geleakt 
NVIDIA DLAA wird die Visual-Fidelity-Option für NVIDIA DLSS sein.
Der Quellcode von NVIDIA DLSS (Deep Learning Super Sampling) könnte nach den jüngsten Ereignissen durchgesickert sein Cyberattacke, die das Unternehmen getroffen hat.
TechPowerUp gerade gepostet ein Screenshot (erhalten durch einen anonymen Tipp), der viele Quelldateien und sogar ein sogenanntes NVIDIA DLSS Programming Guide-Dokument zeigt. Fürs Protokoll: NVIDIA hat heute bestätigt, dass bei dem oben erwähnten Cyberangriff proprietäre Informationen gestohlen wurden.
NVIDIA veröffentlicht offizielle Antwort auf den Cyberangriff der letzten Woche: Geschützte Informationen gestohlen, aber Geschäft und Services laufen wie gewohnt weiter
Natürlich könnten diejenigen, die im Besitz des Quellcodes sind, ihn für alle möglichen Zwecke analysieren. Es ist sogar denkbar, dass AMD oder Intel in den Quellcode schauen könnten, wenn er öffentlich zugänglich wäre, um Ideen zu bekommen, wie die jeweiligen FSR-und XeSS-Technologien verbessert werden könnten (wobei sie dies tun müssten, ohne irgendetwas als zu heben-ist aus rechtlichen Gründen).
NVIDIA DLSS debütierte 2018 mit der Turing-Architektur, die RT-Kerne für Hardware-Raytracing-Unterstützung in Echtzeit und Tensor-Kerne für KI-basierte Anwendungen wie DLSS oder DLDSR umfasste.
Die erste Generation von Deep Learning Super Sampling war zwar innovativ, litt aber unter einer Vielzahl von Problemen. Erstens war die Implementierung für Spieleentwickler sehr komplex, da das neuronale Netzwerk pro Spiel trainiert werden musste. Zweitens führte seine Implementierung häufig zu verschwommenen Bildern und/oder Artefakten, hauptsächlich aufgrund des Single-Frame-Ansatzes.
Für NVIDIA DLSS 2.0, das 2020 auf den Markt kam, wurden beide Probleme behoben. Die neueste Version von Deep Learning Super Sampling verwendet einen Multi-Frame-Ansatz, der auf Temporal Antialiasing Upsampling basiert. Daher werden Daten aus früheren Frames (einschließlich roher Eingabe mit niedriger Auflösung, Bewegungsvektoren, Tiefenpuffern und Belichtung/Helligkeit) im Bildrekonstruktionsprozess ausgiebig verwendet, da maschinelles Lernen Samples in früheren Frames und dem aktuellen Frame kombiniert, um Aliasing zu reduzieren und Stellen Sie sicher, dass feinere Details erhalten oder sogar wiederhergestellt werden. Darüber hinaus hat NVIDIA ein verallgemeinertes neuronales Netzwerkmodell entwickelt, das auf jedes Spiel angewendet werden kann.
Bis jetzt bietet DLSS die beste Kombination aus Qualität und Leistung. Mit dem Start von Intels XeSS könnte sich das aber bald ändern; Im Gegensatz zu FSR und ähnlich wie NVIDIA DLSS 2.0 basiert die XeSS-Technologie ebenfalls auf neuronalen Netzwerken und muss nicht pro Spiel trainiert werden. Außerdem wird XeSS keine Hardwarefunktionen wie die in GeForce RTX-Grafikkarten verfügbaren Tensor-Kerne nutzen.
Das erste Spiel, das XeSS unterstützt, ist die PC-Version von Death Stranding Director’s Cut, die im März erscheinen soll 30.