Teknomers | Dünyadan Güncel Teknoloji | Oyun | Müzik | Film | Spor HaberleriTeknomers | Dünyadan Güncel Teknoloji | Oyun | Müzik | Film | Spor HaberleriTeknomers | Dünyadan Güncel Teknoloji | Oyun | Müzik | Film | Spor Haberleri
Yazı Tipi BoyutlandırıcıAa
  • Anasayfa
  • Teknoloji
    • Siber Güvenlik
    • Yapay Zeka
    • Donanım
    • Bilim
  • Yazılım
  • Savunma & İstihbarat
  • Oyun
  • Yaşam
    • Finans
    • Sinema
    • Dünyadan Haberler
  • İş Birliği
Okuma: AMD araştırması, gerçek zamanlı yol izleme için sinirsel süper örnekleme ve gürültü giderme kullanarak Nvidia’ya yetişmeyi planladığını gösteriyor
Paylaş
Yazı Tipi BoyutlandırıcıAa
Teknomers | Dünyadan Güncel Teknoloji | Oyun | Müzik | Film | Spor HaberleriTeknomers | Dünyadan Güncel Teknoloji | Oyun | Müzik | Film | Spor Haberleri
Ara
Bizi Takip Et
  • Hakkımızda
  • Gizlilik politikası
  • Tanıtım Yazısı ve Backlink Hizmeti
© 2026 Teknomers. All Rights Reserved.

Anasayfa » AMD araştırması, gerçek zamanlı yol izleme için sinirsel süper örnekleme ve gürültü giderme kullanarak Nvidia’ya yetişmeyi planladığını gösteriyor

Liste

AMD araştırması, gerçek zamanlı yol izleme için sinirsel süper örnekleme ve gürültü giderme kullanarak Nvidia’ya yetişmeyi planladığını gösteriyor

teknomers
Son güncelleme: 29 Ekim 2024 23:03
teknomers
Paylaş
Paylaş


Performans, özellikler ve marka bilinirliği kombinasyonu sayesinde Nvidia şu anda GPU pazarına hakim durumda. Gelişmiş AI (Yapay Zeka) ve makine öğrenimi tabanlı teknolojileri özellikle güçlü olduğunu kanıtladı ve AMD, özellikle tüketici pazarında pek yetişemedi. Ancak şirket bunu çok yakında değiştirmeyi umuyor.

Bir gönderiye göre GPUAçık, AMD araştırmaları şu anda sinir ağı çözümleri aracılığıyla RDNA GPU’larda gerçek zamanlı yol takibi sağlamaya odaklanıyor. Nvidia, yapay zeka ile görüntü yükseltme için kendi DLSS’sini kullanıyor ancak DLSS, “Derin Öğrenme Süper Örnekleme”den çok daha fazlasını ifade etmeye başladı; DLSS 2 yükseltme, DLSS 3 kare oluşturma ve DLSS 3.5 ışın yeniden yapılandırması var. AMD’nin en son araştırmaları, gerçek zamanlı yol izlemede sınırlı sayıda ışın örneğinin kullanılmasından kaynaklanan gürültülü görüntüleri temizlemek için sinirsel gürültü gidermeye odaklanıyor; söyleyebileceğimiz kadarıyla, temel olarak ışın yeniden yapılandırması.

Yol izleme normalde piksel başına binlerce hatta onbinlerce ışın hesaplaması kullanır. Bu, altın standarttır ve genellikle oluşturulan kare başına saatler gerektiren filmlerdir. Aslında bir sahne, hesaplanan ışın sıçramaları kullanılarak oluşturulur ve alınan yoldaki hafif bir kayma bile farklı bir piksel rengine neden olabilir. Bunu çok yapın ve her piksel için elde edilen tüm örnekleri biriktirin; sonunda sonucun kalitesi kabul edilebilir bir seviyeye yükselir.

Gerçek zamanlı yol izlemeyi gerçekleştirmek için piksel başına örnek sayısının büyük ölçüde azaltılması gerekir. Işık ışınları sıklıkla belirli piksellere ulaşamadığından, gürültünün giderilmesini gerektiren eksik aydınlatmaya yol açtığından, bu daha fazla gürültüye neden olur. (Filmler aynı zamanda özel gürültü giderme algoritmaları da kullanır, çünkü on binlerce örnek bile mükemmel bir çıktıyı garanti etmez.)

AMD, sahne ayrıntılarını yeniden oluştururken gürültü giderme işlemi gerçekleştiren bir sinir ağıyla bu sorunu çözmeyi amaçlıyor. Nvidia’nın çözümü, geleneksel işlemenin elde edilmesinin çok daha uzun sürdüğü ayrıntıları koruduğu için övgüyle karşılandı. AMD, yol izlemeli ayrıntıları piksel başına birkaç örnekle yeniden oluşturarak benzer kazanımlar elde etmeyi umuyor.

Nöral Süper Örnekleme ve Gürültü Giderme İşlemimizin İş Akışı

Nöral Süper Örnekleme ve Gürültü Giderme İşlemimizin İş Akışı (Resim kredisi: GPUOpen)

Buradaki yenilik, AMD’nin ölçeklendirmeyi ve gürültü gidermeyi tek bir sinir ağı içinde birleştirmesidir. AMD’nin kendi deyimiyle, onların yaklaşımı “gerçek zamanlı yol izleme için işleme çözünürlüğünden daha yüksek bir ekran çözünürlüğünde, yüksek kaliteli gürültüden arındırılmış ve süper örneklenmiş görüntüler üretiyor.” Bu, süreci birleştirerek AMD’nin yönteminin, işleme motorlarında kullanılan çeşitli gürültü gidericilerin yerini almasına ve tek geçişte yükseltme yapmasına olanak tanıyor.

Bu araştırma potansiyel olarak AMD’nin FSR’sinin (FidelityFX Süper Çözünürlük) Nvidia’nın performans ve görüntü kalitesi standartlarıyla eşleşebilecek yeni bir versiyonunun ortaya çıkmasına yol açabilir. Nvidia’nın DLSS teknolojileri, RTX GPU’larda özel yapay zeka donanımının yanı sıra RTX 40 serisi (ve üzeri) GPU’larda çerçeve oluşturmak için Optik Akış Hızlandırıcı gerektirir.

AMD’nin mevcut GPU’ları genellikle AI hızlandırma özelliklerinden yoksundur veya RDNA 3 durumunda, yürütme kaynaklarını GPU gölgelendiricilerle paylaşan, ancak AI iş yükleri için daha optimize edilmiş bir şekilde AI hızlandırıcıları vardır. Açık olmayan şey, AMD’nin mevcut GPU’larda gürültü giderme ve yükseltme için bir sinir ağını çalıştırıp çalıştıramayacağı veya yeni işlem kümelerine (yani tensör birimleri) ihtiyaç duyup duymayacağıdır. Bunu mevcut donanımda başarmak, potansiyel olarak gelecekteki bir FSR yinelemesinin tüm GPU’larda çalışmasına izin verecektir, ancak aynı zamanda algoritmanın kalitesini ve diğer yönlerini de sınırlayabilir.

AMD’nin sonuçta neler sunacağını bekleyip görmemiz gerekecek. Nöral yol izleme ve yükseltmeye yönelik rafine bir yaklaşım, erişilebilir, yüksek kaliteli grafikleri daha geniş bir donanım yelpazesine getirebilir, ancak oyunlardaki yol izlemenin talepleri göz önüne alındığında (bkz: Alan Wake 2, Black Myth Wukong ve Cyberpunk 2077 RT Overdrive) AMD’nin daha yüksek görüntü doğruluğu düzeylerine ulaşmak için mevcut ürünlerden çok daha hızlı donanıma ihtiyaç duyacağını düşünüyoruz.

Tom’s Hardware’in en iyi haberlerini ve ayrıntılı incelemelerini doğrudan gelen kutunuza alın.



genel-21

Unihertz, muhtemelen 5G ile BlackBerry KEY2 tarzı telefonla dalga geçiyor
Çıkarma 2 Sonu Açıklaması
Apple iPad için Procreate Dreams Animation Uygulaması Bu Yıl 22 Kasım’da Geliyor
SanDisk Pro-G40 SSD İncelemesi: Hareket Halinde Sağlam Thunderbolt
Başarısız olmak yerine Palworld çok oyunculu modunu nasıl çalıştırabilirim?
ETİKETLENDİ:AMDAraştırmasıgerçekgidermeGösteriyorgürültüiçinizlemeKullanarakNvidiayaÖrneklemePlanladığınısinirselsüperyetişmeyiyolzamanlı
Bu Makaleyi Paylaş
Facebook Bağlantıyı Kopyala Yazdır
Paylaş
Önceki Makale NASA, Artemis 1 görevi sırasında Orion uzay aracının karakter ekranının nedenini belirledi.
Sonraki Makale Batman’in Tumbler’ı 3 Milyon Dolara Resmen Sizin Olabilir

Sanal Medya

FacebookBeğen
452Takip Et
PinterestSabitle
237Takip Et

Son Eklenenler

Avalanche Masaüstü Füzyon Reaktörüyle Alev Alan Plazma
Genel
Üç Farklı Kulaklık Setiyle Teknoloji Deneyimini Zirveye Taşıyın
Liste
2026 İçin En İyi Öğrenci Dizüstü Bilgisayarları: MacBook ve Diğerleri
Genel
GTA 6 Hayranı, Rockstar North’ta Hava ve Ses Analizi Yapıyor
Donanım
Forza Horizon 6 Hatası: Araç Modifikasyonları Kayıplara Neden Oluyor
Oyun
Acil: Microsoft 206 Güvenlik Açığını Kapatıyor, Üçü Kritik!
Siber Güvenlik
//

Siber güvenlik, yapay zeka ve savunma sanayiinden; finans ve sinema dünyasına uzanan geniş bir yelpaze. Teknomers; teknoloji, strateji ve yazılım dünyasını sade bir dille sizlerle buluşturuyor.

Kurumsal

  • Hakkımızda
  • Gizlilik politikası
  • Tanıtım Yazısı ve Backlink Hizmeti

Kategoriler

  • Teknoloji
  • Oyun
  • Sinema
  • Siber Güvenlik
  • Bilim
  • Finans
  • Dünyadan Güncel Haberler

Populer

  • TV'de Ücretsiz İzlenebilen Şifresiz Erotik Kanallar (2025 Güncel Frekans Listesi)

  • The Last of Us PC Kontrolleri: Hızlı Silah Değiştirme ve Tüm Tuşlar (2025)

  • Hogwarts Legacy'de Odaklanma İksiri Nasıl Yapılır?

Teknomers | Dünyadan Güncel Teknoloji | Oyun | Müzik | Film | Spor HaberleriTeknomers | Dünyadan Güncel Teknoloji | Oyun | Müzik | Film | Spor Haberleri
Bizi Takip Et
© 2026 Teknomers. All Rights Reserved.
Welcome Back!

Sign in to your account

Kullanıcı Adı veya E-posta Adresi
Şifre

Şifrenizi mi unuttunuz?