DLSS 4: 8x de NVIDIA Boost con generación multi-marco
El anuncio de NVIDIA CES 2025 de DLSS 4 para las GPU de la Serie GeForce RTX 50 presenta una generación multifieles (MFG), prometiendo un aumento de rendimiento 8X sin precedentes. Esta tecnología revolucionaria aprovecha los modelos AI avanzados para generar múltiples marcos a partir de un solo marco renderizado, lo que aumenta significativamente las velocidades de cuadro.
DLSS 4 no se trata solo de la velocidad; También mejora la fidelidad visual. La integración de los modelos de IA basados en transformadores da como resultado una calidad de imagen superior, una mejor estabilidad temporal y una reducción en los artefactos visuales. Esto se logra mientras disminuye simultáneamente el uso de VRAM en un 30%.
Este salto de rendimiento no se limita a nuevos títulos. DLSS 4 cuenta con una impresionante compatibilidad hacia atrás. En el lanzamiento, 75 juegos admitirán MFG, y más de 50 utilizarán los nuevos modelos de IA basados en transformadores. Los principales títulos como Cyberpunk 2077 y Alan Wake 2 se encuentran entre los que tienen apoyo nativo. NVIDIA incluso proporciona una característica de "anulación" en su aplicación para habilitar MFG y otras mejoras para integraciones DLSS más antiguas.
La eficiencia del MFG de DLSS 4 proviene de una combinación de innovaciones de hardware y software. Los nuevos modelos de IA aceleran la generación de cuadros en un 40%, optimizan los procesos de representación y reducen los costos computacionales. Las mejoras de hardware, incluida la medición de flip y los núcleos de tensor actualizados, aseguran una estimulación de marco suave y soporte de alta resolución. Juegos como Warhammer 40,000: Darktide ya muestra los beneficios de estos avances con mayores velocidades de cuadros y un consumo de memoria reducido. Además, las características como la reconstrucción de rayos y la súper resolución, impulsadas por los transformadores de la visión, contribuyen a las imágenes excepcionalmente detalladas y estables, especialmente notables en escenas rastreadas.
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