原帖由 mushroom 于 2020-2-29 16:22 发表
https://youtu.be/ScAQ5Of1LfE
DLSS 2.0 貌似非常好
原帖由 u571 于 2020-2-29 16:29 发表
你说的是1.X,2.0更新了算法和运行机制,理论上可以完美支持任何分辨率
德军总部1080P/DLSS2.0质量模式下帧率提升54%,画质打平8XTSAA,如果switch用上DLSS 2.0可以获得性能、晶体管和功耗最佳平衡,用GTX1 ...
原帖由 @Search 于 2020-2-29 17:21 发表
DF也搞了一期dlss.有关未来NS的可能运用
基本无痛升级.只要运算720P的量.达到1080P的画质
对低功耗SOC来说.这是最好的方案了.而且又是定制.比PC上运用更简单
不过对比PRO.NS2比较可能使用.成本也低
原帖由 @u571 于 2020-2-29 16:29 发表
你说的是1.X,2.0更新了算法和运行机制,理论上可以完美支持任何分辨率
德军总部1080P/DLSS2.0质量模式下帧率提升54%,画质打平8XTSAA,如果switch用上DLSS 2.0可以获得......
原帖由 u571 于 2018-9-14 07:17 发表
水果那玩意又不能支持主流框架,自己玩玩的东西,能耗比没啥意义
以现在能耗比最高且支持框架最多的TPU2.0和turing构架来说,每瓦电力深度学习性能大约4-5Tops,换7nm撑死也就6-8Tops,游戏机赛150Tops就为了干AA和图像超采样啊?
绝壁没有赛更多的CU单元更划算,GPU和手机用深度学习是因为有大量游戏之外的用途能用到,游戏机除了玩游戏看碟子还能干吗?游戏机玩深度学习一点意义都没有
原帖由 凶残的存在 于 2020-2-29 17:24 发表
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2k以下效果一般,因为像素信息不够,因此最适合的不是掌机,而是下一代4k主机
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