2 недели назад 29 июня 2025 в 18:17 7470

Компания NVIDIA оптимизировала алгоритмы DLSS 4, уменьшив объем используемой видеопамяти на 20%. Обновление затронуло Transformer-модели, которые теперь требуют на 40% больше памяти по сравнению с CNN-аналогами вместо прежних 100%. Изменения вошли в версию SDK 310.3.0, обнаруженную ресурсом VideoCardz.

При разрешении 1080p новые алгоритмы занимают 85,77 МБ видеопамяти против 106,9 МБ в предыдущей версии. Для сравнения, традиционные CNN-модели используют 60,83 МБ. С ростом разрешения потребление памяти увеличивается линейно — в 4K показатель достигает 307,37 МБ, что в 3,5 раза выше базового значения.

Экономия памяти становится заметнее при высоких разрешениях. В 4K разница составляет 80 МБ, а в 8K объем используемой памяти превышает 1 ГБ даже после оптимизации. Для современных видеокарт с объемом видеопамяти 8-24 ГБ такие изменения не оказывают существенного влияния на производительность.

Отдельно NVIDIA доработала механизм генерации кадров в DLSS 4. Технология стала потреблять на 30% меньше видеопамяти — в тестах с игрой Warhammer 40K: Darktide при 4K экономия достигла 400 МБ по сравнению с DLSS 3. Генерация кадров традиционно требует больше ресурсов, чем повышение разрешения.

Разработчики сохранили преимущества Transformer-моделей, которые содержат в два раза больше параметров, чем CNN-версии. Это позволяет достигать качества изображения, близкого к рендерингу в исходном разрешении. Ранее компания уже оптимизировала DLSS 3.8.10, а в будущем планирует дополнительно уменьшить размер DLL-файлов.

Эксперты отмечают, что снижение требований к видеопамяти особенно важно для бюджетных видеокарт с ограниченным объемом буфера. Однако основные преимущества обновления проявятся в будущем при переходе на более высокие разрешения, где разница в потреблении памяти станет существеннее.

Сравнение с конкурентными технологиями AMD FSR и Intel XeSS показывает разные подходы к оптимизации. Решение NVIDIA делает ставку на сложные нейросетевые модели, тогда как альтернативные варианты часто используют менее ресурсоемкие алгоритмы. Текущее обновление сокращает этот разрыв без потери качества изображения.

Никто не прокомментировал материал. Есть мысли?