Vestea mai puțin bună ar fi că anunțul aceste capabilități pare să fie legat de lansarea viitoarei serii de acceleratoare AMD Radeon bazate pe arhitectura RNDA 5 și nu este dacă funcționalitatea va fi disponibilă (sau va funcționa la un nivel acceptabil de performanță) și cu soluții GPU din generațiile anterioare.
Potrivit informațiilor oferite de un insider AMD cu reputație dovedită în timp, AMD va anunța propria versiune a tehnologiei de „Iluminare Neuronală” comparabilă cu DLSS 5 împreună cu hardware-ul său de generație următoare. Întrebat dacă acest lucru se va limita la RDNA 5, informatorul a spus că probabil va fi așa, deoarece acest tip de sarcină este foarte intensivă în privința puterii de procesare.
Informatorul recunoscut după pseudonimul Kepler_L2 a împărtășit, de asemenea, propriile opinii despre cum ar trebui să difere abordarea AMD de cea folosită deja de NVIDIA. El consideră că modelul ar trebui să aibă acces direct la datele brute ale jocului, cum ar fi bufferele de geometrie și adâncime, în loc să fie nevoie să ghicească detaliile scenei, plus împărțirea iluminării și a umbririi în modele separate în loc de un singură rețea, permițând împărțirea mai eficientă a efortului de procesare.
Merită amintit că AMD încă nu a confirmat un calendar de lansare pentru generația de acceleratoare RDNA 5 iar estimările neoficiale trasează doar un orizont de lansare aproximativ, de la mijlocul anului 2027 până la începutul anului 2028 (variază în funcție de sursa zvonului).
Prin urmare, sunt șanse mari ca până ce AMD va avea un răspuns oficial NVIDIA va fi adus deja suportul DLSS 5 în domeniul mainstream, suportat cu majoritatea jocurilor AAA nou lansate (și nu numai). Dar competiția este bine venită și, cine știe, poate că AMD va veni cu o interpretare care oferă dezvoltatorilor de jocuri mai mult control asupra rezultatului final.
Modelul NVIDIA DLSS 5 face, în esență, patru lucruri:
- Se uită la imagine pentru a-și da seama ce este, de exemplu, o față umană, o masă de lemn, o mașină
- Modifică iluminatul existent pentru a îmbunătăți împrăștierea subterană și ocluzia ambientală
- Modifică umbrirea anumitor elemente (în principal pielea și părul uman) la ceea ce consideră mai fotorealist
- Modifică gradarea culorilor scenei la ceea ce consideră mai „natural”
Abordarea AMD pare că diferită într-un mod fundamental, modelele neuronale accesând în mod direct datele 3D ale jocului, cum ar fi geometria/BVH, datele despre raze, bufferele de adâncime, materialele etc., eliminând astfel partea de ghicire/aproximare a rezultatului final. Dacă modelul AI va știi cu exactitate cum ar trebui să interacționeze fiecare obiect dintr-o scenă cu lumina ambiantă, atunci îmbunătățirile vor putea fi aplicate mult mai precis, păstrând identitatea artistică a jocului original.
Autor
