NVIDIA CEO’su Jensen Huang, DLSS teknolojilerinin geleceğiyle ve şirket planlarıyla ilgili bazı bilgiler verdi. Computex 2024’teki soru-cevap oturumunda DLSS ile ilgili bir soruyu yanıtlayan Huang, gelecekte tamamen yapay zeka aracılığıyla oluşturulacak dokular ve objeler göreceğimizi söyledi. CEO ayrıca AI NPC’lerin de tamamen DLSS aracılığıyla oluşturulacağını belirtti.
DLSS ile oyun içi varlıklar oluşturmak, RTX GPU’larda oyun performansını artırmaya yardımcı olacak. Tensor çekirdeklerine aktarılan iş, gölgelendirici (CUDA) çekirdeklerine daha az ihtiyaç duyulmasını sağlayarak kaynakları serbest bırakacak ve kare suratlarını artıracak. Jensen Huang, DLSS’nin doku ve objeleri kendi başına ürettiğini, bugün kareleri yükseltmesine benzer şekilde obje kalitesini artırdığını söylüyor.
DLSS teknolojisinin yeni büyük sürümü ne zaman gelecek bilmiyoruz, fakat görünüşe bakılırsa çok uzun süre beklememiz gerekmeyecek. GPU devi, günümüz oyunlarının benzer video belleği (VRAM) süreçlerini korurken doku kalitesini önemli ölçüde artırmak için eğitimli yapay zeka sinir ağlarını kullanan yeni bir doku sıkıştırma teknolojisi üzerinde çalışıyor. Klasik doku sıkıştırma metodolojileri 8x sıkıştırma oranıyla sonlu, lakin NVIDIA’nın yeni sinir ağı tabanlı sıkıştırma teknolojisi dokuları 16x oranına kadar sıkıştırabiliyor.
DLSS yenilikleriyle birlikte obje görüntü doğruluğu artabilir. Oyun içi objeler sadece 3D alana sarılmış dokulardan oluşuyor, bu nedenle yeni doku sıkıştırma teknolojisi doku kalitesini önemli oranda güzelleştirebilir.
Gelecekteki DLSS yinelemesinin daha ilgi alımlı tarafı ise asset generation özelliği. Varlık üretimi yani asset generation, oyun içindeki her türlü şeyin üretimiyle alakalı; karakter, arka plan, bina, ses, komut belgesi lisanları, önceden tasarlanmış 3B modeller vb. gibl.
DLSS 3 kare oluşturma teknolojisi performansı artırmak için gerçek kareler arasında kareler oluşturuyordu. Asset generation ise DLSS 3 kare üretiminin bir hatta birkaç adım ötesinde. Şayet vaatler gerçek olursa, oyun içi varlıklar tamamen DLSS aracılığıyla sıfırdan üretilecek.
17:10
