英偉達(NVDA.US)在本周發(fā)布了GeForce RTX 4060顯卡，這款產(chǎn)品突顯了英偉達在人工智能方面的投資如何為其核心業(yè)務視頻游戲帶來了回報。

英偉達表示，新的處理器系列將為《賽博朋克2077》和微軟《飛行模擬器》等游戲帶來巨大的性能提升，這要歸功于一項名為深度學習超級采樣(DLSS)的人工智能功能。

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在英偉達的芯片如何為ChatGPT和其他消費級人工智能應用提供支持的大肆宣傳下，人們很容易忘記，游戲仍然是該公司銷售額的重要組成部分，每個季度產(chǎn)生數(shù)十億美元的營收。

CEO黃仁勛表示，DLSS將徹底改變計算機圖形的處理方式?！癉LSS本質(zhì)上是預測缺失的像素，”他將這項技術與人工智能語言模型如何選擇句子中的下一個單詞進行了比較：“我們應該能夠預測下一個像素?！?/p>

這是一個復雜的概念，但DLSS基本上是依靠人工智能在電子游戲中生成幀，而不是傳統(tǒng)的方式，這是更密集的處理器。

當DLSS于2018年首次推出時，它受到了廣泛的批評。在第一人稱射擊游戲《戰(zhàn)地5》中，評論者發(fā)現(xiàn)紋理模糊，性能改進微不足道。部分問題在于工程師必須開發(fā)定制的人工智能模型，這是一項復雜而昂貴的工作。

英偉達負責應用深度學習研究的副總裁Bryan Catanzaro表示:“我們不能有特定的模型，比如‘使命召喚是這樣的，毀滅戰(zhàn)士是那樣的’。”“需要成千上萬的人來收集訓練數(shù)據(jù)，并為每一款游戲單獨建立模型?！?/p>

該團隊意識到英偉達需要開發(fā)一個單一的通用模型，該模型可以在各種游戲中運行，同時允許每個游戲保留獨特的美學。他們花了兩年時間編寫第二代DLSS。

第一個版本使用神經(jīng)網(wǎng)絡來學習下一個要顯示的像素，而DLSS 2更有效地猜測從上一幀中保留哪些像素。

盡管它離完美還有很長的路要走，評論家們也抱怨在繁重的渲染工作量下視覺效果不佳，但許多大型游戲已經(jīng)采用了最新版本的DLSS。希望它能給低端處理器如GeForce RTX 4060帶來重大的幀率提升。

如果優(yōu)化得當，這種方法可以大大提高效率，Catanzaro表示，“每8個像素中就有7個是由這些模型生成的。”