NVIDIA DLSS 4: CES 2025 で議論された変革の飛躍
CES 2025 では、NVIDIA の応用ディープラーニング研究担当副社長である Bryan Catanzaro 氏が、最近発表された NVIDIA Deep Learning Super Sampling (DLSS) 4 についての洞察を共有しました。ディスカッションでは、超解像度、レイ再構成、フレーム生成などの主要分野における大きな進歩が強調され、グラフィックス技術の未来を垣間見る刺激的な機会が愛好家やゲーマーに提供されました。
AIで超解像度を革新
カタンザーロは、スーパー レゾリューションとレイ リコンストラクションの両方において、従来の畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) から洗練されたトランスフォーマー モデルへの革新的な移行について詳しく説明しました。これらの新しいモデルは強化されたインテリジェンスを誇り、より大きなデータセットを処理して優れた決定を下すことができるため、これまで NVIDIA DLSS を悩ませてきたチラつきやゴーストなどの歴史的問題に最終的に対処できます。特に、更新されたスーパー レゾリューション モデルは、以前のモデルと比較して計算能力が 4 倍も向上しています。カタンザーロは、追加のレンダリング時間に関する具体的な見積もりは控えましたが、この進歩は、まもなく発売される予定の Blackwell 搭載の GeForce RTX 50 シリーズ グラフィックス カードを活用するための最高の方法であることを強調しました。
フレーム生成: AI を活用した再設計
フレーム生成の全面的な見直しは、オプティカルフロー ハードウェア アクセラレーションへの依存から完全に AI 駆動のソリューションへの大きな転換を示しています。Catanzaro 氏は、この移行の背後にある理論的根拠について次のように述べています。
「NVIDIA DLSS 3 フレーム ジェネレーションを構築したとき、オプティカル フローを計算するためにハードウェア アクセラレーションが絶対に必要でした。Tensor コアが足りず、十分なオプティカル フロー アルゴリズムもありませんでした。」
彼は、過去の制限を考慮するとオプティカルフローの使用は現実的な選択であったが、この依存によりパフォーマンスの向上が困難になったと詳しく説明しました。DLSS 4 で新たに導入されたフレーム生成のための AI 中心のアプローチは、この課題を是正し、高品質のグラフィックスを提供するためのより適応性が高く効率的な方法を提供することを目指しています。
世代を超えたパフォーマンスの最適化
Digital Foundry の Alex Battaglia 氏との啓発的なやり取りの中で、Catanzaro 氏は新しいフレーム生成技術を GeForce RTX 30 シリーズのような古いハードウェアに適応させる可能性について議論しました。彼は次のように述べています。
「これは主に最適化とエンジニアリング、そして究極のユーザー エクスペリエンスの問題だと思います。」
当面の焦点は RTX 50 シリーズにあるが、彼は、最適化の取り組みとユーザー エクスペリエンスの向上次第で、古い GPU の将来の可能性についても楽観的な見方を示した。
過去の世代の振り返りと将来の展望
以前、RTX 40 シリーズでフレーム生成が導入されたとき、Catanzaro 氏は、ハードウェアの制約によりメリットが限られる可能性があるものの、以前のモデルに移植できる可能性を示唆していました。DLSS 4 でオプティカル フロー ハードウェア アクセラレータが削除されたことで、互換性が広がる可能性がありますが、Tensor Core のパフォーマンスに対する要求が高まっているため、古いアーキテクチャでは依然として課題があると警告しました。
ゲーム体験の向上
技術的な強化以外にも、Catanzaro 氏は、更新されたフリップ メータリングを CPU プロセスから分離することの重要性を強調しました。これにより、フレーム タイムの変動が 5 ～ 10 分の 1 に減少しました。この進歩により、フレーム ペースが大幅に改善されると予想されます。また、別の AI ベースのテクノロジである Reflex 2 の統合により、より「接続された」ゲーム体験が実現し、低遅延を優先するゲーマーに受け入れられるはずだと指摘しました。
NVIDIA は DLSS テクノロジーの限界を押し広げ続けていますが、CES 2025 で共有された会話と洞察は、ゲーミング グラフィックスとユーザー エクスペリエンスの革新に対する同社の取り組みを再確認するものです。
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