NVIDIA a pariat foarte devreme pe inteligența artificială și acum culege beneficiile, după cum o demonstrează creșterea incredibilă din ultimul an. Totul a început cu Deep Learning Super Sampling, sau DLSS, o tehnică axată pe accelerarea performanțelor jocurilor cu puterea inteligenței artificiale (mai exact, o rețea neuronală instruită). Atunci, NVIDIA a început să pună Tensor Cores în toate plăcile grafice GeForce începând cu seria RTX; odată cu apariția trasării în timp real a razelor, a existat o nevoie puternică de a recupera cât mai multă performanță posibilă.
De-a lungul timpului, NVIDIA a evoluat DLSS. Versiunea 2.0 a oferit o calitate mult mai bună, păstrându-și în același timp statutul de accelerator de performanță; versiunea 3.0 a adăugat Frame Generation, care a deblocat noi niveluri de performanță, în special în jocurile cu procesor; iar versiunea 3.5 s-a concentrat pe îmbunătățirea calității ray tracing-ului sub upscaling cu noua funcție Ray Reconstruction, care tocmai a debutat în Cyberpunk 2077 și a fost aclamată pe scară largă.
În segmentul final al recentei mese rotunde „AI Visuals” găzduită de Digital Foundry, vicepreședintele NVIDIA pentru cercetare aplicată în domeniul învățării profunde, Bryan Catanzaro, a declarat că el crede că viitoarele versiuni ale DLSS, poate în versiunea 10, ar putea să se ocupe de fiecare aspect al randării într-un sistem neuronal, bazat pe inteligență artificială.
Catanzaro se referă la acest „joc de condus” prezentat pentru prima dată la conferința NeurIPS din decembrie 2018 de la Montreal, Canada. Inutil să mai spunem că calitatea nu a fost grozavă, dar AI este capabilă de îmbunătățiri majore într-un timp relativ scurt.
Nu este deloc exagerat să ne imaginăm că, în aproximativ zece ani, DLSS ar putea fi capabil să înlocuiască în întregime metodele tradiționale de redare. NVIDIA lucrează deja la mai multe tehnici neuronale, cum ar fi caching-ul radial și compresia texturilor, care ar putea fi adăugate la suita DLSS pe măsură ce aceasta se extinde pentru a înlocui părți suplimentare ale procesului de randare. Totuși, dacă se va dovedi că aceasta este direcția, NVIDIA ar putea fi nevoită să crească foarte mult numărul de Tensor Cores disponibile în GPU-urile sale.