Nvidia научит старые видеокарты GeForce повышать FPS с помощью ИИ, но потом

Искусственный интеллект в современной графике развивается настолько стремительно, что даже топовые видеокарты прошлых поколений рискуют остаться на обочине прогресса. Однако, как выяснилось в ходе недавнего обсуждения, зеленый лагерь не спешит окончательно списывать со счетов владельцев GeForce RTX 30-й и даже 20-й серий. Вице-президент Nvidia по исследованиям в области прикладного глубокого обучения Брайан Катандзаро намекнул на возможность обратного портирования ключевых ИИ-функций, которые сегодня считаются прерогативой новейших видеокарт.

Почему старые RTX остались без генерации кадров?

С момента появления технологии DLSS в 2018 году Nvidia прошла долгий путь эволюции. Четвертая версия технологии, построенная на архитектуре трансформеров, принесла с собой мультикадровую генерацию (Multi Frame Generation, MFG), позволяющую синтезировать до трех искусственных кадров на каждый реально отрисованный. Этот прорыв стал эксклюзивом серии GeForce RTX 5000. При этом реконструкция лучей, суперразрешение и сглаживание на основе ИИ (DLAA) доступны на всех картах, начиная с 20-й серии. Первое поколение генератора кадров, дебютировавшее с RTX 40-й серии, так и не получили владельцы RTX 30-й и 20-й. Причина, по словам инженеров, кроется в аппаратных ограничениях.

Аппаратный Optical Flow vs. ИИ: в чем затык?

Катандзаро пояснил, что при создании DLSS 3 разработчики были вынуждены использовать выделенный аппаратный ускоритель Optical Flow. Этот блок, создававшийся годами для задач видеокодирования и компьютерного зрения, давал необходимую производительность, но имел критический недостаток: его алгоритмы было практически невозможно улучшить программно. Любые артефакты, возникавшие из-за работы этого аппаратного модуля, оставались «как есть» — нейросеть не могла их исправить. Именно отказ от аппаратного ускорителя и полный переход на ИИ-модель в DLSS 4 стал тем самым технологическим рывком, который позволил вывести генерацию кадров на новый уровень, но ценой потери совместимости со старым «железом».

«Когда мы создавали Nvidia DLSS 3 Frame Generation, нам было абсолютно необходимо аппаратное ускорение для вычислений Optical Flow. Но у нас не было достаточного количества тензорных ядер и не было достаточно хорошего алгоритма Optical Flow», — признался представитель Nvidia. Сложность в том, что любую аппаратную реализацию такого алгоритма действительно трудно улучшить: «Он такой, какой он есть, и те сбои, которые возникли из-за этого аппаратного Optical Flow, мы не могли исправить с помощью более умной нейронной сети».

Что достанется владельцам RTX 30 и RTX 20?

На фоне заявления Катандзаро можно предположить, что первая версия генератора кадров (Frame Generation из состава DLSS 3) в перспективе может появиться на видеокартах GeForce RTX 30-й серии. Однако для владельцев RTX 20-й серии шансы на это стремятся к нулю. Что касается мультикадрового генератора (MFG) из DLSS 4 — он почти наверняка останется эксклюзивом RTX 50-й серии. Для его работы требуются новые тензорные ядра, обеспечивающие радикально большую вычислительную мощность, заточенную под ИИ-нагрузки. «В будущем посмотрим, сможем ли что-то выжать для старого поколения оборудования», — резюмировал Катандзаро, оставив интригу.

С момента дебюта DLSS в 2018 году технология прошла путь от простого масштабирования до полноценной генерации контента. Каждое новое поколение видеокарт Nvidia приносило эксклюзивные ИИ-функции, которые затем, спустя время, частично адаптировались для более старых моделей. Например, RTX 20-я серия получила трассировку лучей, но не смогла обеспечить для нее приемлемую производительность без DLSS. Теперь история повторяется: владельцы карт прошлых поколений могут рассчитывать лишь на урезанные версии новых технологий, а полноценный функционал остается стимулом для апгрейда.

Подобная стратегия производителя формирует четкий рыночный сигнал: инвестиции в новое поколение видеокарт оправданы не только ростом сырой производительности, но и доступом к эксклюзивным алгоритмам, которые кардинально меняют пользовательский опыт. Для рынка это означает ускорение цикла замены оборудования среди энтузиастов, в то время как массовый сегмент, вероятно, получит «облегченные» версии ИИ-функций с задержкой в одно-два поколения.