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英偉達DLSS 310.3.0:Transformer模型顯存優化,平均降幅達20%

   時間:2025-06-30 13:49 來源:ITBEAR作者:楊凌霄

英偉達近期更新了其DLSS(深度學習超級采樣)軟件開發工具包至310.3.0版本,這一更新不僅聚焦于錯誤修正和系統穩定性的提升,還標志著一個重要里程碑:Transformer模型正式脫離測試階段,邁向全面應用。英偉達此前曾預告,隨著對Transformer模型的持續優化,未來幾年內,用戶將見證圖像質量的顯著飛躍。

在新版本中,英偉達對Transformer模型的顯存利用效率進行了大幅度優化。與先前的310.2.0版本相比,從1080P至8K的不同分辨率下,顯存使用量均有不同程度的減少,平均降幅接近20%。這一改進意味著,DLSS在執行超分辨率及光線追蹤重建任務時,對顯存的需求大幅降低。

英偉達強調,Transformer模型通過增強時間穩定性、減少圖像鬼影現象以及在動態場景中展現更多細節,進一步提升了RTX 20/30/40系列顯卡的DLSS性能體驗。傳統DLSS依賴于卷積神經網絡(CNN),通過分析局部圖像信息并在連續幀中追蹤變化來合成新像素。而全新的Transformer模型則引入了視覺Transformer技術,利用自注意力機制評估整個幀內每個像素的重要性,并跨越多個幀進行信息整合。

此次更新,無疑為游戲玩家和圖形處理專業人士帶來了福音,他們將在享受更低硬件資源消耗的同時,體驗到更加細膩、逼真的視覺效果。英偉達持續的技術革新,正不斷推動圖形處理技術的邊界,引領行業邁向新的高度。

 
 
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