NVIDIA, tanımlamalar aracılığıyla kareleri nasıl oluşturmayı planlıyor?

Anahtar noktaları

• NVIDIA ve AMD, daha akıcı oyun deneyimi için ek kareler oluşturan Kare Üretimi teknolojisiyle oyun deneyimini geliştiriyor. NVIDIA karmaşık, donanıma özgü yöntemler kullanırken, AMD'nin daha basit AFMF teknolojisi, oyun geliştiricilerinin müdahalesine gerek kalmadan sürücü tabanlı düzeyde çalışıyor.
• NVIDIA'nın AMD'nin AFMF'si gibi işletim parametrelerine dayalı bir kare oluşturma teknolojisini benimseyip benimsemeyeceği belirsiz. Mevcut teknolojisi büyük ölçüde yeni GPU'lara dayanıyor ve daha iyi kalite için çeşitli yöntemleri birleştiriyor; bu da stratejilerini değiştirme konusunda isteksiz olabileceğini düşündürüyor.
• Her iki yöntem de kare hızlarını artırır ancak görsel hatalara veya gecikmelere neden olabilir. AMD'nin AFMF teknolojisi daha esnektir ancak daha az hassas olabilirken, NVIDIA'nın yaklaşımı kaliteye öncelik verir ve yeni GPU sürümleriyle birlikte gelişebilir.

Muhtemelen hepimiz oyun dünyasında NVIDIA ve AMD tarafından ortaya atılan yeni moda terimi duymuşuzdur: " Çerçeve Üretimi". Eleştirmenler ve destekçileri tarafından oyunun geleceği olarak nitelendirilen bu teknoloji, performansı artırmak için " ideal " çözüm haline gelmeden önce bazı iyileştirmelere ihtiyaç duyuyor.

AMD'nin AFMF teknolojisi, basit bir " bas ve oynat " kare oluşturma aracı için yeni bir standart belirlerken, NVIDIA da AMD'nin izinden giderek oynatma tanımlarına dayalı evrensel bir kare oluşturma çözümü uygulayacak mı? Gelin birlikte öğrenelim.

NVIDIA, işletim sistemi tanımlarına dayalı bir kare oluşturma çözümü geliştirecek mi?

Ana konuya geçmeden önce, görüntü yükseltme ve kare oluşturma tekniklerinin nasıl çalıştığını ve anlaşılması gereken bazı önemli terimleri gözden geçirelim.

DLSS, Derin Öğrenme Süper Örnekleme anlamına gelir ve NVIDIA tarafından 2018 yılında RTX serisi grafik işlem birimlerinin (GPU) bir parçası olarak tanıtılmıştır . Basitçe söylemek gerekirse, DLSS önceki karelerden veri tarar ve toplar ve bu verileri yeni karedeki eksik pikselleri doldurmak için kullanır. Yapay zekanın da katkısıyla , geliştirilmiş (yükseltilmiş) ve performansı artırılmış bir görüntü elde edersiniz.

Buna karşılık, AMD'nin FSR veya Fidelity FX Süper Çözünürlük teknolojisi neredeyse her grafik işlemcisinde çalışabilir. Oyunun çözünürlüğünü düşükten yükseğe yükseltmek için tescilli, açık kaynaklı bir uzamsal ölçeklendirme algoritması kullanır. Donanıma bağımlı olmadığı için DLSS'den çok daha pratiktir.

Çerçeve oluşturmaya dair bazı önemli terimler ve giriş

RTX 40 serisiyle birlikte DLSS 3.0 ve NVIDIA Kare Üretimi geldi . Peki 'kare üretimi' tam olarak ne anlama geliyor? Kare üretimi, en basit haliyle, iki kare arasına bir kare eklemektir. Bu işleme enterpolasyon denir . Televizyonlarda görüntülenen içeriğin kare hızını televizyonun yenileme hızına eşleştirmek için kullanılan yaygın bir teknikti.

Yükseltme işlemi yalnızca görüntü kalitesini iyileştirir ve performansı artırır. Buna karşılık, kare oluşturma (FG), mevcut iki kare arasında tamamen yeni bir kare oluşturur, bunları işler ve bir sonraki kareyi tahmin ederken kabul edilebilir bir yanıt süresini korur.

Bu gelişmiş teknik, bu alandaki iki temel kavramın anlaşılmasını gerektirir : Optik Akış Analizi ve Hareket Vektörleri . Bunları tek tek inceleyelim:

1) Optik Akış Analizi

Bu teknik, bir dizi görüntüyü alarak görüntünün bir sonraki versiyonunun nasıl görüneceğini tahmin eder. Bu tahmin, görüntüdeki nesnelerin hızı, rengi ve parlaklığı analiz edilerek yapılır. Net ve kesin bir sonuç elde etmek yerine, yalnızca kaba bir tahmin elde edersiniz.

Yerde sağa doğru yuvarlanan bir top hayal edin. Top, hedefine beş ayrı adımda ulaşıyor. Hareketinin yarı doğrusal ve düz bir çizgide olduğunu varsayarsak, son varış noktasını tahmin edebilirsiniz. Analitik geometri çalıştıysanız , iki noktalı formülle muhtemelen karşılaşmışsınızdır:

y - y1 = (x-x1)(y2-y1) / (x2-x1)

Sadece iki noktadan yola çıkarak verilen doğrunun denklemini belirleyebiliriz. Eğim sabit olduğundan, görüntünün/noktanın bir sonraki konumunu tahmin etmek karmaşık değildir. Ancak, gerçek tekniğin bundan çok daha karmaşık olduğunu belirtmek gerekir.

En önemlisi, optik akış analizi oyun motoru verilerine erişim gerektirmez . Sürücü seviyesinde uygulanabilir ; sürücü, ekrandaki hareketi tahmin ederek kareleri enterpolasyon (ekleme) işlemi yapar. Basitçe söylemek gerekirse, optik akış analizi oyun motoruyla etkileşime girmez.

Dezavantajı, sürücünün kullanıcı arayüzü (UI) ile gerçek 3D ortamı arasında ayrım yapamamasıdır , bu nedenle beklenmedik bozulmalar meydana gelebilir. Ayrıca, ham kare verilerini kullandığı için çıktı asla kusursuz olmayacaktır.

2) Oyun motorundaki hareket vektörleri

Hareket vektörleri, nesnelerin bir kareden diğerine yer değiştirmesini gösteren yön vektörleridir . Oyun motorlarının temel bir bileşenidir ve nesnelerin dönüşümünü ve hareketini temsil eder. Bu, bir nesnenin konumunu basitçe "tahmin etmekten" daha güçlü bir hareket temsil yöntemidir.

Merak ediyorsanız, hareket vektörleri kare oluşturmanın hayati bir parçasıdır. Ancak bu veriler, sürücü ile oyun motoru arasında uyumluluk gerektirir. Bu uyumluluğun sağlanması ise oyun geliştiricileri tarafından gerçekleştirilmeyi gerektirir.

Bu nedenle, Optik Akış Analizi'ne göre üstün olsa da, hareket vektörleri kapsam ve ölçeklenebilirlik açısından oldukça sınırlıdır; yani bu özellik her oyunda mevcut olmayacaktır. Eğer 2010'lardan kalma eski bir oyun oynuyorsanız, hareket vektörleri tarafından desteklenen kare oluşturma (FG) çözümlerinin (DLSS FG ve FSR3 FG gibi) kullanılabilir olması oldukça düşük bir olasılıktır.

DLSS kare oluşturma ve FSR kare oluşturma yöntemlerinin karşılaştırılması

Şimdi de Yeşil Takım ve Kırmızı Takım'ın mevcut çerçeve nesil teknolojilerinin nasıl rekabet ettiğine bakalım.

↪ NVIDIA:

NVIDIA'nın kare oluşturma yöntemi, hareket vektörleri ve optik akış analizinin bir kombinasyonunu kullanır. RTX 40 serisi GPU'lardaki Optik Akış Hızlandırıcı, iki kareyi analiz eder. Ardından, oyunun hareket vektörlerinde yer almayan parçacıklar, yansımalar, gölgeler vb. bilgileri tanımlar. Aşağıdaki örnekte, optik akış analizi hassas gölge takibini mümkün kılar.

Buna karşılık, hareket vektörü bileşeni üç boyutlu ortamı ve sahne geometrisini takip eder. Bisiklet örneğinde, hareket vektörleri matematiksel olarak bisikletçinin veya yolun kesin gelecekteki konumunu belirleyebilir. Ancak, optik akış analizinin odak noktası olan gölgeyi belirleyemezler. Bu nedenle, doğru bir görüntü üretmek için ikisi birlikte çalışmalıdır.

• gerektirir Geliştirici desteği Oyun
• يستخدم Bir karışım Of Optik akış analizi وHareket vektörleri
• sınırlı Donanım grafik işlem birimlerinde RTX 40
• olmaz Bunu uygulamaya koymak Sürücü programı seviyesi

↪ AMD:

FSR 3 kare oluşturma teknolojisi, NVIDIA'nın DLSS kare oluşturma teknolojisine çok benzer. Bazı isim değişikliklerinin yanı sıra, bu teknoloji de görsel akış analizi ve hareket vektörlerinin bir kombinasyonunu entegre eder . Açık nedenlerden dolayı, her iki teknoloji de oyun geliştiricilerinden destek gerektirir.

• gerektirir Geliştirici desteği Oyun
• يستخدم Bir karışım Of Optik akış analizi وHareket vektörleri
• Bu özellik, şu serideki grafik işlem birimlerinde etkinleştirilebilir: RX 5000/6000 وRTX 20/30/40
• olmaz Bunu uygulamaya koymak Sürücü programı seviyesi

Anormallik: AMD Sıvı Hareket Çerçeveleri (AFMF)

Oyuncu tanımlı kare oluşturma aracına en yakın örnek AMD Fluid Motion Frames'tir (AFMF). AFMF oyunla hiçbir şekilde etkileşime girmez. Tamamen görsel akış analizine veya bir sonraki karenin tahminine dayanır.

Bu sayede neredeyse tüm DirectX 11/12 oyunlarıyla çalışır , çünkü herhangi bir yazılım desteği gerektirmez. AFMF aslında kare hızını artırmaz, ancak ekranda "artı " kareler göreceğiniz için oyunun daha akıcı görünmesini sağlar.

Peki, dezavantajı ne? AFMF, DLSS FG veya FSR FG'ye yaklaşamıyor bile. Dahası, arayüzdeki aksaklıklar kullanıcıların başa çıkması gereken bir durum. Ancak, donanım seviyesinde çalıştığı için, oluşabilecek hataları gidermeye hazırsanız çok iyi bir seçenek.

• لا يتطلب Oyun geliştiricilerini desteklemek
• يستخدم Sadece optik akış analizi
• Yalnızca grafik işlem birimlerini destekler. RDNA2 Veya daha yeni
• o çalışıyor tamamen Karşı Operatör tanım düzeyi

NVIDIA, AFMF'ye yanıt verecek mi?

En bariz cevap " bilmiyoruz " çünkü NVIDIA henüz böyle bir seçenekle ilgili herhangi bir açıklama yapmadı. AMD'den Aaron Steinman , bu hamlelerinin NVIDIA'yı yakında AFMF'ye benzer bir şey geliştirmeye iteceğini doğruluyor.

"NVIDIA'nın şimdi bu çözümlerin bazılarını sürücü tanımlı hale getirme konusunda bizim yaptığımızı takip etmesi gerektiğini düşünüp düşünmediğini merak ediyorum."

Aaron Steinman , PC Gamer için

İlginç bir şekilde, özellikle RTX 40 serisinin Ampere'e (RTX 30) kıyasla daha iyi bir optik akış hızlandırıcıya sahip olduğu gururla iddia edildikten sonra, NVIDIA'nın AFMF sürümünü görmedik. Bu, NVIDIA FG'nin (optik akış + hareket vektörleri kullanarak) yalnızca Ada Lovelace'de etkinleştirilebilmesinin ana nedeniydi.

Öte yandan, NVIDIA'nın bu proje için sıfırdan başka bir model eğitmesi gerekebilir ki bu da önemli ek maliyetler gerektirir.

↪ Gerçekten buna değer mi?

Optik akış analizi ve hareket vektörlerini birlikte kullanan kare oluşturma yöntemlerinin de dezavantajları vardır. Bu özelliklerin yarattığı giriş gecikmesi, oyuncular için onları oldukça cazip olmaktan çıkarır. Öte yandan, sürücü tabanlı AFMF de daha iyi değildir; çünkü enterpolasyon nedeniyle kare hızınızı (FPS) tüketir, tutarsızdır ve görsel aksaklıklara ve hatalara eğilimlidir.

Daha doğru soru şu: ' NVIDIA öncelikle DLSS Kare Üretimini geliştirmeli değil mi ?' Yapay zekanın zamanla gelişme eğiliminde olduğu göz önüne alındığında, gecikme sorunu büyük ölçüde çözülmüş olmalı. NVIDIA, veri modelleriyle sıkı bir şekilde kısıtlanmadığı sürece, sürücü düzeyinde bir kare üretimi (FG) çözümü oluşturmak zor olmamalı, ancak buna değer mi?

↪ Boşuna mı olacak?

Varsayılan olarak, NVIDIA'nın AFMF sürümünü nerede kullanırsınız? NVIDIA muhtemelen bu özelliği , eski oyunları mükemmel kare hızlarında çalıştırmak için zaten yeterince güçlü olan RTX 40 serisi veya daha üstü GPU'larla sınırlandıracaktır. Yeni oyunlar genellikle DLSS 3 FG/FSR 3 FG desteği içerir.

Mobil GPU'lar farklı bir durum , ancak sürücü seviyesinde bir yaklaşım Pascal , Maxwell , Kepler ve Fermi gibi eski mimariler için çok faydalı olurdu . Ne yazık ki, teknik nedenlerden dolayı, bu özelliği bu birimlere genişletmek neredeyse imkansız olurdu. Tensor Çekirdekleri yok ve CUDA onlarla fazla bir şey yapamıyor. AFMF bile yalnızca RDNA2 veya daha yeni mimarilerle çalışıyor.

RTX 50 'Blackwell' için umutlar

Söylentilere göre, RTX 50 serisi 2024'ün dördüncü çeyreğinde piyasaya sürülecek . Evrensel bir kare oluşturma çözümü içerip içermeyeceği henüz belli olmayan bir dizi duyuru bekleniyor. RTX 40/50 serisinde beklenen donanım kilitlenmesine rağmen, NVIDIA hiçbir alanda geride kalmasıyla bilinmiyor. Ancak bu tamamen spekülasyon ve NVIDIA'dan böyle bir planı gösteren hiçbir söylenti yok .

Sonuç

Yapay zekâ (YZ) benzeri görülmemiş bir büyüme gösterirken, YZ'yi çıkarım yapmak ve hızlandırmak için yeterli donanıma ihtiyaç duyulmaktadır. GPU çekirdekleriniz yeterince hızlı değilse, gerçek zamanlı kare enterpolasyonu imkansızdır. Bu işlemeyi bir sunucuya aktarabilirsiniz, ancak bu bir abonelik gerektirir ve çok yüksek gecikme süresine neden olur. GPU üreticilerinin bir denge kurması önemlidir. Bu konuda düşünceleriniz neler? Yorumlarda bize bildirin.

Sık sorulan sorular

Basitçe anlatmak gerekirse, sürücü tabanlı çerçeve oluşturma nedir?

Basitçe ifade etmek gerekirse, tanım düzeyinde kare oluşturma, oyun geliştiricilerinden destek almaya gerek kalmadan kareler içinde kareler oluşturmak için evrensel bir çözümdür.

Eğer piyasaya sürülürse, NVIDIA sürücü seviyesinde kare oluşturma (FG) çözümünü yalnızca RTX 40 serisi veya üzeri GPU'larla mı sınırlandıracak?

Büyük olasılıkla evet. DLSS 3 FG, yeni "Optik Akış Hızlandırıcı" özelliği nedeniyle RTX 40 serisi GPU'lar gerektirdiğinden, resmi sürücü tabanlı çözümlerin de benzer gereksinimlere sahip olması beklenebilir.

RTX 50 serisi, bildiğimiz kare üretim teknolojisinde devrim yaratacak mı?

Bu konuda doğrulanmış bir söylenti yok. Özellikle NVIDIA'nın iki yıl önce duyurmasından önce çoğumuz Frame Generation teknolojisine aşina değildik, bu nedenle zaman gösterecek.