Intel Xe Super Sampling (XeSS) będzie oferować aż 5 trybów wydajności. Nowe szczegóły konkurenta DLSS

Na kilka dni przed premierą dedykowanych kart graficznych, Intel zaprezentował na GDC 2022 możliwości swojej technologii upscalingu. Prezentacja daje nam spojrzenie na XeSS i to, czego można się spodziewać pod względem wzrostu wydajności w ramach tej techniki.

Intel przedstawił szczegółowy opis XeSS, konkurenta dla takich technik skalowania obrazu jak NVIDIA DLSS i AMD FSR. Duża część wystąpienia Niebieskich dotyczy tego, co Intel wcześniej już potwierdził, ale otrzymaliśmy także kilka nowych szczegółów. Gigant z Santa Clara ujawnił, że XeSS będzie miał pięć trybów skalowania oferujących szeroki wybór między liczbą klatek na sekundę a jakością obrazu. To więcej niż którykolwiek z jego konkurentów. Na przykład tryb jakości przeskaluje obraz o 50 procent.

Na kilka dni przed premierą dedykowanych kart graficznych, Intel zaprezentował na GDC 2022 możliwości swojej technologii upscalingu.

Intel twierdzi, że ich rozwiązanie może osiągnąć wyższe wskaźniki skalowania niż inne techniki skalowania temporalnego i przestrzennego. Tryb Ultra-Quality poprawi wydajność o 21% do 27% odpowiednio dla skalowania obrazu z 1440p do 4K, podczas gdy Ultra-Performance zaoferuje od 97% do 153% lepszą liczbę klatek na sekundę. Liczby te opierają się na demie Rens napędzanym przez GPU Arc Alchemist działające ze stałą (nieujawnioną) częstotliwością. Jednak jakość przeskalowanego obrazu w porównaniu z natywną rozdzielczością pozostaje na chwilę obecną niewiadoma, a to w dużym stopniu wpływać będzie na odbiór graczy. 

Intel chwali się ponadto, że XeSS będzie miał tryb Ultra Quality, który będzie skalowany tylko o 1,3 dla lepszej jakości obrazu, podczas gdy zarówno DLSS, jak i FSR, mają tryb jakości jako najwyższe ustawienie wstępne, które upskaluje obraz o 50 procent. Chociaż ostatnie przecieki sugerują, że konkurencja również może szykować podobny tryb dla swoich technologii. 

Wszystkie trzy technologie mają na celu poprawę liczby klatek na sekundę w grach poprzez skalowanie z niższej do wyższej rozdzielczości, ale każda z nich wykorzystuje nieco inne metody. Co ciekawe, technologia DLSS osiągnęła imponujące wyniki dzięki uczeniu maszynowemu, które wymaga specjalnych rdzeni Tensor dostępnych tylko w obecnych kartach graficznych Zielonych z serii GeForce RTX.

Czerwoni zaprezentowali niedawno FSR 2.0, który wykorzystuje skalowanie czasowe (temporal), co pozwala na pracę na GPU AMD, Nvidia i Xbox. Intel XeSS także wykorzystuje metodę czasową i akceleratory AI. Będzie działać najlepiej na rdzeniach XMX używanych przez procesory graficzne Intela, ale powinien radzić sobie prawie tak samo dobrze na sprzęcie AMD i NVIDII za pomocą instrukcji DP4a.

Jednym z wyzwań, które Intel stara się rozwiązać, jest zjawisko ghostingu — coś, z czym borykają się DLSS i FSR — które powoduje pojawianie się krótkich powidoków, gdy obiekty są w ruchu. Intel zintegrował również XeSS z silnikiem Unreal Engine 4 i 5, gdzie funkcja ta jest obecnie w zamkniętej wersji beta.

Pierwsze procesory graficzne Intel Arc zostaną wprowadzone do laptopów 30 marca.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *