NVIDIA telah mencapai pencapaian signifikan dalam peningkatan grafis bertenaga AI dengan merilis model Transformer DLSS yang dioptimalkan, yang mengurangi konsumsi memori hingga 20% sambil mempertahankan kemampuan upscaling yang superior. Perkembangan ini mengatasi salah satu kekhawatiran utama seputar transisi dari model berbasis CNN tradisional ke arsitektur transformer yang lebih canggih.
Spesifikasi Utama Model Transformer DLSS:
- Parameter: 2x lebih banyak dari model CNN
- Komputasi rendering: Peningkatan 4x dibanding CNN
- Optimisasi memori: Pengurangan 20% dalam penggunaan VRAM
- Versi SDK: 310.3.0
- Arsitektur: Vision transformer dengan evaluasi piksel multi-frame
- Status: Keluar dari beta sejak rilis DLSS 4
 |
|---|
| Analisis performa komparatif versi DLSS mengilustrasikan kemajuan yang dicapai dengan model Transformer yang baru |
Optimasi Memori Substansial di Semua Resolusi
Versi terbaru DLSS SDK 310.3.0 memperkenalkan optimasi VRAM substansial yang membawa jejak memori model transformer lebih dekat dengan pendahulu CNN-nya. Sebelumnya, model transformer mengonsumsi hampir dua kali lipat memori dibandingkan arsitektur CNN yang lebih lama. Dengan optimasi baru ini, kesenjangan telah menyempit secara signifikan, dengan model transformer sekarang hanya memerlukan 40% lebih banyak memori dibandingkan versi CNN. Pada resolusi 1080p, konsumsi memori telah turun dari 106,9MB menjadi 85,77MB, dibandingkan dengan kebutuhan model CNN sebesar 60,83MB.
Perbandingan Penggunaan VRAM berdasarkan Model dan Resolusi:
| Jenis Model | 1080p | 4K | Peningkatan |
|---|---|---|---|
| Model CNN | 60.83MB | ~213MB | Baseline |
| Transformer Lama | 106.9MB | ~387MB | 76% lebih banyak dari CNN |
| Transformer Baru | 85.77MB | 307.37MB | 40% lebih banyak dari CNN |
| Pengurangan | 21.13MB (20%) | ~80MB (20%) | 20% di semua resolusi |
Manfaat Performa Scaling di Berbagai Resolusi
Peningkatan memori berskala proporsional dengan resolusi, mempertahankan pengurangan 20% yang konsisten di semua format tampilan. Pada resolusi 4K, model transformer yang dioptimalkan mengonsumsi 307,37MB VRAM, yang merupakan pengurangan 80MB dari versi sebelumnya. Meskipun peningkatan ini mungkin terlihat sederhana untuk kartu grafis modern dengan kapasitas VRAM yang substansial, ini menjadi lebih signifikan pada resolusi yang lebih tinggi seperti 8K, di mana DLSS dapat mengonsumsi lebih dari satu gigabyte memori bahkan dengan optimasi.
Kemampuan yang Ditingkatkan Melalui Arsitektur Canggih
Model transformer merepresentasikan perubahan fundamental dalam teknologi DLSS, memanfaatkan vision transformer yang mengevaluasi semua piksel dalam frame untuk memahami kepentingan piksel individual. Pendekatan ini memproses beberapa frame secara bersamaan untuk menghasilkan piksel yang detail untuk kualitas visual yang ditingkatkan. Arsitektur baru ini menampilkan dua kali lipat jumlah parameter dibandingkan pendahulu CNN-nya, memungkinkan kualitas gambar seperti native sambil meningkatkan kebutuhan komputasi rendering hingga empat kali lipat.
Dampak yang Lebih Luas pada Performa Gaming
Optimasi VRAM ini secara khusus menguntungkan pengguna dengan kartu grafis yang memiliki kapasitas memori 8GB atau lebih rendah, membuat fitur DLSS canggih lebih dapat diakses oleh hardware kelas menengah. Peningkatan ini melengkapi peningkatan frame generation DLSS 4, yang secara terpisah mencapai pengurangan 30% dalam konsumsi VRAM. Frame generation biasanya memerlukan memori yang jauh lebih banyak dibandingkan upscaling, dengan beberapa game seperti Warhammer 40,000: Darktide menunjukkan penggunaan VRAM 400MB lebih sedikit pada resolusi 4K dengan DLSS 4 dibandingkan DLSS 3.
Dampak VRAM Frame Generation vs Upscaling:
- DLSS 4 Frame Generation: Pengurangan VRAM 30% dibandingkan DLSS 3
- Contoh kasus ( Warhammer 40,000: Darktide pada 4K): Penggunaan VRAM 400MB lebih sedikit
- Frame generation biasanya mengonsumsi VRAM secara signifikan lebih banyak daripada upscaling
- Optimisasi diterapkan secara terpisah pada komponen upscaling dan frame generation
Pengembangan dan Ketersediaan di Masa Depan
Dengan model transformer sekarang keluar dari status beta, NVIDIA diharapkan akan menerapkan pembaruan resmi yang menggabungkan teknologi ini dalam beberapa bulan mendatang. Sejarah perusahaan dalam optimasi berkelanjutan menunjukkan penyempurnaan lebih lanjut mungkin akan menyusul, mirip dengan iterasi DLSS sebelumnya yang menerima pengurangan jejak memori tambahan dari waktu ke waktu. Perkembangan ini memposisikan DLSS sebagai solusi yang semakin efisien untuk pengalaman gaming berkualitas tinggi di berbagai konfigurasi hardware yang lebih luas.