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Detalles Técnicos de DLSS 4: Multi Frame Generation y nuevos Transformadores para DLSS

Ya les contamos sobre los detalles técnicos de la nueva arquitectura NVIDIA Blackwell en este artículo, el día de hoy les contaremos en detalle, sobre los aspectos técnicos que vienen incluídos con DLSS 4, como Multi Frame Generation, y los nuevos Transformadores para DLSS.

Desde la llegada de DLSS en 2018, la tecnología ha mejorado continuamente. El modelo DLSS se está entrenando en una supercomputadora ubicada en la sede de NVIDIA, que funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana y utiliza las GPU más modernas y mejores de los últimos 6 años.

La última versión importante de DLSS fue DLSS 3.5, que introdujo la reconstrucción de rayos. Esta nueva característica fue parte del proceso de falla en el que el modelo detecta varios problemas, como borrosidad, imágenes superpuestas y parpadeos.

El equipo interno de ingenieros de NVIDIA intenta entonces averiguar qué salió mal en el modelo y por qué la imagen no se creó como estaba previsto. Se definen nuevos enfoques para ampliar el conjunto de modelos, que se vuelven a entrenar y probar en cientos de juegos para lograr la calidad de imagen deseada, y esto da como resultado versiones mejoradas de DLSS, siendo la última de ellas DLSS 4, que mejora todos los aspectos de la tecnología Super Sampling.

DLSS 4 introduce un modelo basado en transformadores, lo que marca un cambio significativo con respecto a las redes neuronales convolucionales (CNN) tradicionales que se utilizaban anteriormente. Los transformadores utilizan mecanismos de atención para centrar los recursos computacionales en las partes más relevantes de los datos, lo que permite un mejor manejo de escenarios de renderización complejos y la priorización de regiones de imagen desafiantes.

El cambio principal es el nuevo motor de transformador que se puede entrenar en múltiples conjuntos de datos y, al mismo tiempo, es computacionalmente eficiente, ya que ofrece el doble de tamaño de parámetro y 4 veces más potencia de procesamiento.

Los transformadores se utilizarán para la reconstrucción de rayos DLSS, la superresolución DLSS y el DLAA.

La escalabilidad y la eficiencia de los modelos de transformadores permiten que DLSS 4 utilice conjuntos de datos más grandes y conserve más ejemplos del entrenamiento. Estos avances en la arquitectura de redes neuronales ofrecen un rendimiento gráfico mejorado y fidelidad visual, lo que establece un nuevo punto de referencia para la tecnología de renderizado en tiempo real.

Basándose en DLSS 3, DLSS 4 introduce la generación de múltiples fotogramas (MFG, Multi Frame Generation), donde varios modelos analizan dos fotogramas renderizados para determinar su correlación. Este proceso genera tres fotogramas adicionales por cada dos renderizados.

En total, se generan 15 de cada 16 píxeles mostrados, lo que genera un aumento de 8 veces en la eficiencia de renderizado.

El nuevo modelo de IA de generación de fotogramas es un 40 % más rápido, utiliza un 30 % menos de VRAM y solo necesita una única ejecución por fotograma para producir varios fotogramas. Por ejemplo, en Warhammer 40,000: Darktide, ofrece una mejora del 10 % en la velocidad de fotogramas al tiempo que ahorra 400 MB de memoria a 4K con la configuración máxima y la generación de fotogramas DLSS.

el proceso de generación del campo de flujo óptico se ha acelerado, al reemplazar el flujo óptico de hardware con un modelo de IA de alta eficiencia

Además, el proceso de generación del campo de flujo óptico se ha acelerado, al reemplazar el flujo óptico de hardware con un modelo de IA de alta eficiencia, lo que reduce significativamente el costo computacional de producir fotogramas adicionales.

Al generar tantos cuadros, el ritmo de cuadros se convierte en un problema, los intervalos irregulares entre cuadros afectan la fluidez. DLSS 4 soluciona estos problemas mediante el uso de una unidad de hardware dedicada dentro de Blackwell, que se encarga de la medición de volteo (Flip Metering), lo que reduce la variabilidad de visualización de cuadros entre 5 y 10 veces. Esto garantiza una experiencia de juego más fluida y una mejor generación de cuadros múltiples.

DLSS 4 ofrece un aumento de rendimiento de hasta 8x, lo que permite juegos 4K de 240 Hz en hardware RTX 5090. Juegos como Alan Wake 2, Black Myth: Wukong y Cyberpunk 2077 alcanzan velocidades de cuadro excepcionalmente altas.

DLSS 4 está diseñado para permitir una compatibilidad perfecta con juegos que ya habían adoptado versiones anteriores como DLSS 3 y DLSS 3.5. Cabe destacar que la aplicación NVIDIA APP brindará a los jugadores la capacidad de sobreescribir la configuración de DLSS en cada juego. Esta funcionalidad permite a los usuarios activar las funciones de DLSS 4, incluso en títulos que inicialmente no las admitían.

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