo futuro.
Si ma per farla breve hai mancato la parte più importante
Facciamo un chiarimento. La pipeline di implementazione del DLSS è questa:
- Nvidia riceve il gioco prima dell'uscita (a quanto pare anche un bel po' dopo in verità
)
- Renderizza immagini del gioco ad alta risoluzione e ad altissima qualità (in termini di anti aliasing), e ad ogni immagine viene associata la stessa ma a bassa risoluzione
-
Viene eseguito l'addestramento di una rete neurale convoluzionale (un algoritmo di intelligenza artificiale) che trasforma immagini di bassa risoluzione ad alta risoluzione sui suoi supercomputer (elaborazione non vuol dir nulla, lol)
- Questo algoritmo viene incluso nei driver, e quando viene attivato il DLSS, viene eseguito
l'upscaling dell'immagine da bassa risoluzione (quindi gli RT/CUDA cores della GPU impiegano meno tempo a renderizzate l'immagine) ad alta risoluzione. Questo upscaling viene calcolato dai Tensor Core, che velocizzano l'esecuzione dell'algoritmo in questione. Per la cronaca: questi Core vengono utilizzati anche (sopratutto) sulle Volta per fare l'addestramento delle reti neurali. Evidentemente ce li avevano sul die e hanno voluto trovare un modo di utilizzarli anche su Turing
Giusto per dare una vaghissima idea su cosa accade un poco dietro le quinte riguardo le reti neurali: come dicevo, viene eseguito upscaling, cioè partendo da alcuni pixel, aumentando di risoluzione l'immagine è necessario "riempire i buchi", ossia inserire i pixel mancanti.
L'upscaling del monitor (in genere) è il più semplice: fra il pixel A e il pixel B (renderizzati) i pixel di mezzo vengono calcolati attraverso una media pesata fra A e B (chiaramente l'immagine è brutta perchè non aggiungi nessuna informazione). Questa è detta interpolazione lineare.
"Sopra" questo c'è l'interpolazione non lineare che è un pochino più complessa ma chiaramente richiede uno sforzo computazionale più oneroso (potrebbe essere quella effettuata dalle console) e garantisce risultati migliori.
Le reti neurali si inseriscono nell'interpolazione non lineare: solamente che, invece di essere un algoritmo predefinito e universalmente applicabile, bisogna "
addestrarle", bisogna far loro apprendere dai campioni (le immagini a bassa risoluzione) come vanno trasformate in immagini ad alta risoluzione. L'addestramento è una procedura lunga e computazionalmente molto onerosa, per questo usano i loro supercomputer.
Io sul DLSS sono un po' scettico e vi spiego perchè.
Il problema dell'apprendimento (e dell'intelligenza artificiale - o meglio Machine Learning in questo caso - ) è che c'è il grosso rischio che il tuo algoritmo funzioni bene sui dati dove stai facendo apprendimento, ma non più di tanto su dati ancora non osservati.
Per dirla in altri termini più pratici, per ora il DLSS s'è visto sul Benchmark di FF: entrambe sono sequenze
finite di immagini ed ha senso che la rete neurale funzioni bene lì... ma non sui campioni non osservati (cioè il gioco vero e proprio) per questo problema qua e dia risultati errati (ossia immagine non di qualità).
Tuttavia si chiama intelligenza artificiale però proprio per questo, perchè dovrebbe funzionare bene su dati non osservati essendo per loro natura "simili" a quelli su cui è stato svolto l'addestramento.
A me viene difficile pensare che la rete neurale di Nvidia, che carica sulle RTX, sia capace di "prevedere" (fare upscaling "corretto") qualsiasi possibile frame su un gioco grande come BFV o un qualsiasi altro OpenWorld, se solo pensate alla diversità delle mappe e alla diversità con cui possono essere affrontate da parte dei giocatori. Chiaramente sarò felice di sbagliarmi perchè è una tecnologia onerosa ma con moltissimo potenziale, ed usata in tandem con il RayTracing può dar luogo a risultati sorprendenti.
Per concludere mi scuso se ho spiattellato troooppi concetti o se ho scritto qualcosa di sbagliato, ma spero vi possa interessare come anche la scienza e la tecnologia (una scienza nuova in questo caso) entri a far parte anche dei nostri case!
