ICAT .. سلاح إنفيديا الجديد في حربها مع AMD وإنتل

تريد NVIDIA معرفة أن تقنية FidelityFX Super Resolution من AMD هي مجرد مطالبة ، ولا شيء يتفوق على تقنيتها المسماة Deep Learning Super Sampling أو DLSS التي يمكن لوحدات معالجة الرسومات استخدامها لتعزيز الإطارات أو جودة صورة الألعاب.

لإثبات ذلك ، تحاول Nvidia تجربة تكتيك جديد من خلال إطلاق أداة مطابقة للصور تحمل اسمًا رائعًا مجانًا ، بحيث يمكن للجميع رؤيتها بأنفسهم.

يرمز ICAT إلى مقارنة الصور وتحليلها ، وهذه الأداة عبارة عن برنامج بسيط يتيح لك عرض الكثير من لقطات شاشة الألعاب وحتى مقاطع الفيديو المسجلة جنبًا إلى جنب ، ومحاذاة الإطارات تلقائيًا ، وتسمح لك بالتحرك بسلاسة خلال كل مشهد ، والاحتفاظ بها. داخل. وخارجها ، كل ما حولهم. الصور أو مقاطع الفيديو في وقت واحد.

الأداة لها واجهة سحب وإفلات. باستخدام الأداة ، تأمل NVIDIA في إظهار مدى ضعف دقة AMD الفائقة الدقة مقارنة مع Deep Learning Super Sampling أو حتى تقنية NVIDIA المنفصلة لترقية المساحة.

تعمل تقنيات الترقية المكانية ، مثل AMD FidelityFX Super Resolution ، على تشغيل كل إطار فيديو في لعبتك واحدًا تلو الآخر باستخدام خوارزمية ثابتة. لا يتطلب تشغيل GPU خاص.

من ناحية أخرى ، فإن تقنية Deep Learning Super Sampling من NVIDIA هي تقنية تحديث مؤقتة تقارن إطارات متعددة.

ضع في اعتبارك كيف تسير الأمور في مشهد ألعاب الفيديو وقم بمعالجتها جميعًا باستخدام شبكة عصبية تعمل حصريًا من خلال نوى Tensor التي يمكنك العثور عليها في وحدة معالجة الرسومات Nvidia RTX.

أداة مقارنة الصور الجديدة من Nvidia

تمتلك الشركة أيضًا مقياسًا فضائيًا خاصًا بها ، يسمى Nvidia Image Scaling. يبدو أنه مخفي داخل لوحة تحكم Nvidia. لكن الشركة جعلته مفتوح المصدر عبر GitHub باستخدام SDK لدعم كل علامة تجارية من GPU.

يمكن للمطورين دمج Nvidia Image Scaling محليًا في ألعابهم إذا أرادوا ، مثل AMD’s FidelityFX Super Resolution.

وتقوم الشركة بإدخال Nvidia Image Scaling في تطبيق GeForce Experience حتى تتمكن من لعبها في أي لعبة. ويمكنك ضبط منزلق الحدة في اللعبة باستخدام تراكب NVIDIA حتى تتمكن من رؤية الفرق.

وفقًا للشركة ، فإن Deep Learning Super Sampling ، وخاصة DLSS 2.3 الجديد ، يتفوق على Nvidia Image Scaling. وأحيانًا تعمل بشكل أفضل من الصورة الأصلية.

تعد الشركة بأن الألعاب يمكن أن تبدو أفضل مع التعلم الكافي وتشغيلها بشكل أسرع من الألعاب الأصلية مع DLSS.