NVIDIA GeForce RTX 5090 Laptop im Test

Fokus auf Effizienz und MFG - Benchmarks: DLSS 4.0 und Multi Frame Generation

Für NVIDIA ist Deep Learning Super Sampling (DLSS) ein großer Wurf. Tatsächlich bringt die Technik gerade im Notebook-Segment viele Vorteile – angefangen bei einer höheren Leistung, bis hin zu einer niedrigeren Leistungsaufnahme. So kann man selbst mit schwächerer Hardware gut spielen, oder die Gaming-Laufzeiten unterwegs erhöhen. Mit der GeForce-RTX-50-Familie überführt NVIDIA die Technik in Version 4.0 und hat diese abermals aufgewertet. DLSS 4.0 ist Bestandteil von Max-Q und damit aller mobilen RTX-50-Ableger. 

Mit DLSS 4 und der GeForce-RTX-50-Serie führt NVIDIA den nächsten großen Wechsel im zugrundeliegenden KI-Modell ein. Bisher kam ein sogenanntes Convolutional Neural Network (CNN) zum Einsatz. Das ist für NVIDIA jedoch nicht mehr in der Lage, um die Anforderungen für Super Resolution, Ray Reconstruction und Multi Frame Generation zu erfüllen. Dieses neue Transformer-Modell verwendet einen auf die Bilddarstellung spezialisierten Vision Transformer, der es ermöglicht, die relative Bedeutung jedes Pixels über den gesamten Frame und über mehrere Frames hinweg zu bewerten. Das Vision Transformer Model verwendet die doppelte Anzahl an Parametern im Vergleich zum CNN. 

Damit erreicht NVIDIA eine höhere Detailgenauigkeit für Frame Generation:

Neben der Frame Generation profitieren vom neuen Transformer-Modell die Funktion Ray Reconstruction sowie DLSS. Mittels DLSS 4 Multi Frame Generation wird nicht mehr nur jeder zweite Frame per Frame Generation komplett erzeugt, sondern mittels MFG 4X Mode wird ein Frame gerendert und auf diesen folgen drei erzeugte Frames. Für das neue Frame Generation wechselt NVIDIA auf einen neuen Frame-Pacing-Mechanisms, der nicht mehr durch den Prozessor vorgegeben wird, sondern durch die GPU, bzw. die Display Engine. 

Bildvergleich

Das Flip Metering erzeugt konstante Frametimes bei zugleich niedriger Latenz. Möglich wird dies unter anderem durch Verbesserungen im Optical Flow Accelerator. Das neue KI-Modell ist zudem um 40 % schneller und belegt bis zu 30 % oder 400 MB weniger Platz im Grafikspeicher. Das zuvor über ein Optical Flow Field wird zudem in Teilen durch ein KI-Modell ersetzt, sodass auch hier keine Hardware mehr zum Einsatz kommt. Insgesamt werden fünf KI-Modelle in Super Resolution, Ray Reconstruction und Multi Frame Generation ausgeführt.

Letzteres ist bei der Erzeugung von zusätzlichen Bildern von zentraler Bedeutung, da zusätzliche Rechenzeit für die KI-Interpolation benötigt wird und hier greift Reflex 2. Die Technik soll die Latenz zwischen Eingabe (durch einen Mausklick) und Bildschirmreaktion reduzieren und optimiert die Kommunikation zwischen der CPU und GPU, um Engpässe zu minimieren und eine schnellere Reaktionszeit zu gewährleisten. Reflex arbeitet in unterstützten Spielen, indem es die Render Queue verkürzt und so Frames schneller zum Monitor bringt. 

Reflex 2 enthält die Frame-Warp-Komponente. Frame Warp schätzt ab, in welche Richtung sich die Kamera bewegen wird. Ein Inpainting füllt die Lücken an den Rändern des Frames die entstehen, da dieser zukünftige Frame ja noch gar nicht berechnet wurde. Die entsprechenden Informationen über den Frame werden ergänzt. Dazu werden Daten des vorherigen Frames, sowie Farbwerte und Daten zur Tiefe innerhalb der 3D-Szene verwendet.

DLSS 4 soll in den kommenden Monaten für dutzende Spiele zur Verfügung stehen, bzw. kann über eine Override-Funktion forciert werden. Ausführlichere Informationen und noch mehr Vergleichsbilder zur Bildqualität finden sich in unserem Launchartikel zur NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Eiditon .

Bereits mit aktiviertem DLSS verdoppelt sich die Leistung gegenüber dem nativen Rendering. Mit doppelter Frame Generation kann die Performance nochmals um gut 50 % zulegen, mit dreifacher und vierfacher Multi Frame Generation steigt die Leistung abermals deutlich an.