Lẽ đương nhiên, là nhà sản xuất chip xử lý AI máy chủ đám mây đang chiếm trên 80% thị phần toàn cầu, Nvidia không thiếu những hệ thống siêu máy tính mà họ tự xây dựng và vận hành để phục vụ cho nhu cầu riêng của họ.
Điều chắc chắn thứ hai, là công nghệ nâng cấp độ phân giải hình ảnh game nhờ thuật toán deep learning của Nvidia, chạy trên những card đồ họa GeForce RTX luôn cần lượng dữ liệu huấn luyện ban đầu khổng lồ, cũng như hiệu năng xử lý mạnh hơn máy bàn hàng nghìn hàng vạn lần để thuật toán deep learning sau đó biết nó cần phải làm gì trong mỗi trò chơi anh em thưởng thức.
CES2025: Chi tiết Nvidia DLSS 4, Frame Generation khỏe gấp 3 đời trước, vẫn cứ là AI hữu ích nhất
Thành ra cũng không mấy bất ngờ khi nghe được tuyên bố của phó chủ tịch mảng nghiên cứu deep learning ứng dụng của Nvidia, Brian Catanzaro. Dưới đây là những chia sẻ của phó chủ tịch Catanzaro khi anh giới thiệu về thế hệ thứ 4 của công nghệ nâng cấp hình ảnh DLSS từ Nvidia. Những thay đổi và thậm chí là thử thách khi tạo ra DLSS 4 đều đã được chia sẻ tại sự kiện RTX Blackwell Editor's Day, trong khuôn khổ hội chợ điện tử tiêu dùng CES 2025.
Phó chủ tịch mảng nghiên cứu deep learning chia sẻ: “Làm cách nào chúng tôi có được những tiến bộ với DLSS trong những năm qua? Bạn biết đấy, DLSS tồn tại được 6 năm rồi, và đó là khoảng thời gian nơi chúng tôi liên tục nghiên cứu và cải thiện công nghệ. Thực tế thì ở đại bản doanh của Nvidia, chúng tôi có một siêu máy tính với vài nghìn GPU mới nhất và hiện đại nhất của chúng tôi, chạy 24/7, 365 ngày mỗi năm, liên tục trong vòng 6 năm qua để cải thiện DLSS.”
Điều chắc chắn thứ hai, là công nghệ nâng cấp độ phân giải hình ảnh game nhờ thuật toán deep learning của Nvidia, chạy trên những card đồ họa GeForce RTX luôn cần lượng dữ liệu huấn luyện ban đầu khổng lồ, cũng như hiệu năng xử lý mạnh hơn máy bàn hàng nghìn hàng vạn lần để thuật toán deep learning sau đó biết nó cần phải làm gì trong mỗi trò chơi anh em thưởng thức.
CES2025: Chi tiết Nvidia DLSS 4, Frame Generation khỏe gấp 3 đời trước, vẫn cứ là AI hữu ích nhất
Thành ra cũng không mấy bất ngờ khi nghe được tuyên bố của phó chủ tịch mảng nghiên cứu deep learning ứng dụng của Nvidia, Brian Catanzaro. Dưới đây là những chia sẻ của phó chủ tịch Catanzaro khi anh giới thiệu về thế hệ thứ 4 của công nghệ nâng cấp hình ảnh DLSS từ Nvidia. Những thay đổi và thậm chí là thử thách khi tạo ra DLSS 4 đều đã được chia sẻ tại sự kiện RTX Blackwell Editor's Day, trong khuôn khổ hội chợ điện tử tiêu dùng CES 2025.
Phó chủ tịch mảng nghiên cứu deep learning chia sẻ: “Làm cách nào chúng tôi có được những tiến bộ với DLSS trong những năm qua? Bạn biết đấy, DLSS tồn tại được 6 năm rồi, và đó là khoảng thời gian nơi chúng tôi liên tục nghiên cứu và cải thiện công nghệ. Thực tế thì ở đại bản doanh của Nvidia, chúng tôi có một siêu máy tính với vài nghìn GPU mới nhất và hiện đại nhất của chúng tôi, chạy 24/7, 365 ngày mỗi năm, liên tục trong vòng 6 năm qua để cải thiện DLSS.”
Đồng ý là Deep Learning Super Sampling sẽ cần huấn luyện trên một hệ thống chỉ có những GPU với giá hàng chục nghìn USD mỗi chip, để thuật toán biết cách nội suy và tạo sinh những điểm ảnh mới, từ đó giúp những khung hình game có độ phân giải chỉ bằng một nửa hay đôi khi chỉ bằng một phần tư độ phân giải màn hình game của anh em.
Nhưng chắc chắn không thiếu những người nghĩ rằng, đội ngũ kỹ sư phát triển công nghệ DLSS mà anh em đang dùng hàng ngày hàng giờ trên card đồ họa Nvidia sẽ phải chia sẻ thời gian vận hành siêu máy tính để huấn luyện mô hình deep learning với các mảng nghiên cứu khác của Nvidia, chứ không phải mình họ được giành cả hệ thống vài nghìn GPU như vậy.
Chi tiết RTX 50, GPU Blackwell gaming của Nvidia: Tăng sức mạnh xử lý AI, kiến trúc thay đổi mạnh
Ấy vậy nhưng, dựa trên những gì DLSS 3 và DLSS 3.5 trình diễn từ năm 2022 tới nay, có một điều chắc chắn khác, đó là ngần ấy năm huấn luyện mô hình trên máy chủ đám mây vẫn là không đủ để tạo ra một mô hình AI hoàn hảo. Nếu không tin anh em cứ vào vài game chẳng hạn như Red Dead Redemption 2 hay Cyberpunk 2077, mở DLSS ở chế độ Performance chẳng hạn, rồi nhìn vào những đường dây điện bị nhòe trên màn hình như với RDR2, hay những mô hình nhân vật phụ cử động đến đâu là nhòe tới đó trong Cyberpunk 2077.
Điều đó chứng minh một điều rõ ràng, chỉ để mô hình AI học từ những tấm hình screenshot của game là không đủ.
Về khía cạnh đó, phó chủ tịch Catanzaro chia sẻ thêm: "Đây là những gì chúng tôi làm trong quá trình huấn luyện mô hình AI. Chúng tôi sẽ phân tích những thất bại. Khi mô hình vận hành DLSS không làm được một tác vụ gì đó, mô hình tạo ra những hình ảnh có bóng mờ hay chớp lóa hay không nét. Và nhiệm vụ của chúng tôi khi ấy là tìm ra những lần xử lý lỗi như vậy trong những trò chơi chúng tôi dùng để huấn luyện mô hình AI, và tìm ra vấn đề, giải thích lý do vì sao mô hình AI lại tạo ra những sản phẩm, những điểm ảnh nội suy không lý tưởng như vậy.
Quảng cáo
Rồi sau đó, chúng tôi sẽ tìm ra cách để tối ưu tập dữ liệu hình ảnh game dùng để huấn luyện mô hình AI. Vì thế tập dữ liệu huấn luyện mô hình DLSS của chúng tôi luôn luôn được mở rộng. Khi tổng hợp dữ liệu huấn luyện mô hình vận hành DLSS, chúng tôi sẽ tìm những ví dụ mô tả hình ảnh đồ họa đẹp, và những vấn đề khó khăn mà DLSS sẽ phải giải quyết.
Những ví dụ đó được bỏ vào gói dữ liệu huấn luyện mô hình, rồi mô hình deep learning để vận hành DLSS lại được siêu máy tính huấn luyện một lần nữa. Mô hình đã được huấn luyện lại được đem ra thử nghiệm trên cả trăm trò chơi khác nhau. Quy trình ấy cứ lặp đi lặp lại."
CES2025: Nvidia Geforce RTX 50 series chính thức, Blackwell cho mọi nhà, bán ra ngày 30/1
Theo PCGamer
