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Nvidia presume que el DLSS 10 será del futuro: renderizado neuronal y todo lo que siempre soñamos

El futuro era esto, ojalá fuera 2030 ya

Nvidia presume que el DLSS 10 será del futuro: renderizado neuronal y todo lo que siempre soñamos
Chema Carvajal Sarabia

Chema Carvajal Sarabia

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Para muchos ordenadores del mundo, la llegada del DLSS y demás tecnología de reescalado son la cura a la obsolescencia inevitable del hardware. Con menos potencia se puede conseguir gráficos de locura, siempre y cuando la tecnología vaya avanzando. Y ahí Nvidia es la reina con su DLSS.

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Es probable que una futura versión de DLSS incluya renderizado neuronal completo, según ha explicado Bryan Catanzaro, vicepresidente de Investigación Aplicada de Aprendizaje Profundo de Nvidia.

En una mesa redonda organizada por Digital Foundry, varios expertos de la industria del videojuego hablaron sobre el futuro de la IA en el negocio.

Durante la charla, Catanzaro de Nvidia levantó algunas cejas con su franqueza para predecir algunas características clave de un hipotético “DLSS 10”.

Una tecnología que lleva creciendo desde las RTX 20 de 2018

Hemos visto importantes avances en la tecnología DLSS de Nvidia a lo largo de los años. Lanzada por primera vez con las GPU de la serie RTX 20, muchos se preguntaron por el verdadero valor de tecnologías como los núcleos Tensor incluidos en las GPU de juegos

Los primeros juegos de trazado de rayos, y la primera versión de DLSS, eran de dudoso mérito. Sin embargo, DLSS 2 mejoró la tecnología y la hizo más útil, lo que llevó a que se utilizara más ampliamente, y se copiara, primero a través de FSR2 y más tarde con XeSS.

DLSS 3 debutó con las tarjetas gráficas de la serie RTX 40, añadiendo la tecnología Frame Generation. Con el escalado y la generación de fotogramas, el renderizado neural permite potencialmente que un juego sólo renderice por completo 1/8 (12,5%) de los píxeles.

Más recientemente, DLSS 3.5 ofreció algoritmos de eliminación de ruido mejorados para juegos de trazado de rayos con la introducción de la tecnología de reconstrucción de rayos.

Esta cronología plantea interrogantes sobre el camino que podría seguir Nvidia en futuras versiones de DLSS. Y, por supuesto, “Deep Learning Super Sampling” ya no se aplica realmente, ya que las dos últimas incorporaciones se han centrado en otros aspectos del renderizado.

¿Hacia dónde va el DLSS de Nvidia?

Digital Foundry planteó esta pregunta al grupo: “¿Dónde veis el DLSS en el futuro? ¿Qué otras áreas problemáticas podría abordar el aprendizaje automático de forma adecuada?”.

Bryan Catanzaro sacó inmediatamente el tema del renderizado neuronal completo. Esta idea no es tan descabellada como parece. Catanzaro recordó al panel que, en la conferencia NeurIPS de 2018, los investigadores de Nvidia mostraron una demo de mundo abierto de un mundo renderizado en tiempo real utilizando una red neuronal.

Durante esa demo, el motor de juego UE4 proporcionó datos sobre qué objetos había en una escena, dónde estaban, etc., y el renderizado neuronal proporcionó todos los gráficos en pantalla.

Los gráficos en 2018 eran bastante básicos: “Nada que se acercara a Cyberpunk”, admitió Catanzaro. Sin embargo, los avances en la generación de imágenes por IA han sido increíbles desde entonces. Mira los saltos de calidad que hemos visto en los generadores de imágenes de IA en el último año, por ejemplo”.

Catanzaro sugirió que la demo de 2018 era un vistazo a una importante área de crecimiento de la IA (generativa) en los juegos. “DLSS 10 (en un futuro muy lejano) va a ser un sistema de renderizado completamente neuronal”, especuló. El resultado serán juegos “más inmersivos y bellos” de lo que la mayoría puede imaginar hoy en día.

De aquí a DLSS 10, Catanzaro cree que veremos un proceso gradual, controlable por los desarrolladores y coherente. Los desarrolladores ya tienen experiencia con herramientas que les permiten dirigir su visión utilizando motores de juego tradicionales y tecnología de renderizado 2D / 3D.

Necesitan herramientas similares, finamente controladas y preparadas para la IA generativa, señaló el vicepresidente de Nvidia. Parece que el futuro de los gráficos en los videojuegos no pasa por más potencia, sino por más tecnología.

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Chema Carvajal Sarabia

Chema Carvajal Sarabia

Periodista especializado en tecnología, entretenimiento y videojuegos. Escribir sobre lo que me apasiona (cacharros, juegos y cine) me permite seguir cuerdo y despertarme con una sonrisa cuando suena el despertador. PD: esto no es cierto el 100 % de las veces.

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