NVIDIA DLSS模型的测试与验证

　　如今， NVIDIA 使开发人员能够探索和评估用于深度学习超级采样（ DLSS ）的实验 AI 模型。开发者可以下载实验性动态链接库（ DLL ），测试最新的 DLSS 研究如何增强他们的游戏，并为未来的改进提供反馈。

　　NVIDIA DLSS是一种深度学习神经网络，可提高帧速率，并为游戏生成漂亮、清晰的图像。它为您提供了性能余量，以最大化光线跟踪设置并提高输出分辨率。

　　由 NVIDIA RTX GPU 上称为 Tensor Core 的专用 AI 处理器提供动力， NVIDIA DLSS 技术已经在通过并实施上应用了 100 多个游戏和应用程序。这些包括游戏特许经营权，如Cyberpunk、使命召唤、DOOM、Fortnite 、乐高、 Minecraft 、，彩虹六号和红魔救赎，很快将支持战场 2042 。

　　超采样深度学习方法的一个关键优势是，人工智能模型可以通过在 NVIDIA 超级计算机上进行持续训练而不断改进。事实上， DLSS 的每个主要生产版本都在更广泛的游戏和应用程序中提供了更好的图像质量。

　　我们邀请开发者社区直接在超级计算机上测试最新的实验性 DLSS 模型，并向我们提供反馈。实验性 DLL 包含的改进显示了图像质量的前景，但尚未得到彻底验证。您的早期投入对于帮助我们推动 AI 图形技术的发展非常重要。

　　现在就开始吧

　　转到 NVIDIA 开发者页面查看可用于测试的 DLL 。入门是无缝下载您选择的 DLL 包，替换游戏中现有的 DLL ，然后简单地运行。

　　关于作者

　　Ike Nnoli 是 NVIDIA 的高级产品营销经理。 Ike 负责推动在整个开发人员网络中采用实时光线追踪图形和 AI SDK。在 2020 年加入 NVIDIA 之前，Ike 在 PlayStation 担任过产品营销职位，并在波音公司担任过设计工程职位。他拥有加州大学洛杉矶分校的工商管理硕士学位和西北大学的机械工程学士学位。

　　审核编辑：郭婷