Test GeForce RTX 2070, 2080, 2080 Ti : que vaut le haut de gamme de Turing ?

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Le 21 septembre 2018
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Deep Learning & Tensor Cores


Les Tensor Cores représentent l'autre grande nouveauté mise en avant par NVIDIA, et issue également de l'architecture Volta. Comme sur celle-ci, les Tensor Cores sont des unités spécialisées sur les opérations matricielles, qui sont les principales fonctions utilisées dans le Deep Learning. Ces Tensor Cores vont permettre d'accélérer drastiquement ce type d'opérations et d'apporter de nouvelles techniques - comme le DLSS, pour Deep Learning Super Sampling.

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Le gain de performance devrait être important, nous ne manquerons pas de le vérifier dans ce test.


L'exemple du DLSS est le premier à nous avoir été montré en démo temps réel. Il s'agit d'un « super » anti-aliasing qui se rapproche du résultat du TAA, très utilisé dans les jeux du moment. Le DLSS utilise beaucoup moins de ressources grâce à l'utilisation de moins de samples - les Tensor Cores se chargeant de créer les éléments intermédiaires grâce à l'IA - et aux modèles d'instructions fournis par NVIDIA via des mises à jour de pilotes.

Ces fameux modèles d'instructions sont calculés chez NVIDIA avec leur nouveau framework NGX, qui utilise les réseaux neuronaux pour améliorer les graphismes, rendus et autre application coté client. Pour faire simple, NVIDIA va utiliser ses supercalculateurs DGX SaturnV pour générer des images de la meilleure qualité possible, en super haute résolution. Puis entraîner un modèle d'IA pour qu'il génère des images intermédiaires dans une résolution plus basse mais aussi fidèle que possible.

On imagine qu'à terme d'autres améliorations pourront être mises en place, mais déjà plus de 25 jeux ont annoncé la prise en charge du DLSS. Le gros du travail étant effectué coté NVIDIA, on peut comprendre qu'il soit facile de convaincre les développeurs.
Modifié le 07/11/2018 à 19h36
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