NVIDIA 即將推出其深度學習超級採樣 (DLSS) 技術的重大更新，過渡到創新的「Transformer 模式」。預計這項進步不僅可以增強效能，還可以降低 VRAM 的利用率，尤其有利於使用具有 8GB 或更少記憶體的 GPU 的遊戲玩家。
NVIDIA 的 DLSS Transformer 模型：低 VRAM GPU 的遊戲規則改變者
傳統上，NVIDIA 的 DLSS 使用卷積神經網路 (CNN) 運行，但最新的進展表明其將轉向基於 Transformer 的模型。此次升級預計將帶來許多優勢，例如提升影像品質和改進光線追蹤功能。最近，DLSS Transformer 模型已結束 Beta 階段，NVIDIA 聲稱該模型已包含大量 VRAM 最佳化。有關這些增強功能的詳細信息，請參閱Videocardz上的《DLSS 編程指南》 。
據報道，最新版本的 DLSS Transformer 模型在 310.3.1.0 SDK 中將顯存需求降低了約 20%，並且所有解析度下的顯存需求均有所降低。這對於在顯存有限的系統（例如 8GB 配置）上玩遊戲的使用者來說尤其重要。鑑於 NVIDIA 近期專注於高階遊戲玩家，這些增強功能令人耳目一新，應該會受到注重預算的玩家的歡迎。
Transformer 模型的優點摘要如下：該框架利用視覺變換器來評估幀內每個像素的重要性。該過程在多幀上迭代，從而實現更深入的理解，最終提升圖形處理和像素精度。該模型旨在將參數增加兩倍，並將渲染效能提升四倍，顯著提升了影像的縮放體驗。
隨著 DLSS Transformer 模型正式脫離測試階段，玩家可以期待這項突破性技術在未來幾個月內即將推出。
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