{"id":44558,"date":"2025-01-17T10:28:27","date_gmt":"2025-01-17T10:28:27","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/tecnologia\/nvidia-revela-un-superordenador-con-miles-de-gpu-para-mejorar-dlss\/"},"modified":"2025-01-17T10:28:27","modified_gmt":"2025-01-17T10:28:27","slug":"nvidia-revela-un-superordenador-con-miles-de-gpu-para-mejorar-dlss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=44558","title":{"rendered":"NVIDIA revela un superordenador con miles de GPU para mejorar DLSS"},"content":{"rendered":"
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NVIDIA <\/strong>se ha convertido en un tit\u00e1n de la industria de la tecnolog\u00eda gracias a la inteligencia artificial. Si bien la empresa est\u00e1 enfocada en desarrollar chips para impulsar los modelos de lenguaje de OpenAI y Google, no se olvida de sus clientes originales. Prueba de ello es la serie RTX 50<\/a> y DLSS 4, el escalador impulsado por IA<\/strong>.<\/p>\n

Este \u00faltimo ha cobrado relevancia en los \u00faltimos a\u00f1os, puesto que permite mejorar los gr\u00e1ficos del juego sin sacrificar el rendimiento<\/strong>. La versi\u00f3n anunciada durante CES 2025 <\/a>introduce m\u00faltiples tecnolog\u00edas, como Multi Frame Generation, que incrementa el conteo de cuadros hasta en 8 veces. DLSS 4 tambi\u00e9n es objeto de an\u00e1lisis, puesto que sus creadores mencionaron c\u00f3mo ha sido entrenado.<\/p>\n

De acuerdo con PC Gamer<\/a><\/em>, NVIDIA revel\u00f3 que tienen un superordenador dedicado que opera continuamente desde hace seis a\u00f1os<\/strong> con el \u00fanico objetivo de mejorar DLSS. Brian Catanzaro, vicepresidente de investigaci\u00f3n de aprendizaje profundo aplicado de NVIDIA, explic\u00f3 que la empresa mantiene una infraestructura conformada por miles de sus GPU m\u00e1s recientes, que opera las 24 horas del d\u00eda durante los 365 d\u00edas del a\u00f1o.<\/p>\n

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El superordenador se centra en analizar los fallos comunes que encontramos en DLSS<\/strong>, como artefactos de efecto fantasma, desenfoque o parpadeo. Tras probar los juegos m\u00e1s populares y demandantes, los fallos se someten a un an\u00e1lisis riguroso por parte del equipo para encontrar la soluci\u00f3n<\/p>\n

\u00abEncontramos fallos en muchos de los juegos que analizamos y tratamos de averiguar qu\u00e9 est\u00e1 pasando. \u00bfPor qu\u00e9 el modelo toma la decisi\u00f3n incorrecta sobre c\u00f3mo dibujar la imagen all\u00ed?\u00bb, dijo Catanzaro. \u00abLuego, buscamos formas de aumentar nuestro conjunto de datos de entrenamiento. Recopilamos ejemplos de c\u00f3mo se ven los buenos gr\u00e1ficos y qu\u00e9 problemas dif\u00edciles debe resolver DLSS\u00bb.<\/p>\n

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