新しいGPUシリーズの発表によりNVIDIA GeForce RTX 5000ジェンセン・ファン氏が率いる同社は、マルチフレーム世代によってもたらされた革新を活用して、コンピューターグラフィックスとゲームの世界に再び革命を起こす準備をしているテクノロジーのパッケージである新しいDLSS 4を世界に発表しました。チームのフレーム作成は、トランスフォーマーと生成人工知能の使用のおかげで進化しており、私たちは新しい、ある意味では革命的なテクノロジーの前に置かれています。
今回のようなことはありませんが、新しい NVIDIA グラフィックス カードの発売、そして何よりもその有効性は、それらに付随するアップスケーリング、スーパー サンプリング、およびフレーム生成テクノロジを無視することはできず、これらの GPU の心臓部はそうであると言わざるを得ません。単なるハードウェアではなく、DLSS 4 の基礎となる複雑なアルゴリズムにあり、その影響と利点は、後で説明するように、前世代のカードにも直接関係します。
つまり、「5000シリーズ」では、温室の GPU と人工知能は、もはや解消不可能な共生関係を封印します、ムーアの法則を回避し、フレームアクセルを押します。
ラスベガスの CES で NVIDIA エンジニアや研究者とともに 1 週間過ごした後、私たちは DLSS 4 とマルチ フレーム生成に関するニュースをすべてお伝えする準備ができました。
マルチフレーム生成: 「1 つと 3 つ」フレームレート
NVIDIA テクノロジーの最新パッケージによってもたらされた「革命」を理解するには、フレーム生成の概念から始める必要があります (すべてを、絶対的にすべてを見つけるために、) DLSS 3 で導入され、RTX 4000 カード専用です。
「単一」（または従来の）フレーム生成は、人工知能モデルを使用するテクノロジーです。中間フレームの作成と補間、以前にレンダリングされた 2 つのフレームから情報を復元し、それらを平均します。
このプロセスでは、シーンに含まれる動きベクトルなどの情報が、4000シリーズで導入された専用ハードウェアであるオプティカル フロー アクセラレータによって解析され、シーン内の光と影、幾何学的変化などの細部を伴うオプティカル フロー フィールドを計算します。 。このデータは AI モデルによって使用され、ネイティブにレンダリングされた 2 つのフレーム間で交差する新しいフレームが生成されます。言うまでもなく、最終的な結果は全体的なフレームレートの向上です。
マルチフレーム生成では、補間フレームの生成が倍増されます。1から3になる。ただし、この目標を達成するには、「従来の」方法では十分ではありません。生成される新しいフレームごとにオプティカル フロー アクセラレータと Tensor コアが介入する必要があり、新しい NVIDIA GeForce RTX 5090 のパワーでも十分ではありません。
もう一度、変化を起こすそれは新しい人工知能モデルの実装ですこれは、オプティカル フロー アクセラレータに代わる、最適化されたより効率的なオプティカル フロー フィールドの生成を担当します。この手法の導入により、以前の手法よりも最大 40% 高速になっただけでなく、メモリ使用量が最大 30% 削減され、システム全体の負荷が軽減されます。新しいモデルによって実証された効率のおかげで、NVIDIA はそれを「単一」フレーム生成にも適用することを決定し、RTX 4000 シリーズ GPU にも大きな利点をもたらします。
マルチフレーム生成には、代わりに Blackwell アーキテクチャによって導入されたハードウェアの革新が必要です、NVIDIA の最新の「魔法」を RTX 5000 シリーズ専用にします。
実際、複数のフレームを生成するには、一定かつ一貫した「フレーム ペーシング」が必要です。フレーム ペーシングは、ゲームやグラフィックス アプリケーションの実行中に時間の経過とともにフレームが分散される方法であり、フレームの実際の「リズム」です。リズムが均一であればあるほど、グラフィックスはより滑らかになります。 DLSS 3 では、個々のエンジンによって分散される CPU と GPU 間のワークロードが異なるため、フレーム ペーシングは変動することがよくあります。
DLSS 4 マルチ フレーム生成では、代わりにと呼ばれるものが使用されます。フリップメーターハードウェア、分配キューを CPU からディスプレイを制御するコンポーネントに移動し、Blackwell GPU に直接統合されます。このようにして、フレームは DisplayPort または HDMI 経由でモニターに送信される直前に補間され、均一なフローが保証されます。
超解像度、レイ再構成、単一フレームごとのマルチフレーム生成などのすべての AI モデルの実行にも、大きなコンピューティング能力が必要です。この場合、ビデオ カード RTX 5000 にのみ搭載された第 5 世代 Tensor コアによってもたらされます。
つまり、マルチ フレーム生成により、従来のネイティブ レンダリングは人工知能のアプリケーションによって克服され、CES 2025 の基調講演でジェンセン フアン氏が約束したパフォーマンスを達成するために不可欠なツールになります。
DLSS 4: ニューラル レンダリング革命
NVIDIA は、元の命名法を維持しながら、深層学習スーパー サンプリングの第 4 バージョンで、次のように定義できるものへの扉を開くテクノロジーのパッケージを提供します。レンダリングニューラル。
冒頭でも述べたように、DLSS 4 ではトランスフォーマーの使用が導入されています、一連のデータを効率的に管理および処理するように設計されたニューラル ネットワーク アーキテクチャであり、ChatGPT、Gemini、Midjourney などの生成人工知能モデルの基礎となります。
私たちの中で私たちはこの機能の背後にあるテクノロジーを分析しました。これまで、DLSS はCNN (畳み込みニューラル ネットワーク)、ローカル操作を通じてピクセル情報を処理します。つまり、隣接するピクセルと相対的な空間内で、および複数のフレームにわたる時間内で処理されます。
に基づいた建築ビジョントランスフォーマー「これにより、AI は元のピクセルの前後のフレーム上で、シーン全体のコンテキストでピクセルを分析できるようになり、より広い時間枠に分布するより広範なパターンを識別できるようになります。したがって、「アップスケールされた」ピクセルはより正確で一貫性があり、元の画像と自然に統合され、アーティファクトが少なく、より詳細な画像が提供されます。このようにして、ゴースト効果が最小限に抑えられ、最初の画像の完全性がほぼ完全に保存されます。
トランスベースのモデルは超解像だけでなく、。 Alan Wake 2 をサンプルとして NVIDIA が使用した画像は、従来の DLSS で発生する問題の一部を解決するこの新しいテクノロジの有効性を示しています。
マルチフレーム生成とは異なり、Transformer ベースの DLSS は、2000 シリーズまでのすべての RTX GPU で利用可能になりますたとえ最初はベータ版であっても、生成 AI に基づいたテクノロジーであるため、適切に動作するには実際にはある程度の時間と最小限の最適化がかかる可能性があります。さらに、発売時には 75 タイトルでネイティブに利用可能ですが、DLSS 4 は別の重要な革新をもたらします。実際には、NVIDIA アプリから直接ドライバー経由で強制的に実行することが可能です。3 つの異なるモデルから選択できます: フレーム生成のための DLSS オーバーライド (フレーム生成のみ) RTX 5000)、モデル用の DLSS オーバーライド (RTX 5000 および RTX 4000)、および超解像度用の DLSS オーバーライド。
DLSS 4 とマルチ フレーム生成は、待望の NVIDIA Blackwell カードの発売に伴う基本的な革新であり、おそらく、この新世代の GPU の運命を決定づけることになります。 NVIDIA GeForce RTX 5000 シリーズは、これらの新しいレンダリング テクノロジの効果を最大化するように設計および開発されており、同時に前世代のグリーン チーム カードにも直接的なメリットをもたらします。
材料の科学が今のところ乗り越えられない限界に直面して行き詰まっているように見えるとしても、人工知能の科学は私たちにまだ探求されていない未来を提供します。