Battlefield 5 mit Raytracing auf RTX 2080 Ti: Spielen wird schöner sein, aber...

[Contragen]

AW: Battlefield 5 mit Raytracing auf RTX 2080 Ti: Spielen wird schöner sein, aber...

Also ich kenne so vorberechnete Muster aus Profi-Anwendungen in der Medizin. Da nennt sich das dann Adaptiv-Statisch-Iterative-Rekonstruktion oder eben hier beim Aliasing mit dem Werbeslogan "Deep Learning" versehen.
Das sind einfach wahrscheinliche vorgespeicherte Muster die einfach nur noch rausgehauen werden müssen. In der Regel kommt es dabei zu einem nicht unerheblichen Lag, weil eben nicht "realtime" sondern superfast über eine Datenbank abgeglichen werden muß.
Da bin ich schon auf die ersten Messungen gespannt. Ich halte es dabei wie Einstein. Wenn etwas geil ist, muß die Energie dafür irgendwo anders hergenommen worden sein. Hier eben bei der Zeit.
Glaskugel aus.....
Ich bewundere Nvidia mittlerweile schon etwas.

 

[Contragen]

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Editfehler

 

[Edelhamster]

AW: Battlefield 5 mit Raytracing auf RTX 2080 Ti: Spielen wird schöner sein, aber...

Wenn ich den Gedanken mit dem starken LowLevel-Fokus bei Turing, wie an der für Benches gegen Pascal genutzten Spielauswahl für mich aktuell vermutbar (selbst ein MS Andromeda unterstützt DX12), dann bleiben Nvida nach eventuellem erscheinen einer 7nm Vega mit 1200MHz HBM2, genau +1,6GB/s in der Speicherbandbreite (614,4 vs 616,0 GB/s) und +256 Shader (4096 vs 4352 Shader) im Bereich der Rohdaten.
Taktmäßig läge eine 7nm Vega vorausichtlich sogar vorn und mit Hilfe eines nur 250-300mm² recht kleinen Dies (und Interposer´s), wäre on Top sogar eine 4096-Bit Speicheranbindung denkbar.
Jetzt lass ich proprietäres Gameworks mal außen vor, die bessere Performance von Nvidia unter DX11 wird entsprechend der neuen Ausrichtung zu LowLevel-Ansätzen immer unwichtiger, und erträume mir damit für 2019 eine ansatzweise Ausgeglichenheit auf dem Hardware-Markt - mit konkurrierenden Anbietern und moderaten Preisen *träum*
2020 konkurriert Intel dann MidRange noch etwas mit, die niemand anderes als Raja an Board geholt haben - der nun nicht unbedingt als LowLevel-Gegner bekannt ist.
Navi20 müsste sich dann irgendwann gegen den 7nm Turing-Nachfolger stellen.

RayTracing ist echt nice, aber mich überkommt das Gefühl, ich hätte einen Tensor-Core bereinigten und bezahlbaren TU/GV100 mit 5000-6000 Shadern und bißchen mehr Speicher geiler gefunden.
Kann halt nicht aus meiner Haut und *need Auflösung* - nicht Beleuchtung.

 

[McRoll]

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Kommt drauf an wie schnell du eine neue GPU "brauchst".
Navi kommt angeblich schon in Q2 2019 in 7nm, und einer auf Gaming optimierten Architektur.

Ich persönlich werde auf jeden Fall noch bis Navi warten (müssen).
Die neuen Nvidia GPUs sind sowieso nicht in meiner Preislage, und für mich selbst nur technisch interessant.

Brauchen tät ich schon was Neues, in 3440x1440 fängt meiner GTX je nach Spiel an die Puste auszugehen. Aber wenn die Benchmarks nur einen moderaten Leistungszuwachs ohne das Raytracing bei vorhandenen Spielen zeigen, dann kann es sein dass ich erstmalig zur Vorgängergeneration für ein Upgade greife. Das flasht mich schon, das gab es noch nie.
AMD ist zum Glücksspiel geworden, man weiß nicht mehr was man kriegt mittlerweile. Ich denke dass sie wieder nur knapp zur Oberklasse (~ 2080 RTX) aufschließen werden und dabei auch nicht günstig werden.

Man, man, noch nie so ein schlechtes Gefühl bei einer neuen Gen gehabt. Ich glaub auch den vorläufigen Benchmarks nicht, da wurde wieder hingebogen sodass die RTX super da steht bestimmt. Realistisch wird wahrscheinlich die 2070 er etwa die 1080 toppen und die 2080 er die 1080 Ti um ein paar Prozent. Wenn der Preis nicht so übertrieben wäre, dann wärs nicht mal so schlimm, aber grade als 1070 er Besitzer steh ich blöd da, alles was ein deutlichen Zuwachs an Leistung bringt ist unverhältnismäßig teuer, selbst die alte Ti kostet immer noch über 700€. Und warten ist immer so ne Sache, dann verspäten sich die Karten ewig (grade AMD ist da ein Kandidat) und wirklich im Preis fallen tut auch nix. Macht keine Freude zur Zeit das Ganze....

 

[MiezeMatze]

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wow spiegelungen...
...am autolack...
...auf der wasseroberfläche...

die gabs auch schon vorher...

 

[Snowhack]

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wow spiegelungen...
...am autolack...
...auf der wasseroberfläche...

die gabs auch schon vorher...

Ich seh schon da kennt sich aber jemand aus mit der Materie

 

[zotac2012]

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Also wenn ich das jetzt mit dem DLSS richtig verstanden habe, dann werden bestimmte Spiele über die eigene Cloud-Hardware in Form des SATURN-V-Supercomputers trainiert und quasi 64 Lösungen Samples [Algorithmen] erstellt, die für eine RTX Turing als Basis für eine ideale Darstellung zum berechnen des DLSS in einem bestimmten Spiel die Grundlage bieten.

Die 64 Lösungen Samples [Algorithmen] werden dann über Geforce Experience an die Grafikkarte übermittelt, heißt das dann, das jedes Mal wenn man ein Spiel mit DLSS spielen will, immer wieder diese 64 Lösungen Samples [Algorithmen] über Geforce Experience abrufen muss, damit diese dann an die RTX Grafikkarte überspielt werden können?

Das würde ja bedeuten, wenn man keine Internetverbindung zur Verfügung hat, dann können diese Daten nicht überspielt werden und die Grafikkarte muss dann selbst Lösungen Samples [Algorithmen] trainieren und erstellen. Wie muss man sich das denn dann vorstellen, wie lange die Grafikkarte für einen Algorithmus trainieren muss, bis DLSS ideal dargestellt werden kann?

Oder werden die 64 Lösungen Samples [Algorithmen] über Geforce Experience, dauerhaft gespeichert?

 

[bynemesis]

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kA aber ich finde das jetzt nicht so beeindruckend.

Die Reflexionen waren auch schon mal deutlich besser die letzten Jahre in manchen Games, als auf den Vergleichsscreenshot mit BF5.
Bei dem BF5 Screenshot, hat man ohne RTX einfach bewusst die Effekte zurück gefahren damit RTX "an" krasser aussieht.

und ob jetzt die Reflexion zu 100% oder 80% richtig ist oder nicht, fällt mir beim spielen nicht auf.

 

[Snowhack]

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Mich interessieren eigentlich nur an meiner neuen Karte die

18 TFlops und 700 GB/s. Speicherdurchsatz die ich mit OC aus der Karte pressen kann.

Wenn ich noch bei einigen Spielen durch DLSS 50% an Leistung dazu bekomme werde ich diese gerne auch mit nehmen.

NVIDIA hätte besser getan die 2080 Ti einfach Titan RTX zu nennen und kein Mensch hätte sich aufgeregt, weil ja die Titans immer etwas teuerer ist und alles wäre beim alten gewesen.

Die neue 2080 schlägt knapp die alte 1080Ti und die 2070 +- 0 zu dieser.

 

[RawMangoJuli]

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ich find das sieht echt lecker aus

Battlefield 5 ray tracing demos from NVIDIA event

 

[Snowhack]

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kA aber ich finde das jetzt nicht so beeindruckend.

Die Reflexionen waren auch schon mal deutlich besser die letzten Jahre in manchen Games, als auf den Vergleichsscreenshot mit BF5.
Bei dem BF5 Screenshot, hat man ohne RTX einfach bewusst die Effekte zurück gefahren damit RTX "an" krasser aussieht.

und ob jetzt die Reflexion zu 100% oder 80% richtig ist oder nicht, fällt mir beim spielen nicht auf.

In dem Fall steht eher. 0%. Richtigkeit (statisch ) VS. Echtzeit Berechnung (Dynamisch) .

 

[4B11T]

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wow spiegelungen...
...am autolack...
...auf der wasseroberfläche...

die gabs auch schon vorher...

Du siehst also keinen Unterschied, ob sich nur die statische Umgebung spiegelt, immer identisch und vorberechnet… oder ob das tatsächliche Spielgeschehen in Echtzeit als Spiegelung gerendert wird? Wir sollten bei Nvidia anrufen und ihnen sagen, dass gabs alles schon, sieht man eh keinen Unterschied.

 

[matty2580]

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AMD ist zum Glücksspiel geworden, man weiß nicht mehr was man kriegt mittlerweile. Ich denke dass sie wieder nur knapp zur Oberklasse (~ 2080 RTX) aufschließen werden und dabei auch nicht günstig werden.

Vorsichtig sollte man aktuell bei AMD schon sein, nach Tonga, Fiji, und Vega.
Wenn die letzten Gerüchte zu Navi stimmen sollten, wurde 2/3 der RTG abgezogen für den Semi-Custom-Chip der PS5, schon in der Grundphase als Navi selbst entwickelt wurde.
Dieses Mal wurde Navi wohl nicht parallel für HTPC und Gaming entwickelt, sondern einzig mit Fokus auf Gaming.
Das wird wohl ähnlich ablaufen wie bei Polaris 10 und den Chips darunter.
Mit etwas Glück bekommen wir also in Q2 ein Navi 10 was ungefähr im Bereich einer 1080ti liegen wird, durch Verbesserungen der Architektur plus Fertigung in 7nm.
Versprechen kann ich dir das natürlich nicht. Dafür gibt es viel zu wenige Infos zu Navi, wie immer leider nur Gerüchte.
Und du müsstest bis mindestens Q2 2019 warten, was noch über 1/2 Jahr sein wird, vielleicht so gar 10 Monate.

Mich selbst interessiert Navi 10 deswegen weil ich immer "nur" einen TV als Monitor nutzen werde, und damit G-Sync für mich keine Option ist.
Und ich kaufe nur selten eine GPU die teurer als 300€ ist, was eigentlich alle neuen GPUs von Nvidia betrifft.

 

[Edelhamster]

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NVIDIA hätte besser getan die 2080 Ti einfach Titan RTX zu nennen und kein Mensch hätte sich aufgeregt, weil ja die Titans immer etwas teuerer ist und alles wäre beim alten gewesen.

Ich könnte mir vorstellen es kommt noch eine Titan. Entsprechend mit dem Vollausbau des TU102 und 4608 anstatt 4352 aktiven Shadern. Dazu vllt mit 16GB 14-16GB/s@384Bit GDDR6 Ram garniert.

edit: 500 anstatt 440 T-ops im Bereich der TensorPerformance würden bei diesem Gedankenspiel dann noch Sinn machen.

edit 2: obwohl, wieviel Trillionen Tensor Ops/sec hat denn jetzt die 1080ti? 500 wie die Quadro oder 440 wie beispielsweise Anandtech angibt?

 

[bockwurst90]

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Also ich kenne so vorberechnete Muster aus Profi-Anwendungen in der Medizin. Da nennt sich das dann Adaptiv-Statisch-Iterative-Rekonstruktion oder eben hier beim Aliasing mit dem Werbeslogan "Deep Learning" versehen.
Das sind einfach wahrscheinliche vorgespeicherte Muster die einfach nur noch rausgehauen werden müssen. In der Regel kommt es dabei zu einem nicht unerheblichen Lag, weil eben nicht "realtime" sondern superfast über eine Datenbank abgeglichen werden muß.
Da bin ich schon auf die ersten Messungen gespannt. Ich halte es dabei wie Einstein. Wenn etwas geil ist, muß die Energie dafür irgendwo anders hergenommen worden sein. Hier eben bei der Zeit.
Glaskugel aus.....
Ich bewundere Nvidia mittlerweile schon etwas.

Die beiden Sachen haben absolut nichts miteinander zu tun. Ich gehe davon aus, dass du Radiologe bist? Bei Deep Learning muss bei der Inferenz gar nichts mit einer Datenbank abgeglichen werden.

 

[bockwurst90]

AW: Battlefield 5 mit Raytracing auf RTX 2080 Ti: Spielen wird schöner sein, aber...

Also wenn ich das jetzt mit dem DLSS richtig verstanden habe, dann werden bestimmte Spiele über die eigene Cloud-Hardware in Form des SATURN-V-Supercomputers trainiert und quasi 64 Lösungen Samples [Algorithmen] erstellt, die für eine RTX Turing als Basis für eine ideale Darstellung zum berechnen des DLSS in einem bestimmten Spiel die Grundlage bieten.

Die 64 Lösungen Samples [Algorithmen] werden dann über Geforce Experience an die Grafikkarte übermittelt, heißt das dann, das jedes Mal wenn man ein Spiel mit DLSS spielen will, immer wieder diese 64 Lösungen Samples [Algorithmen] über Geforce Experience abrufen muss, damit diese dann an die RTX Grafikkarte überspielt werden können?

Das würde ja bedeuten, wenn man keine Internetverbindung zur Verfügung hat, dann können diese Daten nicht überspielt werden und die Grafikkarte muss dann selbst Lösungen Samples [Algorithmen] trainieren und erstellen. Wie muss man sich das denn dann vorstellen, wie lange die Grafikkarte für einen Algorithmus trainieren muss, bis DLSS ideal dargestellt werden kann?

Oder werden die 64 Lösungen Samples [Algorithmen] über Geforce Experience, dauerhaft gespeichert?

Also grundsätzlich funktioniert das so: Sie bauen sogenanntes Generatives Modell, d.h. eine Funktion die Bilder generieren kann. Die Idee eines Autoencoders ist, eine Funktion zu lernen, in dem ich ein Eingangsbild zu reproduzieren Versuche. Und zwar so, dass ich aus einer Quelle mit weniger Information, ein passendes und korrelierendes Resultat mit gleicher Semantik und mehr Information erhalte (Im Sinne von mehr relevante Pixel. Ein fundamentales Theorem der Informationstheorie lässt es nicht zu, dass wir mehr Information aus weniger Information generieren. Die Funktion des neuronalen Netzes kodiert eine massive Menge an Information, nämlich das Wissen wie aus niedrigauflösend ein gleichbedeutendes hochauflösendes Bild wird. Diese Information wird in das niedrigauflösende Bild eingespiessen und damit die sogenannt Data-Processing Ungleichung auch nicht verletzt.) Deshalb "auto" im Namen, weil ich versuche eine schlechte Version von mir selbst als Input zu nehmen und daraus eine bessere Version von mir selbst zu generieren. "Encoder", da man eine Repräsentation ableiten kann welche hochauflösende Bilder mit geringerer Information darstellt, wenn man die Umkehrfunktion betrachtet. Nun zum Prozess des Lernens: Sie nehmen ein Bild und machen davon 64 hoch auflösende, perfekte Versionen (mittels normalem Renderer, rasterisiert oder ray-traced, was auch immer). Nun wird die Funktion versuchen ein niederig auflösendes, aber identisches Bild (weniger Information, gleiche Semantik) in ein hochauflösendes Bild zu transformieren, und gleicht es mit den 64 hochauflösenden Samples ab. Der Fehler wird zurück propagiert in die Funktion und diese passt sich an, um den Fehler zu minimieren. Die Samples sind mit zufälligem Rauschen versehen, um ein sogenanntes Overfitting zu vermeiden. D.h. die Funktion wird zugleich auf kleine Abweichungen konditioniert, so dass sie "das Wesentliche" erlernt. Deswegen benötigen so viele leicht abweichende Ground Truth Bilder, hier 64, pro Bild das gefüttert wird. Der ganze Witz von Machine Learning ist, dass die Funktion nun dasselbe tun kann, mit Bildern, die sie noch nie zu vor gesehen hat. Im Wesentlichen kodiert die Funktion das Wissen darüber, wie Kanten und Farbverläufe hochauflösend aussehn müssen, wenn ich nur eine niedrig auflösende Version zur Verfügung habe. D.h. die Funktion wurde bei NVidia fertig trainiert und kann dann ohne Änderung auf alle neuen Bilder angewendet werden, die es sieht. Das Training dauert Ewigkeiten, Tage, sogar. Das Training passiert einmalig (sozusagen) bei NVidias Supercomputern und die Funktion wird dann auf die Grafikkarte geladen. Du kannst dann ohne Verbindung zu NVidia die Funktion nutzen. Die Anwendung der Funktion hingegen, sogenannte Inferenz, passiert dann in Echtzeit auf deiner Grafikkarte. Zu keinem Zeitpunkt wird auf deiner Gragikkarte für DLSS irgendwas trainiert. Jedes rasterisierte Bild wird dem neuronalen Netz gefüttert, der Funktion, welche dann eine hochauflösendere Version davon ausspuckt. Was aber NVidia machen wird ist nach und nach ständig auf deren Cluster die Funktion weiter trainieren lassen und dir ab und zu ein Update anbieten mit einer noch raffinierteren Version.

Hier kannst du von Hand ein neuronales Netz bauen und zusehen, wie es eine Funktion erlernt, um zwei Typen von Objekten auseinander zu halten. Dies nennt man Binary Classification. Dies löst ein anderes Problem, z.b. Erkennen von Katzen oder Hunden auf Bildern, das Lern-Prinzip ist aber ähnlich: A Neural Network Playground

 

[Khabarak]

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Hahaha ja weiss ich, mach dir da keine Sorgen. Nun nochmal für dich. Rasterisierung 4k, ein neuronales Netz generiert ein 8K Bild daraus, dieses wird downsampled, zu 4k und mit der Nyquist Rate hast du ein perfektes Bild (gegeben die 8k Bilder haben minimalen Fehler zur Ground truth). Das ist das Prinzip von DLSS. Bitte korrigiere mich, falls du mehr weisst.

Aus 1440p wurden per KI 4K gemacht.

 

[Der_Hutmacher]

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Im Moment ein irrelevantes Feature, da proprietär (Gameworks lässt grüßen) und von den Konsolen und der Konkurrenz nicht unterstützt. Wird nur mit NVIDIA Money den nötigen Anreiz für die Entwickler schaffen es zu supporten.

 

[PulsarS]

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Im Moment ein irrelevantes Feature, da proprietär (Gameworks lässt grüßen) und von den Konsolen und der Konkurrenz nicht unterstützt.

Das ist aber nicht das Hauptproblem.
Für vernünftiges Raytracing ist in Moment einfach die Leistung nicht vorhanden. DAS ist das Hauptproblem.
Raytracing ist toll, dafür braucht man aber massig Leistung, damit es auch keine Schönheitsfehler gibt, wie es PCGH ja korrekt beschrieben hat.
Reden wir in 5 Jahren mal drüber. Aber bitte nicht auf die Goldwaage legen, wenn es doch 10 Jahre sein sollten.

 

[projectneo]

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Super teurer Karte mit einem Feature was nicht ausgereift ist bzw. zu wenig Rechnleistung vorhanden ist um dann evtl. nicht mal 60 FPS in nur FHD zu schaffen.
Für mich ist das ein Witz was NV da treibt ...