प्रकाश भौतिकी को देखने से पहले कभी भी अनुकरण न करें
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एनवीडिया आरटीएक्स
एनवीडिया ने एआई-त्वरित प्रौद्योगिकी के बारे में बात की गई बेंचमार्क का एक नया सेट साझा किया है। सटीक तकनीक कंपनी के कुख्यात ट्यूरिंग आर्किटेक्चर के पीछे है।
एनवीडिया ने अद्भुत वास्तविक समय ग्राफिक्स के साथ डीएलएसएस संचालित 4K प्रतिपादन का उपयोग करने से प्रदर्शन लाभ प्राप्त किया। डेटा सामान्य 4K प्रतिपादन + TAA (टेम्पोरल एंटी-अलियासिंग) पर काफी लाभ दिखाता है।
Nvidia में 16GB DDR4 Corsair मेमोरी स्टिक, विंडोज 10 64-बिट और Nvidia ड्राइवर वर्जन 416.25 के साथ i9-7900X 3.3Ghz CPU का इस्तेमाल किया गया। ट्यूरिंग आर्किटेक्चर और डीएलएसएस की शक्ति की तुलना करने पर कंपनी ने अद्भुत प्रदर्शन लाभ प्राप्त किया।
डीएलएसएस के लिए धन्यवाद, आगामी एनवीडिया आरटीएक्स 2070 आराम से जीटीएक्स 1070 को दोगुना कर देता है। इन शर्तों के तहत, RTX 2080Ti के रूप में जाना जाने वाला पावरहाउस 41% प्रदर्शन लाभ के साथ GTX टाइटन एक्सपी को हराता है।
एनवीआईडीआईए के सीईओ जेन्सेन हुआंग का मानना है कि अगर वे एक तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला और एक एआई बनाते हैं जो कुछ प्रकार के पिक्सेल बनाते हैं तो हम इसे 114Tflops Tensor Cores पर चला सकते हैं।
'अगर हम एक तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला और एक एआई बना सकते हैं जो कुछ प्रकार के पिक्सेल की कल्पना कर सकता है और कर सकता है, तो हम इसे अपने 114 टेराफ्लॉप्स ऑफ़ टेन्सर कोर पर चला सकते हैं, और परिणामस्वरूप सुंदर चित्र पैदा करते हुए प्रदर्शन बढ़ा सकते हैं। '
ठीक है, हमने कंप्यूटर ग्राफिक्स के साथ ट्यूरिंग के साथ ऐसा किया है।
नतीजतन, हमारे 114 टेराफ्लॉप्स ऑफ टेन्सर कोर परफॉर्मेंस और 15 टेराफ्लॉप्स को प्रोग्राम करने योग्य शैडर प्रदर्शन के संयोजन के साथ, हम अविश्वसनीय परिणाम उत्पन्न करने में सक्षम हैं।
एनवीडिया ने इस पर पोस्ट किया आधिकारिक ब्लॉग और अपनी लूनर लैंडिंग को आरटीएक्स रियल-टाइम रे ट्रेसिंग तकनीक के साथ साझा किया। यह बहुत सस्ती लागत और कम विकास के समय में प्रकाश भौतिकी को देखने से पहले कंपनी को कभी भी अनुकरण करने की अनुमति नहीं देता है।
डीप लर्निंग सुपर सैंपलिंग या डीएलएसएस श्योरिंग के साथ पिक्सेल बनाने की अनुमति देता है, लेकिन स्क्रैच से पूरे दृश्य को बनाने के लिए आवश्यक कार्यभार और हॉर्सपावर को प्रभावी ढंग से कम करके, AI के साथ उनमें से कुछ की कल्पना करता है।
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