Am Freitag stellte NVIDIA DLSS 2.0 allen Entwicklern zur Verfügung, die Unreal Engine 4 verwenden. Die Unterstützung für Deep Learning Super-Sampling wird über ein offizielles Plugin bereitgestellt.
NVIDIA DLSS 2.0 ist jetzt als Plugin verfügbar
Die Bildrekonstruktion unter Verwendung von Deep-Learning-Sampling-Techniken ist der richtige Weg, wenn wir bei aktivierter Raytracing-Methode anhaltende Bildraten über 60 fps bei 1440p und 2160p erzielen möchten. Ohne diese Technologie leidet selbst eine Grafikkarte, die so leistungsfähig ist wie die GeForce RTX 3080 von NVIDIA, unter diesen Bedingungen unter 2160p.
Alle Entwickler, die Unreal Engine 4 verwenden, können auf die Deep Learning Super-Sampling-Technologie zugreifen
Bisher hatten nur wenige Entwicklungsstudios Zugang zur DLSS-Technologie, dies wird jedoch nicht mehr der Fall sein. NVIDIA gab bekannt, dass ab sofort alle Entwickler, die die Unreal Engine 4-Grafik-Engine verwenden, die Bildrekonstruktionstechnologie für künstliche Intelligenz verwenden können, die jetzt offiziell als Plugin verfügbar ist.
Dies sind zweifellos gute Nachrichten für Benutzer. DLSS 2.0 funktioniert in den meisten Spielen sehr gut. Darüber hinaus stellt diese Entscheidung von NVIDIA sicher, dass die Anzahl der Spiele, die diese Funktion implementieren, mittelfristig erheblich zunehmen wird, da die Unreal Engine 4 heute eine der am weitesten verbreiteten Engines von Entwicklungsstudios ist.
NVIDIA DLSS 2.0 gegen AMD FideltyFX
AMD arbeitet an einer eigenen Alternative zur DLSSIA-Technologie von NVIDIA. Während der Präsentation der Radeon RX 6000-Grafikkartenfamilie gab das Unternehmen einige Details zu seiner FidelityFX Super Resolution-Technologie bekannt, und es besteht kein Zweifel daran, dass es mit DLSS 2.0 konkurrieren wird.
RDNA 2, die Architektur der neuesten AMD-Grafikkarten, unterscheidet sich stark von Ampere, der Architektur von NVIDIAs GeForce RTX 30. Die Radeon RX 6000 verfügt nicht über Kerne, auf denen Deep-Learning-Algorithmen ausgeführt werden können, die den Tensor-Kernen in GeForce RTX ähneln Daher liegt es wahrscheinlich an den Programmierern, zu entscheiden, wie viele Stream-Prozessoren sie für die Bildrekonstruktion mithilfe künstlicher Intelligenz verwenden müssen.
Obwohl die DLSS- und FidelityFX Super Resolution-Technologien nicht auf die gleiche Weise implementiert werden, verfolgen sie auf jeden Fall das gleiche Ziel: Wir können mit hohen Bildraten pro Sekunde bei sehr hohen Auflösungen und aktiviertem Ray Tracing spielen.
Es scheint, dass eine der Säulen dieser AMD-Innovation DirectML sein wird, die in die DirectX 12-API integrierte Bibliothek, mit der Programmierer GPU-Ressourcen verwenden können, um ihre Bildrekonstruktionsalgorithmen durch tiefes Lernen zu implementieren. Was wir noch nicht wissen, ist, ob FidelityFX Super Resolution nur auf RDNA 2 ausgeführt wird oder ob es auch auf Grafikkarten mit RDNA-Architektur ausgeführt wird.
Wir wissen auch nicht genau, wann AMD seine Technologie auf den Markt bringen wird, obwohl ein kürzlich bekannt gewordenes Leck behauptet, dass es im nächsten März eintreffen wird. In jedem Fall wird es hoffentlich so bald wie möglich verfügbar sein. Sowohl NVIDIA als auch AMD bieten wettbewerbsfähige Lösungen, und DLSS ist ein Vorteil, der NVIDIA derzeit einen gewissen Vorteil verschafft. Hoffen wir, dass AMD gut reagiert.
