深度学习特性——NVIDIA Neural Graphics Acceleration（NGX）
Tensor Core开发之初是为了加速深度学习能力，用在游戏显卡上显然很浪费，为什么NVIDIA还要坚持塞入了到Turing游戏显卡中呢？
NVIDIA将张量单元引入到Turing架构当中，意味着可以在游戏中首次实现深度学习，主要是依靠NVIDIA NGX AI框架，可以在游戏中实现诸如深度学习超级采样DLSS、AI InPainting、AI Super Rez、AI Slow-Mo等功能。简直就是万物基于AI的真实写照！
由于有了Tensor Core，它可以加速实现一些过去非常繁琐功能，建立起属于GPU的DNN深度神经网络，用于加速处理游戏中的部分特性，实现游戏也能AI。
注意NGX的功能与NVIDIA驱动密不可分，很多功能都是依赖于NVIDIA GeForce Experience软件实现的，会自动匹配Turing显卡并且下载NGX Core软件包，并且提供对应服务，比方说深度学习超级采样DLSS、AI InPainting、AI Super Rez、AI Slow-Mo等功能。
深度学习超级采样DLSS：
现在很多游戏画面不是直接渲染得出的，多数都有后处理，也就是各种抗锯齿技术，举个NVIDIA的TAA例子，它是一种基于着色器的算法，它使用运动矢量组合两个帧来确定前一帧的采样位置，虽然性能开销差不多，但效果却不如其他AA技术。因此NVIDIA利用Tensor Core开发出了DLSS，实现在较低的输入样本数下更快地渲染，输出渲染画面与TAA质量相似。但由于Tensor Core的加速处理， RTX 2080 Ti的渲染能力要强得多，几乎是GTX 1080 Ti的2倍。
针对每一个游戏，会实现建立起对应的训练网络，收集数千个以64×超级采样生成参考画面，经过对像素点进行64次偏移着色合成输出后，理论上画面细节具有近乎完美的图像效果。同时还会生成正常的渲染图像，然后要求DLSS网络响应输出对应结果，观察与64×超级采样画面差异，调整网络权重，经过多次迭代以后，DLSS自行学习产生的结果将具有与64×超级采样画面相同质量的细节，还可以避免TAA产生的运动模糊等问题。
不过需要明确的是DLSS训练网络运行于NVIDIA的超级计算机上，而非你的显卡，只不过通过GFE下载了这个游戏DLSS网络权重参数，可以用非常低开销复现了超算的结果，这就是NVIDIA为什么要在Turing显卡上引入Tensor Core的原因。这同样意味着，每一个游戏都需要事先跑出自己的DLSS网络，然后由NVIDIA通过GFE软件分发给玩家，所以这也是为什么非Turing显卡不能使用DLSS的原因。
首批支持DLSS（大力水手）的游戏，共15款
AI InPainting：说白了就是为了补全图片中缺失的内容，或者是帮你去掉不想要的东西，堪称最强PS抠图！而NGX InPainting算法依赖于来自大量真实世界图像的训练来合成新内容，它同样是运行于超算得出的深度神经网络中。详见我们的新闻——《NVIDIA再出AI黑科技，完美去除图片噪点、水印》
AI Super Rez：它可以将原视频的分辨率清晰地放大2倍、4倍、8倍，图像更加锐利。
AI Slow-Mo：利用AI人工智能技术，可以将普通常见的30fps进行智能插帧计算，可以获得240/480fps的慢动作视频。这个对于视频内容创作者来说可是个巨大福利，在一些需要慢放的镜头不再需要专门高帧率摄像头机，只要通过AI运算就能获得让人觉得流畅慢动作视频。详见我们的新闻——《NVIDIA AI黑科技，30fps可插帧成480fps慢动作视频》
超能网友教授 2018-09-16 19:44 | 加入黑名单
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我匿名了 2018-09-16 12:38
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超能网友教授 2018-09-16 11:22 | 加入黑名单
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游客 2018-09-16 10:46
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游客 2018-09-16 09:50
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超能网友终极杀人王 2018-09-16 09:31 | 加入黑名单
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超能网友终极杀人王 2018-09-16 09:06 | 加入黑名单
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游客 2018-09-16 07:08
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我匿名了 2018-09-16 00:28
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游客 2018-09-15 21:07
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超能网友一代宗师 2018-09-15 15:10 | 加入黑名单
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我匿名了 2018-09-15 14:42
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超能网友一代宗师 2018-09-15 14:33 | 加入黑名单
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我匿名了 2018-09-15 14:29
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超能网友教授 2018-09-15 09:57 | 加入黑名单
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游客 2018-09-15 09:45
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