DLSS 3.5震撼发布：显存占用狂降20%，性能突破再升级

DLSS 3.5震撼发布：显存占用狂降20%，性能突破再升级

　　 6月29日，NVIDIA推出了一款新的SDK，其中包含了针对超分辨率、光线重建以及DLAA技术的更新版DLSS库。更为重要的是，取代原有基于CNN架构的DLSS模型的Transformer模型正式发布，该模型在显著降低显存使用量的同时，带来了性能上的提升。

　　 目前，NVIDIA的DLSS技术基于卷积神经网络（CNN），而最新的Transformer模型作为一种更先进的技术，已结束测试阶段，即将正式推出。据NVIDIA官方消息，这一新模型在性能和图像质量上表现出色，有望进一步提升游戏画面的清晰度与帧率。 从技术演进角度看，Transformer模型的引入标志着AI在图形处理领域的又一次重要突破。相比传统的CNN结构，Transformer在处理长距离依赖和全局信息方面更具优势，这为DLSS在复杂场景下的表现提供了更强的支持。随着该技术的正式发布，玩家和开发者将迎来更高质量的视觉体验，同时也为未来的游戏引擎优化打开了新的可能性。

　　 与旧版相比，新模型在显存使用上进行了优化，以1080p分辨率为例，新的310.3.0 SDK版本在使用Transformer模型时仅需87.77MB显存，比之前减少了19.8%。

　　 这一显存降低的效果同样适用于其他分辨率，如1440p、4K和8K，平均显存需求减少了约20%。

　　 这意味着，对于显存容量较小（如8GB）的用户而言，使用DLSS技术时会更加流畅和轻松。

　　 此外，Transformer模型通过分析每一帧中的所有像素，并评估每个像素的重要性，从而生成更精细的细节，提升图像质量。这一技术进步使得DLSS在画质表现上有了显著提升。 我认为，这项技术的突破不仅体现了人工智能在图像处理领域的持续进步，也预示着未来游戏与视频内容的视觉体验将更加逼真和细腻。随着算法的不断优化，用户将能够享受到更高清晰度和更流畅的画面效果，这无疑会进一步推动整个行业的技术发展。

　　 需要注意的是，该模型的显存占用整体较低，在8GB显存和1080p分辨率下，显存使用率大约为1%，而在4K分辨率下也仅占用约300M显存。