Der Hardware-Laberthread

[Lurtz]

Spannendes Interview mit Nvidias AI Guru:
https://www.youtube.com/watch?v=Qv9SLtojkTU

Nvidia trainiert ihr Machine Learning Modell vor allem mit einer eigenen Version der Unreal Engine 5 und Nvidia Omniverse.
Ray Reconstruction hat die meisten Wins in Pathtracing Anwendungen, sollte aber auch mit einzelnen Raytracing Effekten besser als von Hand getunte Denoiser funktionieren.
Das Problem bei von Hand getunten Denoisern ist, dass man vor allem mit Pathtracing konkurrierende Anforderungen hat. Lichter erfordern zB ein anderes Denoising als glänzende Oberflächen, und das ist extrem schwer zu vereinbaren.
Es gibt wie bereits vermutet nur noch ein Modell für Super Resolution und Ray Reconstruction, sprich man wird sich, will man RR nutzen, das Preset für Super Resolution nicht mehr aussuchen können.
Auf einer RTX 4090 kostet Super Resolution in 2160p 0,5 ms Rechenzeit, Ray Reconstruction benötigt mit 2 ms vier mal so viel, es ist also explizit eine Technologie um Spiele schöner zu machen, nicht schneller (Frame Generation benötigt 5 ms).

[Lurtz]

The conclusion review is pointing out how NV has a higher quality in the software and it IS proprietary. Yes. A big reason why it is proprietary - other than money - is because it DOES require hardware ML accelleration in big quantities. How do we solve that situation?

https://twitter.com/Dachsjaeger/status/ ... 0436889058

Joa der PC Grafikkartenmarkt gehört auf absehbare Zeit einem Anbieter, zumindest ab der höheren Mittelklasse... Und es gibt keinen klaren Weg wie man aus der Proprietät der Machine Learning Komponente rauskommen könnte.