NVIDIA 全新 DLSS Transformer 模型有望将 VRAM 使用率降低 20%，从而提升中端 GPU 的性能

NVIDIA 即将推出其深度学习超级采样 (DLSS) 技术的重大更新，过渡到创新的“Transformer 模型”。预计这一进步不仅可以增强性能，还可以降低 VRAM 的利用率，尤其有利于使用具有 8GB 或更少内存的 GPU 的游戏玩家。

NVIDIA 的 DLSS Transformer 模型：低 VRAM GPU 的游戏规则改变者

传统上，NVIDIA 的 DLSS 使用卷积神经网络 (CNN) 运行，但最新的进展表明其将转向基于 Transformer 的模型。此次升级预计将带来诸多优势，例如提升图像质量和改进光线追踪功能。最近，DLSS Transformer 模型已结束 Beta 阶段，NVIDIA 声称该模型已包含大量 VRAM 优化。有关这些增强功能的详细信息，请参阅Videocardz上的《DLSS 编程指南》。

NVIDIA DLSS 图像 — 图片来源：NVIDIA via Videocardz

据报道，最新版本的 DLSS Transformer 模型在 310.3.1.0 SDK 中将显存需求降低了约 20%，并且所有分辨率下的显存需求均有所降低。这对于在显存有限的系统（例如 8GB 配置）上玩游戏的用户来说尤其重要。鉴于 NVIDIA 近期专注于高端游戏玩家，这些增强功能令人耳目一新，应该会受到注重预算的玩家的欢迎。