Nvidia insinúa que DLSS 10 ofrecerá renderizado neuronal completo, reemplazando potencialmente la rasterización y el trazado de rayos


Es probable que una versión futura de DLSS incluya representación neuronal completa, insinuó Bryan Catanzaro, vicepresidente de Investigación de Aprendizaje Profundo Aplicado de Nvidia. En una mesa redonda organizada por Digital Foundry (vídeo), varios expertos de la industria de los videojuegos hablaron sobre el futuro de la IA en el negocio. Durante la discusión, Catanzaro de Nvidia sorprendió a algunos con su franqueza al predecir algunas características clave de un hipotético «DLSS 10».

Hemos visto avances significativos en la tecnología DLSS de Nvidia a lo largo de los años. Lanzado por primera vez con las GPU de la serie RTX 20, muchos se preguntaron sobre el verdadero valor de tecnologías como los núcleos Tensor que se incluyen en las GPU para juegos. Los primeros juegos de trazado de rayos y la primera versión de DLSS tuvieron un mérito cuestionable. Sin embargo, DLSS 2.X mejoró la tecnología y la hizo más útil, lo que hizo que se utilizara más ampliamente y se copiara, primero a través de FSR2 y luego con XeSS.

DLSS 3 debutó con las tarjetas gráficas de la serie RTX 40, agregando la tecnología Frame Generation. Con un escalado 4x y generación de fotogramas, el renderizado neuronal potencialmente permite que un juego solo renderice completamente 1/8 (12,5%) de los píxeles. Más recientemente, DLSS 3.5 ofreció algoritmos de eliminación de ruido mejorados para juegos de trazado de rayos con la introducción de la tecnología Ray Reconstruction.

La línea de tiempo anterior plantea preguntas sobre hacia dónde podría ir Nvidia con futuras versiones de DLSS. Y, por supuesto, el «Supermuestreo de aprendizaje profundo» ya no se aplica realmente, ya que las dos últimas incorporaciones se han centrado en otros aspectos del renderizado. Digital Foundry hizo esa pregunta al grupo: “¿Dónde ve DLSS en el futuro? ¿Qué otras áreas problemáticas podría abordar bien el aprendizaje automático?

Bryan Catanzaro inmediatamente sacó a relucir el tema de la representación neuronal completa. Esta idea no está tan descabellada como parece. Catanzaro recordó al panel que, en la conferencia NeurIPS de 2018, los investigadores de Nvidia mostraron una demostración de mundo abierto de un mundo renderizado en tiempo real utilizando una red neuronal. Durante esa demostración, el motor de juego UE4 proporcionó datos sobre qué objetos había en una escena, dónde estaban, etc., y la representación neuronal proporcionó todo los gráficos en pantalla.

UE4 con gráficos generados por redes neuronales (Crédito de la imagen: Nvidia)

Los gráficos de 2018 eran bastante básicos: “Nada parecido a Cyberpunk”, admitió Catanzaro. Sin embargo, los avances en la generación de imágenes de IA han sido bastante increíbles desde entonces. Mire, por ejemplo, los avances en calidad que hemos visto en los generadores de imágenes de IA durante el último año.

Catanzaro sugirió que la demostración de 2018 fue un vistazo a un área de importante crecimiento de la IA (generativa) en los juegos. «DLSS 10 (en un futuro muy lejano) será un sistema de renderizado completamente neuronal», especuló. El resultado serán juegos “más inmersivos y más hermosos” de lo que la mayoría puede imaginar hoy.

Entre ahora y DLSS 10, Catanzaro cree que veremos un proceso gradual, controlable por el desarrollador y coherente. Los desarrolladores ahora tienen experiencia en herramientas que les permiten dirigir su visión utilizando motores de juegos tradicionales y tecnología de renderizado 2D/3D. Necesitan herramientas similares finamente controladas y listas para la IA generativa, señaló el vicepresidente de Nvidia.



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