Nvidia rilancia su metaverso e intelligenza artificiale. Ecco tutte le novità #adessonews

Nuovi design dei chip e intelligenza artificiale, due pilastri che, andando di pari passo, possono portare a un nuovo livello i videogame e la creazione di mondi interamente simulati. Anche per finalità industriali, nel metaverso. È la chiave di quanto annunciato da Nvidia alla conferenza Gtc. Il prodotto presentato più atteso è la nuova serie di Gpu Geforce Rtx 40, di cui la più veloce costa 1599 dollari e promette un aumento di prestazioni di quattro volte rispetto alla versione precedente. È la Rtx 4090, mentre le versioni più economiche, si fa per dire, sono due configurazioni del modello 4080, a 1199 e 899 dollari rispettivamente. Non che con la crisi della catena di fornitura dei chip, che il mondo vive orami da due anni, ci si potesse aspettare prezzi inferiori.
La nuova architettura è intestata a Ada Lovelace, la prima programmatrice al mondo, nata nel 1815. Passato e futuro secondo Nvidia sono in streattta continuazione, ma in questo caso, con le novità ora presentate, fa un salto in avanti considerevole. Le nuove Geforce sono basate sul doppio pilastro dell’architettura Ada Lovelace e gli algoritmi di AI Dlss 3. La terza versione della tecnologia di grafica basata su intelligenza artificiale di tipo deep learning (reti neurali) di Nvidia.

Le novità dell’AI

In sostanza l‘AI qui riesce a generare fotogrammi nuovi (invece di semplici pixel) e così aumentare i frame rate; anche nei casi in cui la qualità visiva del gioco è limitata dalla CPU dell’utente. Sarà un vantaggio, secondo Nvidia, soprattutto nei giochi dove la fisica è molto complessa (materiali, luci) o che coinvolgono mondi di grandi dimensioni. Insomma le due caratteristiche principali dei giochi che ora mettono a dura prova i computer degli utenti, come insegna il caso Cyberpunk 2077.Questo è infatti il videogame che Nvidia ha mostrato durante il Gtc, per esemplificare i vantaggi della nuova tecnologia. Ad oggi sono 35 i giochi che supportano Dlss 33Più in dettaglio, ecco le principali novità delle nuove GPU: Multiprocessori di streaming con una potenza di shader fino a 83 teraflops, oltre 2 volte superiore alla generazione precedente; RT Cores di terza generazione con fino a 191 teraflops effettivi di ray-tracing, 2,8 volte superiori alla generazione precedente. Tensor Core di quarta generazione con fino a 1,32 petaflop Tensor – 5x rispetto alla generazione precedente usando l’accelerazione FP8. Shader Execution Reordering (SER) che migliora l’efficienza di esecuzione riprogrammando all’istante i carichi di lavoro di shading per utilizzare meglio le risorse della GPU. Un’innovazione significativa come lo fu l’esecuzione fuori ordine per le CPU, SER migliora le prestazioni del ray-tracing fino a tre volte e i frame rate dei giochi fino al 25%. L’acceleratore di flusso ottico Ada, con prestazioni due volte più veloci, consente a DLSS 3 di prevedere il movimento in una scena, permettendo alla rete neurale di aumentare il frame rate mantenendo la qualità dell’immagine invariata. I miglioramenti architetturali, abbinati alla tecnologia di processo TSMC 4N personalizzata, consentono di ottenere un salto fino a due volte superiore nell’efficienza energetica. I doppi codificatori NVIDIA (NVENC) riducono i tempi di esportazione fino alla metà e offrono il supporto AV1. La codifica NVENC AV1 è stata adottata da OBS, Blackmagic Design DaVinci Resolve,Discord e tanti altri. Presentata al Gtc anche Rtx Remix, una piattaforma che consente agli utenti modder, gratis, di migliorare in automatico il realismo di oggetti e luci nei videogame. A questo proposito, mostrata una versione modded (modificata, rimasterizzata) di Portal ed Elder Scroll.

Non solo videogame.

Nvidia assicura che delle nuove tecnologie si avvantaggeranno anche l’editing video e lo streaming dal vivo.Nvidia ha presentato anche la sua prima offerta di software e infrastructure-as-a-service Omniverse Cloud. Permetterà ad esempio di addestrare, simulare, testare e distribuire macchine intelligenti. I progettisti di veicoli autonomi potranno usarla per generare dati di sensori basati su dati fisici e simulare scenari di traffico per testare una varietà di condizioni stradali e meteorologiche. Le aziende potranno creare un metaverso industriale per la collaborazione a distanza e in tempo reale, su tutto il ciclo della produzione.

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