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相信大伙兒都已經(jīng)關(guān)注到了，就在昨天，NVIDIA 解禁了秒天秒地的 RTX 5090，還不清楚的同學(xué)可以看下咱們昨天的文章：

那這次 50 系的升級就沒有什么令人稱道的地方嗎？

也有，那就是這次大肆宣揚(yáng)的 DLSS4.0 了。與其說是 50 系顯卡發(fā)布，不如說是 DLSS4.0 發(fā)布。

因?yàn)槌?90 檔，其他的新顯卡繼任者傳統(tǒng)性能提升實(shí)在是有限。但 DLSS4.0?的確改寫了接下來的顯卡發(fā)展方向。

與之前的小修小補(bǔ)不同，DLSS4.0 算是徹底推倒重來了，因?yàn)?DLRR 光線重建、DLSR 超分辨率、DLAA 抗鋸齒以及幀生成之前都依賴于傳統(tǒng) CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模型，這個(gè)模型需要依賴 GPU 當(dāng)中的光流單元。

CNN 模型是通過分析局部的上下文、追蹤連續(xù)幀畫面當(dāng)中容易變化的區(qū)域，來預(yù)測、生成新的畫面幀。

而 MFG「多幀生成」再依賴這種模型就顯得力不從心了，原因是畢竟依賴特有硬件，所以在算法和模型上很難再有質(zhì)的突破。

NVIDIA 在這次引入了全新的 Transformer 模型，依賴 Tensor core 算力，用 AI 模型的思路去做到以上的這些。

并且這個(gè)模型是所有的 RTX GPU 共享，也就是 20 系也能吃上。

相較于原來的 CNN 模型，在識別上面 Transformer 會更加精準(zhǔn)，用例子來形容的話，CNN 模型就類似原來的傳統(tǒng)語音助手，只能識別特定的區(qū)域畫面，在超出模型范圍上面就容易翻車了。

而 Transformer 模型參數(shù)量是 CNN 的 2 倍，就類似今天的 AI 助手，可以通過自注意力操作(Self-Attention)，來評估整個(gè)畫面、多個(gè)幀畫面中每個(gè)像素的相對重要程度。所以在質(zhì)量紋理效果以及邊緣過渡平滑上面強(qiáng)了不少。

最后是 Transformer 模型以及提升的第 5 代 Tensor core 帶來的MFG（多幀生成），在 50 系顯卡上面獨(dú)占。

幀生成畫面速度提升 40%，硬件顯存占用也少了 30%，并且一次就可以為原始渲染幀多生成 3 幀。

不僅如此，DLSS4.0 可以僅憑畫面的 1/16 從而補(bǔ)全畫面。依靠原來的超分率技術(shù)的結(jié)合，可以把幀率最高提升 8 倍。

但玩游戲的同學(xué)都知道，插幀到底不是原始幀，所以在游戲交互的時(shí)候就會出現(xiàn)不可避免的操作延遲感，所以 NVIDIA 也帶來了全新的 Reflex 2。

直接說區(qū)別，在傳統(tǒng)的 Reflex 和 DLSS3.0 中，依賴 CPU Pacing 技術(shù)控制幀畫面顯示，而由于 CPU和 GPU 的信號交互延遲，會隨著幀數(shù)增加導(dǎo)致兩幀之間節(jié)奏不一致，給人的直觀感受就是卡頓。

在 DLSS4.0 中，這個(gè)活兒就交給顯卡來干了，引入 Flip Metering 的 DSC 新硬件來專門干這件事，CPU 只需要下發(fā)一幀渲染幀給顯卡，然后就不會再和 GPU 同步，顯卡插幀完成以后可以直接輸出到顯示器，這樣帶來的感受就是沒那么卡頓了。

而至于操作延遲部分，在傳統(tǒng) Reflex 壓縮渲染隊(duì)列基礎(chǔ)之上，Reflex 2 在最終幀形成的時(shí)間差上，用鍵盤鼠標(biāo)輸入端傳進(jìn)的信號來用AI模型進(jìn)行改寫還沒渲染完的最終幀，用這種方式來進(jìn)一步降低延遲。

看到這兒可能有同學(xué)舉手了，說的這么好，那我們老顯卡用不上有啥用??？

倒也不一定。

在最近對 NVIDIA 應(yīng)用深度學(xué)習(xí)研究副總裁 Bryan Catanzaro 的采訪中；

他表示因?yàn)樾碌?DLSS4.0 采用了新的 Transformer 模型，衍生出了多幀生成，未來可以看看能不能夠在舊的 GPU 中擠一擠相關(guān)的技術(shù)。但這需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)以及龐大的工作量來支撐。

中譯中的意思是，更換了模型原因，新技術(shù)理論上是可以下放的，但需要大量適配工作，并且效果因?yàn)?Tensor core 算力差別和最近的硬件區(qū)別，所以效果還可能不盡如人意。

所以這事兒有沒有后續(xù)，就看老黃良心有多少了。

數(shù)據(jù)來源：NVIDIA、videocardz、極客灣，圖源網(wǎng)絡(luò)。