DLSS 4: Transformer-KI-Modell ist final und spart Grafikspeicher
Nvidia hat das gemeinsam mit DLSS 4 veröffentlichte Transformer-KI-Modell aus der Beta-Phase entlassen und demonstriert, dass die fortschrittliche Architektur des neuen neuronalen Netzwerkes jetzt sogar Grafikspeicher einsparen kann.
Nvidia hat das gemeinsam mit DLSS 4 veröffentlichte Transformer-KI-Modell im Rahmen der Veröffentlichung des neuen DLSS SDK 310.3.0 aus der Beta-Phase entlassen und dabei demonstriert, dass die fortschrittliche Architektur des neuen neuronalen Netzwerkes nicht nur das Upscaling ("DLSS 4 Super Sampling"), die Strahlenrekonstruktion ("DLSS 4 Ray Reconstruction") sowie die KI-gestützte Kantenglättung ("DLAA") aufwerten, sondern durch das Update sogar die Speicherressourcen von Geforce-Grafikkarten besser nutzen kann. Die entsprechenden Optimierungen finden sich in den Release Notes.
Quelle: Nvidia
Auf Reddit wurden auch bereits entsprechende Vergleiche zwischen DLSS 4 mit dem SDK 310.2.1.0 und dem neuen SDK 310.3.0 veröffentlicht, welche zeigen, dass das neue Transformer-KI-Modell, welches das Convolutional Neural Network ("CNN") ersetzt und die Intraaufmerksamkeit sowie den globalen Kontext nutzt, um schärfere Details zu erzeugen und so Artefakte wie Geisterbilder, das sogenannte "Ghosting", deutlich zu reduzieren, deutlich weniger Grafikspeicher verbraucht als vormals.
Quelle: Reddit
Über die Entwicklerplattform GitHub können alle drei neuen DLSS.dlls in Form des Streamline SDK 2.8.0 bereits heruntergeladen und ausprobiert werden.
Während DLSS 4 Multi Frame Generation als der Geforce RTX 5090, 5080, 5070 Ti und 5070 sowie den Laptop-GPUs und kommenden Blackwell-Grafiklösungen vorbehalten bleibt, profitieren auch die Geforce RTX 40, 30 und 20 vom verbesserten Featureset:
- DLSS Deep Learning Anti-Aliasing ("DLAA")
- DLSS Multi Frame Generation ("MFG")*
- DLSS Ray Reconstruction ("RR")
- DLSS Frame Generation ("FG")**
- DLSS Super Resolution ("SR")
Nvidia hat das gesamte Featureset von DLSS 4 auch noch einmal entsprechend ausführlich nach Generationen grafisch zusammengefasst.
Quelle: Nvidia
Die Optimierungen und Neuerungen, die durch das Transformer-KI-Modell in das KI-Upscaling per DLSS Super Resolution ("SR") und die KI-Kantenglättung per Deep Learning Anti-Aliasing ("DLAA") eingeflossen sind, gelten ab heute als final.
Einen entsprechenden Deep Dive zu den neuen Features von DLSS 4 sowie dem erweiterten Featureset liefert das rund sechsminütige Video mit Bryan Catanzaro und Edward Liu, welche im Bereich Applied Deep Learning Research für Nvidia tätig sind.
Ihre Meinung ist gefragt!
Wie stehen Sie zu diesem Thema? Die PCGH-Redaktion freut sich über Ihre fundierte Meinung in den Kommentaren zu dieser Meldung. Um zu kommentieren, müssen Sie auf PCGH.de oder im Extreme-Forum eingeloggt sein. Sollten Sie bisher noch keinen Account haben, könnten Sie sich hier unverbindlich registrieren. Beachten Sie beim Kommentieren aber bitte die geltenden Forenregeln.
[Ins Forum, um diesen Inhalt zu sehen]
Schönes Review
[Ins Forum, um diesen Inhalt zu sehen]
DLSS Transformer brauchte anscheinend doppelt soviel VRAM wie DLSS CNN, aber nach dem Update nun 20% weniger als vorher, ist aber immer noch (viel) mehr als CNN.
Wenn also ein Spiel 11GB VRAM bräuchte, sind es mit DLSS CNN 11,2GB in 4k und mit Transformer 11,3GB.
Da aber nun Transformer CNN komplett ersetzen soll, verbraucht DLSS nun mehr als vorher. Eingespart wird also nichts.