英偉達（NVDA）押注人工智能處理器助力視頻遊戲圖形 - 彭博社

Austin Carr

2023-06-26

一個視頻遊戲控制器。

攝影師：Patrick T. Fallon/Bloomberg 英偉達的人工智能技術不僅在革新聊天機器人和數據中心。但首先…

今天你需要知道的三件事：

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本週，英偉達公司將發佈GeForce RTX 4060。我們通常不會寫關於中端顯卡的文章，但這款產品突顯了芯片製造商在人工智能方面的投資如何為其視頻遊戲的核心業務帶來回報。

英偉達表示，新的處理器系列將通過名為深度學習超級採樣（DLSS）的人工智能功能，為《賽博朋克2077》和《微軟模擬飛行》等遊戲帶來巨大的性能提升。

在如此多關於英偉達芯片如何驅動ChatGPT和其他消費者人工智能應用的炒作中，很容易忘記遊戲仍然是公司銷售的重要組成部分，每季度創造數十億美元的收入。正如在一篇公司最近的簡介中所顯而易見的那樣，AI似乎只會增強這一努力。

首席執行官黃仁勳表示DLSS將徹底改變計算機圖形處理的方式。 “DLSS本質上是在預測缺失的像素，” 黃仁勳告訴我。他將這項技術比作AI語言模型選擇句子中下一個詞的方式：“我們應該能夠預測下一個像素。”

一款Nvidia GeForce RTX 4060系列GPU。

來源：Nvidia公司。這是一個複雜的概念，但DLSS基本上依賴AI來生成視頻遊戲中的幀，而不是傳統的更加處理器密集型的方式。可以將其想象成你的大腦如何記住你周圍的事物。當你轉動頭部時，你的眼睛不會重新處理你所看到的東西，就好像你以前從未見過那些周圍的環境一樣。

像霍格沃茨傳奇這樣的遊戲可以使用DLSS來猜測要顯示的圖像，使巫師學校的石階和紅木牆壁能夠更快地渲染，至少在理論上是這樣。Nvidia表示，這可以在某些遊戲中將性能提高一倍或兩倍以上。

當DLSS於2018年首次推出時，它受到了廣泛批評。在第一人稱射擊遊戲戰地V中，評論員發現紋理模糊，性能改進微乎其微。問題的一部分在於工程師們不得不開發定製的AI模型，這是一項複雜且昂貴的工作。

“我們不能讓模型特定於‘使命召喚看起來是這樣，而毀滅看起來是另一種方式，”Nvidia的應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro説。“這將需要成千上萬的人收集訓練數據，併為每個遊戲單獨構建模型。”

團隊意識到Nvidia需要開發一個單一的通用模型，可以在各種遊戲中運行，同時使每個遊戲保留獨特的美學。他們花了兩年時間編程DLSS的第二個版本。

而第一個版本使用神經網絡學習下一個要顯示的像素，DLSS 2則更有效地猜測應該保留上一幀中的哪些像素。例如，如果你在戰地中看着遠處的磚建築物，它應該比以前更清晰，因為系統重複使用相似的像素而不是重新繪製它們。

“模型被給予幾毫秒前的磚塊外觀，”Catanzaro説，“它必須決定保留過去多少。通常答案幾乎是全部。”

儘管它仍然遠非完美，批評者抱怨在繁重的渲染工作負載中出現視覺抖動，但許多大型遊戲已經採用了DLSS的最新版本。希望它將為低端處理器如GeForce RTX 4060帶來主要的幀率改進。

當正確優化時，這種方法可以帶來巨大的效率提升，Catanzaro説：“每八個像素中就有七個是由這些模型生成的。”

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