Возможно, самая важная точка развития в игровом графическом оборудовании за последние два десятилетия — масштабирование, особенно та, которую представила Nvidia с DLSS в 2019 году. Но теперь DLSS стала не просто идеей, а новой функцией, анонсированной всего за две недели. Это была идея генерального директора Nvidia, Дженсена Хуанга.
Из книги "The Nvidia Way: Jensen Huang and the Making of a Tech Giant" автора Тэ Кима мы узнаем, как Хуанг предложил использовать ядра Tensor для улучшения работы видеокарт начального уровня до уровня топовых. Это привело к созданию DLSS, которое позволяет создавать изображения более высокого разрешения с использованием искусственного интеллекта.
DLSS не только улучшило изображения, но и стало новой возможностью для увеличения стоимости видеокарт. Но несмотря на это, история создания DLSS остается захватывающей иллюстрацией технического гения Хуанга и команды Nvidia.
Автор Тэ Ким рассказывает, что всего за две недели до выступления на конференции SIGGRAPH 2018 генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан пригласил руководителей представить идеи для своего выступления. Хуан искал нечто, что действительно поразило бы аудиторию.
Одним из предложений был новый подход к сглаживанию DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing). Но Хуангу этого было недостаточно. «Улучшенная картинка мало что продаст графических процессоров», как сообщается, размышлял он.
Но это предложение навело Хуанга на мысль. «Вместо глубокого обучения для сглаживания, которое улучшает и без того отличные изображения, что если бы они могли использовать тензорные ядра, чтобы заставить карты начального уровня работать так же хорошо, как и топовые?» — объясняет рассуждения Хуана Ким.
«Nvidia могла бы использовать функцию улучшения изображения для выборки и интерполяции дополнительных пикселей, так что карта, разработанная для рендеринга графики в исходном разрешении 1440p (также известном как Quad HD), могла бы создавать изображения в более высоком разрешении 4K (Ultra HD) с аналогичной частотой кадров. АИ будет использоваться для заполнения деталей, чтобы преобразовать изображение с более низким разрешением 1440p в изображение с более высоким разрешением 4K», — говорит Ким. «Что действительно помогло бы, — говорит Ким, — воскликнул Хуанг, — так это если бы вы могли сделать супервыборку глубокого обучения. Это было бы большим делом. Вы можете это сделать?» По-видимому, Аарон Лефон из исследовательского подразделения Nvidia ответил, что это возможно.
Неделю спустя Лефон сказал Хуангу, что их первые результаты с этой супервыборкой глубокого обучения, или DLSS, были многообещающими. «Поместите их на слайды», — сказал Хуанг. Таким образом, «Дженсен придумал DLSS на месте», — утверждает Ким, и DLSS должным образом получил свое первое упоминание в программной речи SIGGRAPH.
«Исследователи изобрели эту удивительную вещь, но Дженсен увидел, для чего она нужна. Это было не то, что они думали», — сказал Киму старший исследователь Nvidia Дэвид Любке. «Это показывает, какой лидер Дженсен, насколько он техничен и умен».
Это целая история. Неужели так оно и было? Действительно ли Хуанг в мгновение ока придумал то, что стало, пожалуй, самой важной отличительной чертой видеокарт Nvidia за последние 20 лет?
Кажется, это слишком аккуратно, слишком лестно великому лидеру, чтобы быть правдой. Но, может быть, так оно и есть. Проще согласиться с тем, что Хуан так же быстро увидел потенциал DLSS для зарабатывания денег.
«Он увидел потенциал, заложенный в одной технологии, и превратил его в новую функцию с лучшим экономическим обоснованием. Теперь, если бы DLSS сработала, вся линейка продуктов компании, от нижнего до верхнего уровня, стала бы более эффективной и, следовательно, ценной, что позволило бы Nvidia устанавливать более высокие цены», — говорит Ким.
В любом случае, даже если книга «The Nvidia Way: Jensen Huang and the Making of a Tech Giant» в целом рисует очень лестную картину Nvidia и Дженсена Хуанга в частности, это всё равно увлекательное чтение для любого, кто интересуется технологиями ПК. Даже если зарождение DLSS было не совсем таким, как описывает Ким, представление о том, что он прошёл путь от простой идеи до функции, обсуждаемой в программной речи, является настоящим откровением.
