▷ گہری سیکھنے سپر
فہرست کا خانہ:
- نئے ٹورنگ گرافکس کارڈز پر ڈیپ لرننگ سپر سیمپلنگ کیسے کام کرتی ہے؟
- کارکردگی
- وہ کھیل جو ڈیپ لرننگ سپر سیمپلنگ کا استعمال کریں گے
ڈیپ لرننگ سپر سیمپلنگ (ڈی ایل ایس ایس) ، نیوڈیا کے نئے ٹیورنگ گرافکس فن تعمیر کی سب سے پُرجوش ٹیکنالوجیز میں سے ایک ہے۔ یہ ٹیکنالوجی خام طاقت میں اضافہ کیے بغیر ویڈیو گیم کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے کمپنی کے گرافکس کارڈ کی مصنوعی ذہانت (اے آئی) کی صلاحیتوں پر استوار ہے۔ ہم آپ کو DLSS کے بارے میں سب بتاتے ہیں اور یہ کیسے کام کرتا ہے۔
فہرست فہرست
نئے ٹورنگ گرافکس کارڈز پر ڈیپ لرننگ سپر سیمپلنگ کیسے کام کرتی ہے؟
ٹینسر کور ڈیپ لرننگ سپر سیمپلنگ کے عمل کے ل the ٹورنگ فن تعمیر کا بنیادی عنصر ہے ۔ نیوڈیا کا ٹینسر کور ایک خاص کور ہیں جو متعدد میٹرکس کی گنتی کو تیز کرنے کے لئے بنائے گئے ہیں ، یہ ریاضی عام طور پر گہری سیکھنے والے الگورتھم اور دیگر کمپیوٹنگ منظرناموں میں استعمال ہوتا ہے جو مصنوعی ذہانت پر مرکوز ہیں۔
ہمارے کچھ پڑھنے والوں کو حیرت ہوسکتی ہے کہ کیوں نیوڈیا نے گیمنگ انڈسٹری میں اس انٹرپرائز گریڈ کی خصوصیت لانے کا فیصلہ کیا ہے ، لیکن اس کا جواب بہت آسان ہے۔ نیوڈیا نے طویل عرصے سے امیج کی تعمیر نو سے متعلق AI صلاحیتوں کے ساتھ کام کیا ہے ، اور ویڈیو گیمز میں اس سے فائدہ اٹھانے کا ایک طریقہ تلاش کیا ہے۔
ہم rasterization کیا ہے اور رے ٹریسنگ کے ساتھ اس کا کیا فرق ہے اس پر ہماری پوسٹ کو پڑھنے کی سفارش کرتے ہیں
نیوڈیا کھیلوں پر اعلی معیار کی بازیابی کے لئے ڈی ایل ایس ایس کا استعمال کریں گی ، اس کا مطلب یہ ہے کہ ان کو حتمی مقابلے میں کم ریزولوشن میں پیش کیا جائے گا ، جس کے نتیجے میں بہتر کارکردگی ہوگی۔ مثال کے طور پر ، آپ 2K پر ایک تصویر پیش کرسکتے ہیں اور پھر اسے DLSS صلاحیتوں کا استعمال کرتے ہوئے 4K تک بڑھا سکتے ہیں ، اس کے نتیجے میں ایسی شبیہہ ملتی ہے جس کا معیار دیسی 4K امیج کے ساتھ ملتا جلتا ہے ، لیکن اس کی کارکردگی زیادہ ہے۔
کارکردگی
نیوڈیا کا ٹورنگ فن تعمیر کھیلوں میں ڈیپ لرننگ سپر سیمپلنگ کے ل its اپنے ٹینسر کور کا استعمال کرتا ہے ، جس سے Nvidia TAA کے ساتھ دیسی ریزولوشن ڈسپلے کی طرح امیج کے معیار کی بھی اسی طرح کی پیش کش کرتی ہے ، جبکہ نمایاں کارکردگی کو فروغ دینے کی پیش کش کرتی ہے۔. اس سے ڈی ایل ایس ایس صارفین کو کارکردگی کا تخمینہ لگاتا ہے جس کی تخمینہ لگ بھگ 35-40 be ہوتی ہے ، جو کھیلوں کے لئے "آزاد کارکردگی کو اپ گریڈ" کے طور پر کام کرتے ہیں جو ڈیپ لرننگ الگورتھم کی حمایت کرتے ہیں۔
Nvidia کے ٹینسر کور کا استعمال DLSS کے ساتھ گیمنگ کی وضاحت کو بڑھانے کے لئے ، اعلی ریزولوشن امیجز پر کارروائی کرنے کے لئے مطلوبہ کمپیوٹنگ طاقت کو کم کرنے کے لئے استعمال کیا جائے گا ، جس سے صنعت کی پہلی AI طاقت سے چلنے والی کارکردگی کو فروغ ملے گا۔ ڈیپ لرننگ کی مدد سے ، نیوڈیا اعلی ریزولوشن کی تصاویر تیار کرنے کے قابل ہو جائے گا ، کھلاڑیوں کو مقامی ریزولوشن میں دیئے گئے امیج کے مقابلے میں فرق محسوس نہیں ہوگا۔
نیوڈیا نے بتایا ہے کہ وہ دوسری ٹیکنالوجیز بنانے کا ارادہ رکھتے ہیں جو ویڈیو گیمز میں اپنے ٹینسر کور کو استعمال کرسکیں ۔ جب یہ سب اکٹھا ہوجائے گا ، نوویڈیا کا ہم آہنگ ورک فلو سسٹم پہلے سے کہیں زیادہ کمپیوٹیشنل کام مکمل ہونے کی اجازت دے گا ، اور یہ جی پی یو کے ورک فلو کے متوازی ہوگا۔
ٹورنگ کی مدد سے ، نیوڈیا نے کسی بھی گرافکس کارڈ پر پہلے سے کہیں زیادہ کمپیوٹنگ کی طاقت جمع کی ہے ، جبکہ نئی خصوصیات کو قابل بنانے کے لئے کمپیوٹنگ یا گرافکس کارڈ انفراسٹرکچر کو متنوع بناتے ہوئے ، ڈیپ لرننگ اور رے ٹریسنگ ڈومین میں وقت کی راہ تشکیل دیتے ہوئے۔ اصلی
وہ کھیل جو ڈیپ لرننگ سپر سیمپلنگ کا استعمال کریں گے
ڈیپ لرننگ سپر سیمپلنگ کے تعاون سے ویڈیو گیمز کی فہرست اب بھی کافی چھوٹی ہے ، لیکن وقت گزرتے ہی اس میں اضافہ ہوگا۔ ہم آہنگ کھیلوں کی فہرست مندرجہ ذیل ہے۔
- جہاز
ہم پڑھنے کی سفارش کرتے ہیں:
اس سے نئی ٹیکنالوجی ڈیپ لرننگ سپر سیمپلنگ کے بارے میں ہمارے خصوصی مضمون کا اختتام ہوتا ہے ، یاد رکھیں کہ آپ اسے سوشل نیٹ ورک پر شیئر کرسکتے ہیں تاکہ اس سے زیادہ صارفین کو جن کی ضرورت ہو ان کی مدد ہوسکے۔
Amd radeon instinct mi25، ویگا 10 گہری سیکھنے کے لئے آتا ہے
گہری سیکھنے کے میدان کے لئے ویگا 10 سلیکن کی مکمل طاقت استعمال کرنے والے نئے ریڈون انسٹنکٹ ایم آئی 25 کا اعلان کیا۔
گہری سیکھنے: یہ کیا ہے اور اس کا مشین مشینی سے کیا تعلق ہے؟
پروگرامنگ جیسی چیزوں یا ڈیپ لرننگ جیسی اصطلاحات سیکھنے کے لئے آج یہ بہت کارآمد ثابت ہوسکتا ہے اور یہاں ہم مؤخر الذکر کی وضاحت کریں گے
سلائیڈ ، انٹیل کے ذریعہ تیار کردہ نئی گہری سیکھنے کے الگورتھم
انٹیل لیبز اور رائس یونیورسٹی نے سلائیڈ کا اعلان کیا ، ایک جدید گہری سیکھنے والا الگورتھم جو ہارڈ ویئر کو زیادہ موثر طریقے سے فائدہ دیتا ہے۔