Nvidia franchit une étape majeure : le modèle Transformer DLSS sort enfin de sa phase bêta, ouvrant la voie à une adoption massive

Nvidia's DLSS AI transformer model is now out of beta so we might see more games get patched to make use of it

Nvidia franchit une étape majeure : le modèle Transformer DLSS sort enfin de sa phase bêta, ouvrant la voie à une adoption massive

Alors que la série RTX 50 de Nvidia ne marquera probablement pas l'histoire comme la plus grande génération de GPU, le DLSS 4 a été bien mieux accueilli. Cette dernière collection de technologies IA (upscaling, génération d'images et réduction du bruit en lancer de rayons) représente le summum actuel, bien qu'un de ses éléments soit resté en version bêta jusqu'à présent. Ce n'est plus le cas désormais, comme le révèle le nouveau SDK DLSS 310.3.0 sur GitHub, qui intègre officiellement le modèle Transformer.

Pour comprendre l'importance de cette annonce, revenons sur le fonctionnement du DLSS. Pour améliorer les performances, les développeurs peuvent implémenter un code activant le DLSS lors du rendu d'une image. La résolution est d'abord réduite pour accélérer le traitement, puis augmentée à la taille souhaitée. Ce processus rapide peut cependant générer des artefacts, corrigés ensuite par un réseau neuronal exécuté sur les GPU GeForce RTX.

Les versions précédentes (DLSS 2, 3 et 3.5) utilisaient un réseau neuronal convolutif (CNN). Après six ans de développement, Nvidia a atteint les limites de cette technologie. Le DLSS 4 introduit donc un modèle vision transformer (ViT), plus complexe mais doté du double de paramètres, permettant une qualité d'image supérieure au prix d'une charge de travail accrue pour le GPU.

Bien que déjà disponible dans certains jeux comme Cyberpunk 2077, le modèle Transformer était jusqu'ici en version bêta. Son intégration officielle dans le SDK signifie que Nvidia le considère désormais comme suffisamment mature pour une adoption généralisée par les développeurs. Cela ouvre la possibilité de mises à jour pour les jeux existants, offrant aux joueurs le choix entre un upscaling plus rapide ou une qualité améliorée.

Malgré les critiques sur la série RTX 50, le DLSS 4 impressionne par ses avancées technologiques. Notons que le modèle Transformer reste compatible avec toutes les cartes graphiques RTX, une bonne nouvelle pour les joueurs soucieux de performances optimisées.

Bước đột phá từ Nvidia: Công nghệ DLSS Transformer chính thức ra mắt, mở đường cho hàng loạt game nâng cấp

Dù dòng card đồ họa RTX 50 của Nvidia có lẽ không phải là thế hệ GPU vĩ đại nhất, công nghệ DLSS 4 lại nhận được sự đón nhận nồng nhiệt. Bộ tính năng mới nhất này bao gồm upscaling AI, tạo khung hình và khử nhiễu ray tracing, với một thành phần quan trọng vừa thoát khỏi giai đoạn beta. Sự kiện đánh dấu bởi bản phát hành SDK DLSS 310.3.0 trên GitHub, chính thức tích hợp mô hình Transformer.

Để hiểu tầm quan trọng của công nghệ này, cần nắm được cách DLSS hoạt động. Nhằm tăng hiệu suất game, lập trình viên có thể kích hoạt DLSS trong quá trình render khung hình. Bằng cách giảm độ phân giải để tăng tốc xử lý, sau đó nâng lên lại kích thước mong muốn. Quá trình này đôi khi tạo artefact nhỏ, được khắc phục bởi mạng neural chạy trên GPU RTX.

Các phiên bản DLSS 2, 3 và 3.5 sử dụng mạng neural tích chập (CNN). Sau 6 năm phát triển, Nvidia nhận thấy giới hạn của CNN và chuyển sang mô hình vision transformer (ViT) cho DLSS 4. ViT phức tạp hơn nhưng có số tham số gấp đôi, mang lại chất lượng hình ảnh vượt trội dù đòi hỏi nhiều tài nguyên GPU hơn.

Dù đã xuất hiện trong một số game như Cyberpunk 2077, mô hình Transformer trước đây vẫn ở dạng beta. Việc chính thức ra mắt trong SDK đồng nghĩa Nvidia tin tưởng vào độ ổn định để nhà phát triển tích hợp rộng rãi. Điều này mở ra khả năng các game hiện tại sẽ được cập nhật, cho người chơi lựa chọn giữa tốc độ và chất lượng hình ảnh.

Bỏ qua những tranh cãi về RTX 50, DLSS 4 thực sự gây ấn tượng với bước tiến công nghệ. Đáng chú ý, mô hình Transformer tương thích với mọi card đồ họa RTX, mang lại lợi ích cho game thủ muốn tối ưu hiệu năng hệ thống.