Umělá inteligence nabírá obrátek… Dejme tomu ještě pár let a možná se fakt dočkáme androidů jako z Detroit: Become Human. Předtím nás ale ještě nějaká cesta čeká. A aktuálně jí razí především Nvidie. Nejen kdysi jeden z předních tvůrců grafických karet, dnes také průkopník umělé inteligence. A nebavíme se tu jenom o upscalování pomocí DLSS. Sílu umělé inteligence můžete využívat dennodenně a možná o tom ani nevíte.

Začněme však postupně. A to právě tím DLSS. Deep-Learning Super Sampling, se kterým je nejspíš obeznámena většina z vás. A pokud ne, tak jednoduše řečeno jde o upscalovací technologii, která z nižšího rozlišení dokáže vytáhnout obraz jako z toho vyššího. Řekněme, že máte rozlišení monitoru 4K. Proč byste hru renderovali na něj a ztráceli drahocenný výkon, když stačí hru renderovat třeba jenom ve FullHD a obraz dokreslit na 4K, aniž byste poznali rozdíl, ale dosáhli právě výrazně vyššího výkonu?

Přesně to dělá DLSS a pomáhá si umělou inteligencí. Neurální model má obrovský počet referencí a vědomostí, jak by měly věci vypadat. Trénovaná je i na referenčních obrázcích her v rozlišení 16K. Díky tomu je schopna i z relativně malého rozlišení klidně i 360p vykreslit obraz ve FullHD, který sice není dokonalý, ale rozhodně zázračný.

Popularita této technologie se nezastavuje. A dokazuje to i fakt, že se o ni pokouší i AMD nebo Intel, a dokonce se mluví o tom, že svou bude mít i Sony v PlayStation 5 Pro. A ačkoliv pro ty ostatní a už vydané nepotřebujete speciální hardware, DLSS od Nvidie je dlouhodobě nejlepší právě z toho důvodu, že sází na hardwarovou akceleraci. Navíc už neplatí, že by kvůli tomu existovala cenově nedostupná vstupní bariéra. DLSS podporuje jakákoliv RTX karta. Třeba i RTX 2060, kterou sežene dnes už za pakatel i z druhé ruky.

Ovšem ano, to neplatí pro DLSS 3. Ten je exkluzivní pro karty RTX 40. řady a případně výše. A navíc posouvá využití umělé inteligence ještě o kus výš. Jak? Pomocí “Frame Generation”. Doteď kolem této funkce vládne menší chybný názor, že si “vymýšlí snímky”. A ačkoliv to není zcela nepravda, není to ani zcela pravda.

Frame Generation, zkráceně řečeno, generuje snímky mezi ty vyrenderované. Výsledkem tak je snaha o zvýšení počtu snímků za sekundu… doslova zdarma. Jak toho dociluje? Rozhodně to není žádným vymyšlením nebo nedej bože generativní AI typu Dall-E. Frame Generation bere vyrenderovaný snímek hry a přímo z enginu si vypůjčuje takzvané motion vectory. Tedy informaci každého pixelu, jakým směrem a jak rychle se pohybuje. Díky tomu je tato funkce schopna předpovídat, na jakém místě se každý pixel má příští snímek nacházet.

Je to tedy ve finále výrazně náročnější, než jak to popisujeme. To vás asi nepřekvapí. Ale výsledek opravdu funguje skvěle. Všimněte si sami. Dostali jsme zapůjčenou kartu RTX 4080 Super od ASUSu a vyzkoušeli na ni třeba Alana Waka 2. Ten nám se vším naplno včetně zapnutého path-tracingu - tedy něco jako lepší verze ray-tracingu - a ve 4K s DLSS na Ultra Performance jel na krásných zhruba 97 snímků za vteřinu. Takový Cyberpunk 2077, také s path-tracingem, grafikou na maximum, rozlišením 4K a path-tracingem, jsme vytáhli v benchmarku na 85 snímků. Oba testy rovněž proběhly právě se zapnutým Frame Generation. Technologie to rozhodně není perfektní a stále má pár vad. Ale ty nejsou nijak vážné a pro běžného hráče může jít o čirou magii. A jestli se bojíte o vysokou latenci, nemusíte. Společně s Frame Generation se vám zapne i Nvidia Reflex. Ten synchronizuje komunikaci mezi procesorem a kartou, čímž minimalizuje latenci systému a celkem efektivně redukuje zvýšenou latenci, která vzniká generováním snímků.

Pojďme si ale říct ještě pár slov o samotné grafické kartě. Konkrétně jde o Asus ROG Strix GeForce RTX 4080 Super. V zásadě se jedná o jednu z nejvýkonnějších dostupných karet pro běžného hráče. A ne, RTX 4090 neberem jako pro běžné hráče. Oproti referenční kartě, kterou jsme testovali na začátku roku, má třeba tato robustnější chlazení, zabírá tři a půl slotu a celkově je díky tomu karta tišší. Přesto jsme naměřili o trochu vyšší snímky za vteřinu, a to především pomocí druhého nabízeného BIOSu. Mezi nimi lze přepínat podle toho, zda preferujete ještě větší tichost, nebo naopak vyšší výkon.

Teď vám uděláme malý bordel v hlavě. Víte, jak jsme říkali, že DLSS 3, potažmo jeho funkce Frame Generation, je exkluzivní pro RTX 40. řady? Tak je tu ještě DLSS 3.5. A to je zase pro všechny RTX karty. Dobrý guláš, co? Nicméně se tu bavíme zase o další technologii. Takzvaném ray reconstruction, který spolupracuje s ray tracingem. Byla jen otázka času, než budeme mluvit o něm, že? Do velkých detailů zabíhat nebudeme, ale řekněme, že ray reconstruction zlepšuje kvalitu ray tracingu. To, co totiž finálně vidíte, není skutečný render. Ten je se zapnutým ray tracingem šumivý a následně dochází skrze různé algoritmy k tzv. denoisingu. Odšumovávání. To je díky ray reconstruction s pár dalšími algoritmy vedeno právě umělou inteligencí, která finální kvalitu obrazu zlepšuje nad rámec běžných řešení. A občas to může mít i větší dopad.

To se nám stalo třeba v Alanu Wakovi 2. Jedna konkrétní scéna bez ray reconstruction běžela na 20 snímků za vteřinu. Po jeho zapnutí, kdy navíc obraz vypadal lépe, snímky vyskočily ke stovce. Jde o vzácnou situaci a zrovna tak může někdy ray reconstruction paradoxně škodit. Ale ve většině případů pomáhá. Opět díky umělé inteligenci a opět… tak nějak zdarma.

Navzdory tomu, co byste si ale mohli myslet, umělá inteligence skrze karty Nvidia nemusí pomáhat jenom ve hrách. Skvělým příkladem téměř každodenního užití je Nvidia Broadcast. Malý program, který využívá tensorová jádra karty. A k čemu? Ke zlepšení vašich vstupních zařízení. Jmenovitě webkamery a mikrofonu.

U mikrofonu tak lze díky umělé inteligenci eliminovat nechtěné zvuky z pozadí nebo ozvěnu. Finální zvuk je tak čistý. U webkamery lze naopak udělat automatický pohyb obrazu na vás nebo třeba vymaskování. Vaše pozadí se tak rozostří, nebo bude úplně jiné. A postačí k tomu úplně běžná webka.

Ale chápeme. Ne každý má webku a ne každý používá denně mikrofon. Nebo možná máte tak dobrý a tak dobré prostředí, že tohle nepotřebujete. Tak co takhle funkce RTX Video? Jednoduše řečeno - schválně, jestli vás to zaujme - DLSS pro video v prohlížeci. To zní dobře, ne? A vážně. Pokud máte RTX kartu, můžete si to rovnou teď zapnout v ovládacím panelu. Pokud máte Chrome, Edge nebo Firefox, budete z umělou inteligencí vylepšených videí benefitovat rovnou. Zcela upřímně, sami jsme při testování nezaregistrovali nijak zásadní rozdíl. Ale to se může časem také zlepšit.

Vylepšená kvalita videí nicméně může rovněž přijít i od vás. A to díky tomu, že RTX karty 40. řady podporují enkódování a dekódování kodeku AV1. Softwarová i hardwarově akcelerovaná h.264 začne být postupně minulostí. AV1 dokáže s menším počtem dat, a tedy velikosti, dosáhnout lepších výsledků. Cenou za to ovšem jsou vyšší hardwarové nároky kodeku samotného. Tuto funkci nejvíce ocení například streameři, protože třeba Twitch má limitovaný bitrate na 6 Mbit/s. A to skutečně není mnoho. Už při sledování FullHD videa je možné si u rychlých scén všímat jistých artefaktů obrazu. Při použití kodeku AV1 lze ovšem do stejných 6 Mbit/s stlačit i 2K obraz. Jen tedy nutno podotknout, že Twitch tuto funkci zatím pouze testuje a plně ji můžete využít například na Youtube.

Teď však ještě k tomu, co si pod slovy „AI“ představí asi většina z vás. ChatGPT. A co takhle, kdybyste měli ChatGPT přímo svoje? I to už Nvidie nabízí, a to díky programu ChatRTX. Ten dokáže přímo komunikovat s kartami RTX a můžete do něho vložit vlastní lokální jazykový model. Byť se to kvalitě ChatGPT tak úplně blížit nebude, protože se tu bavíme o diametrálně úplně jiném výkonu výpočtu, možná vás překvapí, jak kvalitní dokáží i lokální modely dnes už být. A díky ChatRTX je jejich užití… takřka na kliknutí.

Vše, co jsme si dnes popsali, ale nejsou zdaleka jediná místa s umělou inteligencí, v nichž se Nvidie angažuje. A vypíchnout bychom mohli i řadu nástrojů pro vývojáře, jako je třeba generování gest, lip-syncu a podobně. Ale do toho dnes zabíhat nebudeme a nechat si to můžeme na někdy jindy. Spíš bychom se rádi ještě mrkli trošku do budoucnosti a to, co víme, že nás v dohledné době čeká. A tím je G-Assist. Půjde o umělou inteligenci podobnou Copilotu ve Windowsu, která bude mít kontext k tomu, co hrajete a bude vám schopná v reálném čase napovědět. Jinými slovy půjde o takovou… ukecanou Wiki.

Jak to ale bude fungovat je zatím tak trochu ve hvězdách. Z dosavadních výsledků Nvidie si ale troufáme říct, že to bude fungovat dostatečně dobře a možná nás to v lecčem v následujících letech překvapí. Ale povězte nám v komentářích, co vás případně překvapilo už nyní. O některých funkcích jste možná dodnes nevěděli a určitě se s námi podělte, jestli nějaké používáte.