Nvidia ನ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ನಿರ್ದೇಶಕ, Jensen Huang, ಅದರ ಐದನೇ ಪೀಳಿಗೆಯಲ್ಲಿ Deep Learning Super Sampling ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಕುರಿತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು GTC ಜಾಗತಿಕ ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. Durante ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮ್ಮೇಳನ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕೃತಕತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರು ನೇರವಾಗಿ ತಿಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರಸ್ತುತಿಯು ಮೂಲತಃ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಡೆವಲಪ್ಮೆಂಟ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋಗಳಿಂದ ಕಲ್ಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಆಂಪ್ಲಿಫೈಯರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ.
ಹೊಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪರಿಚಯವು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳ ಬಿಡುಗಡೆಯ ನಂತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವೇದಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ತೀವ್ರವಾದ ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿತು. ಸಮುದಾಯದಿಂದ Parte ಸಾಧಿಸಿದ ಫೋಟೊರಿಯಲಿಸಂನ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಉತ್ಸಾಹವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿತು, ಆದರೆ ಮತ್ತೊಂದು ಗುಂಪು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಬಜೆಟ್ ನಿರ್ಮಾಣಗಳಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಟೀಕಿಸಿತು, ನರಮಂಡಲಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅಪಹಾಸ್ಯ ಮಾಡುವ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ, ತಯಾರಕರು ಉಪಕರಣವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪುನರುಚ್ಚರಿಸಿದರು, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪೋಸ್ಟ್-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಿಂದ ದೂರ ಸರಿಯುತ್ತದೆ.
ಈ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯವು ದೃಢವಾದ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಂಪನಿಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡವು ನಡೆಸಿದ ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದೆ. Para ಭರವಸೆಯ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಡ್ಗಳಿಂದ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಬೃಹತ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ, ಇಮೇಜ್ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
- ನಿರಂತರ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರಕಾಶದ ಸಮಗ್ರ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ.
- ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾದ ಫ್ರೇಮ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಿದ ಕಮಾಂಡ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ.
- Unreal Engine 5 ನಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಎಂಜಿನ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಬೆಂಬಲ.
- 4K ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೈನಾಮಿಕ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರ
ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಡ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಬೆಲ್ಟ್ನ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ನರಗಳ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರಚಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾನಿಟರ್ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಅಂತಿಮ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಮತ್ತು ಬೆಳಕಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳಿಗೆ ವಿವರಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಕೆಲವೇ ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರಾಸ್ಟರೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊರಹಾಕುತ್ತದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿರುವ ಮೀಸಲಾದ ಟೆನ್ಸರ್ ಕೋರ್ಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇತರ ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಅನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಟೆಕಶ್ಚರ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಫಲನಗಳ ಮನರಂಜನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳು ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರದ ನಿರೂಪಣೆ ಮತ್ತು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮಾನವ ಸ್ಪರ್ಶವನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ತಯಾರಕರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸೃಜನಶೀಲ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕಲಾವಿದರಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಡಿಜಿಟಲ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಉತ್ಪಾದನೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು, ಕಂಪನಿಯು ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಂದ ಕುತೂಹಲದಿಂದ ಕಾಯುತ್ತಿರುವ ಉತ್ತಮ ವಾಣಿಜ್ಯ ಆಕರ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಿಂದ ಬಿಡುಗಡೆಯಾಗದ ಆಟದ ಆಯ್ದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ. ಪ್ರದರ್ಶನಗಳು Assassin ನ Creed Shadows ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು The Elder Scrolls IV ರ ರಿಮೇಕ್: Oblivion, ಅನಿಮೇಷನ್ಗಳ ದ್ರವತೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಿರಣದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾದ ಸಂರಚನೆಯು ಎರಡು GeForce RTX 5090 ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. Essa ಎಕ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಲ್ಲಾ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಆಯ್ಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳ ಗರಿಷ್ಟ ಮಿತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನ ಮಾನಿಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಫ್ರೇಮ್ ದರಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಠಾತ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಲನೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಕುರುಹುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.
Ubisoft ಫ್ರ್ಯಾಂಚೈಸ್ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ, ಊಳಿಗಮಾನ್ಯ Japão ಅನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಲು ನರಗಳ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಒಂದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಹವಾಮಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ನಿಖರತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಹಗಲು ಮತ್ತು ರಾತ್ರಿಯ ಚಕ್ರದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ನೆರಳುಗಳು ಫ್ರೇಮ್ ರಿಫ್ರೆಶ್ ದರವನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡದೆಯೇ ಬಹು ಬೆಳಕಿನ ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ.
ಸ್ಟುಡಿಯೋಗಳಿಂದ ಕಲಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಸೌಂದರ್ಯದ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಭಯವು ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಯ ಆಡಳಿತವು ಚರ್ಚಿಸಿದ ಕೇಂದ್ರ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ದೃಶ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಹಂತದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ಯೋಜನೆಯ ಕಲಾ ನಿರ್ದೇಶಕರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಅಧಿಕೃತ ಖಾತರಿಯಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕಚ್ಚಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮೂಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಬಣ್ಣದ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ನೆರಳು ತೀವ್ರತೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸದ ತೀಕ್ಷ್ಣತೆಯನ್ನು ಸ್ಟುಡಿಯೋಗಳ ಸೃಜನಶೀಲ ತಂಡಗಳು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ. Esse ಮಟ್ಟದ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯು ಆಟಗಳು ತಮ್ಮ ಅನನ್ಯ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಗುರುತನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಸುತ್ತುವರಿದ ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯಿಂದ ಕಚ್ಚಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಡುವಿನ ಆದ್ಯತೆಯವರೆಗಿನ ಉತ್ತಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ರಚನೆಕಾರರ ಮೂಲ ದೃಷ್ಟಿಯು ಅಂತಿಮ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
- ವಿಭಿನ್ನ ಕಲಾ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಶೈಲಿಗಳಿಗೆ ತೀಕ್ಷ್ಣತೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಪರಿಮಾಣದ ಪರಿಣಾಮಗಳ ತೀವ್ರತೆಯ ಮಾಡ್ಯುಲೇಶನ್.
- ಪ್ರತಿ ಆಟಕ್ಕೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟಾಡೇಟಾದ ಏಕೀಕರಣ.
- ಆಟಗಾರನಿಂದಲೇ ಫ್ರೇಮ್ ದರ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ನಡುವೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್.
ಸುಧಾರಿತ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಉನ್ನತ-ಸಾಲಿನ ಘಟಕಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆಯು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರವೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ. GeForce RTX 5090 ಕಾರ್ಡ್ಗಳ ಮೇಲಿನ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತ ಗಮನವು ತೀವ್ರವಾದ ಫೋಟೊರಿಯಲಿಸಂ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಉತ್ಸಾಹಿ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುವುದು ಉದ್ಯಮದ ತಕ್ಷಣದ ಸವಾಲು ಎಂದು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ತಜ್ಞರು ಗಮನಸೆಳೆದಿದ್ದಾರೆ. ಪ್ರವೇಶದ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮಧ್ಯಮ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಪೀಳಿಗೆಯ ಡೆಸ್ಕ್ಟಾಪ್ ಕನ್ಸೋಲ್ಗಳಿಗೆ ಅಳೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಾರ್ಡುಗಳ ರಚನೆಯು ಈ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಚಕ್ರವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಯಾರಕರು ಸಂಕೇತಿಸಿದರು, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಘನ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಚಾಲ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಚಾಲಕ ನವೀಕರಣಗಳು ಮುಂಬರುವ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ ಕೋರ್ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತವೆ, ವಿದ್ಯುತ್ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಸಂಭವಿಸುವ ಉಳಿದ ದೃಶ್ಯ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಝೂಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಸ್ಥಳೀಯ ಮತ್ತು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಚಿತ್ರದ ನಡುವಿನ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಮಾನವನ ಕಣ್ಣಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಗ್ರಾಹ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ತಾಂತ್ರಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ನೋಟ
ಈವೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಧಾರಿತ ರೆಂಡರಿಂಗ್ಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗೆ ಹಲವಾರು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ನಿರ್ಮಾಪಕರು ಬೆಂಬಲ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದರು. Diretores ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ವರದಿಯು ಕಚ್ಚಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಉಳಿತಾಯವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆಟದ ರಚನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಬಜೆಟ್ಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
- ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಕಳೆದ ಸಮಯ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.
- ಸುಪ್ತತೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರ ಪರಿಣಾಮವಿಲ್ಲದೆ ವಸ್ತುಗಳ ಹೆಚ್ಚಿದ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಸಾಂದ್ರತೆ.
- ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡದೆಯೇ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಮುಕ್ತ-ಪ್ರಪಂಚದ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಕಡಿಮೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚದೊಂದಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರಕಾಶದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರಾಸ್ಟರೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾನದಂಡಗಳ ಅಂತ್ಯ
ಸಮ್ಮೇಳನದ ಮುಕ್ತಾಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಅಧಿಕೃತ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ತಮ್ಮ ಭೌತಿಕ ಸಿಲಿಕಾನ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಲುಪುತ್ತಿವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನರಗಳ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಹೂಡಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮನರಂಜನೆಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಕಾಸದ ನಿರಂತರತೆಗೆ ಮುಖ್ಯ ಮತ್ತು ಅನಿವಾರ್ಯ ಮಾರ್ಗವಾಗಿ ತಯಾರಕರಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ವಾಣಿಜ್ಯ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಎಂಜಿನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆನ್ಸರ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ನಡುವಿನ ಆಳವಾದ ಏಕೀಕರಣವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಉದ್ಯಮದ ಹೊಸ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಶಬ್ದಾರ್ಥವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ನೀರು, ಗಾಜು ಅಥವಾ ಲೋಹವನ್ನು ಹೊಡೆದಾಗ ಬೆಳಕಿನ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವಿಭಿನ್ನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಮುಂಬರುವ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
