Неудивительно, что Nvidia владеет как минимум одним суперкомпьютером, учитывая их долгую историю создания графических процессоров для центров обработки данных. В конце концов, они существуют уже довольно давно. Чего я до недавнего времени не знал, так это того, что у Nvidia есть специализированный суперкомпьютер, оснащенный тысячами самых передовых графических процессоров, который непрерывно работает уже шесть лет и предназначен исключительно для повышения качества технологии DLSS посредством предварительного обучения. Это открытие стало известно на прошлой неделе.
На прошлой неделе во время Дня редактора RTX Blackwell, проходившего в рамках выставки CES 2025 в сказочном Лас-Вегасе, Брайан Катандзаро, вице-президент Nvidia по прикладным исследованиям в области глубокого обучения, обратился к аудитории, чтобы обсудить DLSS 4 и связанные с ним достижения и препятствия.
*Примечание: слово «славный» было добавлено для акцента и создания более привлекательного тона; его можно заменить на «сказочный», «захватывающий» или любое другое прилагательное, соответствующее контексту.
Помимо интригующего перехода от обычных сверточных нейронных сетей к инновационной модели преобразователя в DLSS 4, еще одним моментом, который пробудил мой интерес, было случайное замечание Катанзаро относительно методов обучения, используемых Nvidia для своих моделей.
Человек задается вопросом, как мы продвинулись в использовании суперсэмплинга глубокого обучения (DLSS) за эти годы. Чтобы внести ясность: для нас это был шестилетний путь постоянного обучения и совершенствования.
Чтобы уточнить, Nvidia управляет огромным суперкомпьютером, оснащенным тысячами самых современных графических процессоров. Эта высокопроизводительная машина работает без остановок, днем и ночью, каждый день в году, постоянно совершенствуя нашу технологию глубокого обучения суперсэмплинга (DLSS). Фактически, это происходит уже около шести лет.
Мне никогда не приходило в голову, сколько усилий было вложено в постоянное улучшение их решения по масштабированию, учитывая мой уровень неопытности.
Меня поразило, что Nvidia может время от времени предоставлять своей команде Deep Learning Super Sampling (DLSS) доступ к высококлассной машине стоимостью в миллион долларов для учебных целей. Однако я не ожидал, что этот ресурс будет по существу находиться в собственном суперкомпьютере Nvidia, так сказать, на постоянной основе.
Суперкомпьютер, предназначенный исключительно для обработки изображений, которые недостаточно хороши.
Катанзаро объясняет: «На этом этапе мы изучаем случаи, когда модель DLSS не работает оптимально. Эти проблемы проявляются в виде ореолов, мерцания или размытости выходных данных. По сути, когда модель принимает неправильное решение относительно того, как визуализировать изображение. , мы выявляем эти явления во многих играх и пытаемся понять основные причины.
Мы постоянно расширяем сбор данных о тренировках. Наши наборы обучающих данных со временем продолжают расширяться. Мы собираем примеры хорошо продуманной графики, а также сложные проблемы, которые необходимо решить масштабируемой системе глубокого обучения со сверхвысоким разрешением (DLSS), чтобы обогатить ее.
Добавив их в нашу обучающую базу данных, мы улучшаем модель, переучивая ее, а затем тестируя ее на огромном количестве игр. Этот процесс помогает нам усовершенствовать DLSS для достижения оптимальной производительности.
1. Процедура весьма примечательна, как я убедился при использовании последней модели трансформатора в DLSS 4. Она постоянно улучшается, и это улучшение не ограничивается владельцами RTX 50-й серии.
2. Процесс действительно впечатляет, как я заметил на примере новой модели трансформатора в DLSS 4. Он становится все лучше и выгоднее не только тем, кто владеет графическими процессорами RTX 50-й серии.
1. Оптимальный процессор для игр: ведущие процессоры Intel и AMD.
2. Идеальная игровая материнская плата: подходящие платы, на которые стоит обратить внимание.
3. Превосходная видеокарта. Ваш идеальный регулятор частоты кадров готов.
4. Твердотельный накопитель высшего уровня для игр: победите конкурентов за счет более быстрой загрузки.
* По правде говоря, Лас-Вегас не мое место, он больше подходит для экстравертов, но я не могу этого отрицать, если захочу покинуть аэропорт – там за всем строго следят.
Или:
* Я должен признать, что Лас-Вегас не совсем мое место, так как он больше ориентирован на общительных личностей, но если вы не скажете о нем что-нибудь приятное перед выходом из аэропорта, вас не отпустят — они будут внимательно следить. над всем там.
Смотрите также
- Лучшие слайдеры NHL 25 и как их использовать
- Объяснение концовки второго сезона игры «Кальмары»: кто умирает в сериале Netflix? Будет ли 3 сезон?
- Как найти все предметы коллекционирования Astro Bot, включая ботов, кусочки головоломки и деформации.
- Читы Bellwright и консольные команды
- Лучшие моды Farthest Frontier
- Самой страшной игрой ужасов, в которую я играл в этот Хэллоуин, оказалась Waffle Cone Willie, игра о побеге от злого фургона с мороженым.
- Где найти интенданта Служителей Земли в WoW Cataclysm
- Изучите предстоящий научно-фантастический эпический исход в романе «Машина Архимеда»
- Лучшие мета-игроки, тактики и расстановки FC 25
- Лучшие пресеты персонажей в Dragon Age: The Veilguard
2025-01-15 17:17