News Nvidia-CEO offenbart: "Wir können keine Computergrafik mehr ohne KI erstellen"

[Bobhais]

Also was haben wir hier wieder. In erster Linie Kritik an einem CEO, der davon überzeugt ist, dass ohne zu Hilfenahme moderner Tools (ob man das jetzt KI nennt oder nicht ist egal) keine Berechnungen von Computergrafik sprich eines Frames mehr vollzogen werden. Ja, damit hat er recht.

Jensen klingt sehr danach, als würde er auch beim erstellen der Texturen und Bilder 100% auf KI setzen...

Er setzt ja nicht mal bei der Berechnung zu 100% auf KI. Und "klingt danach" ist nun wirklich keine Diskussionbasis.

 

[Jaffech]

Du kannst tatsächlich heute mittels stable diffusion und deren modelle aus einem 512x512 ein passables Bild in 4k hochrechnen lassen. Aber es bedarf eines ziemlichen rechenaufwandes für nur ein einziges Bild auch mit einer 4090. FLüssige bilder kannste bei Jensens faktor 32 knicken.

Natürlich geht das.
Aber eben, wie du sagst, nicht in realtime

 

[Kondar]

Können oder wollen ?!?

weder noch.
SOLLEN

 

[TausendWatt]

oh, so schnell das know how dafür hops gegangen?

 

[Tolotos66]

Worauf setzt NV zur Zeit gaaanz stark? KI-Sektor
Ein Schelm wer Böses dabei denkt, das Grafik nur noch mittels KI erzeugt werden kann oder soll???
Marketing at it`s best.
Gruß T.

 

[ElliotAlderson]

Worauf setzt NV zur Zeit gaaanz stark? KI-Sektor

Ja, nur Nv. AMD, Intel, IBM, Meta, Google und Microsoft machen das nicht.
Das macht NUR Nvidia.
Mach mal Fenster auf kipp.

 

[Urben]

Wenn du einen Hammer KI hast sieht jedes Problem aus wie ein Nagel statistisches Modell.

Viele Spiele heutzutage kommen gut ohne KI aus.
Mit KI geht mehr, okay.
Das liegt an ausufernder Komplexibilität, okay.

Aber ist dieses Ausufern eine technische Grenze oder ginge es auch effizienter?
Vielleicht ist das auch nur ein Problem für die Leute die sich weigern nicht alles auf Maximum Einstellungen zu spielen. Denen will ich natürlich nicht dieses Mittel wegnehmen. Aber für andere ist KI vielleicht entbehrlicher als es Nvidia gerne verkaufen will.

 

[twack3r]

Krass, keiner liest anscheinend die dem Artikel zugrundeliegende Quelle und in den Kommentaren wird gebashed. Trauriges Niveau.

Die Frage warum KI derzeit derart gefragt ist und ob der Hype gerechtfertigt ist ist doch einfach zu beantworten: im Mining Boom war die GPU eine Gelddruckmaschine und das war dann ihr Preis. Jetzt macht sie die Entlassung von 100en Millionen Mitarbeitern im tertiären Sektor möglich. Was meint ihr denn, was der Preis dafür ist?

In meinem Beratungs-Unternehmen gebe ich jährlich €6 Millionen in etwa für die Ressource Lohn aus. Sind also unverzinst (und ohne Gehaltssteigerungen, Kosten durch Kündigungen etc) €60 Mio auf 10 Jahre.

Wenn mir jemand einen Stack liefert der diese Kosten um 5-10-25-50% senkt dann bin ich dafür bereit richtig viel Geld hinzulegen. Die kaufmännischen Effekte von Cloudcomputing etc sind mit Blick auf die Bewertung der Technologie Kindergarten.

 

[ZeroZerp]

Wo werden da aus einem Pixel 32 interferiert?
Selbst mit UP Upsampling werden aus einem nur 9. Mit FG dann 18.

Das ist, weil Du mit DLSS im Ergebnis Supersampling (darüber hinaus) nutzt und nicht Upsampling (bis zur Zielauflösung). Wobei der Sampleüberschuss mit sinkender Basisauflösung natürlich sinkt bzw. temporal großzügiger bewertet werden muss, was die Qualität mindert.

Die 32 Pixel sind ein temporaler Schnittwert. Das ist bei Szenenwechsel weniger, temporal kumuliert bei einer statischen Szene kann dies aber auch deutlich drüber liegen (weniger Pixel müssen geclamped werden und stehen zur Berechnung des Zielpixel als Zusatzinfo zur Verfügung).

 

[soulstyle]

Worauf setzt NV zur Zeit gaaanz stark? KI-Sektor
Ein Schelm wer Böses dabei denkt, das Grafik nur noch mittels KI erzeugt werden kann oder soll???
Marketing at it`s best.
Gruß T.

Gebe ich Dir zu 100 Prozent recht.

 

[Pu244]

Ja okay... Das wissen wir also seit DLSS und Co?
Wo werden da aus einem Pixel 32 interferiert?
Selbst mit UP Upsampling werden aus einem nur 9. Mit FG dann 18.

Wir reden hier von Nvidia, die haben sicher schon die Giga- und Hyperperformancemodus in Entwicklung. AMD und Intel vermutlich auch.

(...) und bereits von einem auf 9 Pixel sieht mies aus...

Ansichtssache

Ich persönlich bin der Meinung, dass das immer auf die Alternative ankommt. Ich hab die Diablo 4 Beta in 4K mit dem FSR 2 Ultra Performancemodus durchgezockt und war extrem begeistert. Ich hatte stabile 45FPS, was meine GTX 1060 nach Nvidialogik schneller machte, als eine RTX 4070Ti. Die anderen Alternativen wären 4K nativ mit 6-8 FPS oder Full HD mit 30 FPS. Beides war nichts für mich, der FSR 2 Ultra Performancemodus hat Full HD nativ einfach nur ungespitzt in den Boden gerammt, sowohl von den Details, als auch von der Framrate. Bei WQHD kann ich nicht sagen, was da besser wäre.

Natürlich hätte ich auch die Details herunterdrehen können, aber wer will das schon?

Effizienter sicherlich. Aber antun will ich mir das (mit heutiger Technik) nicht

Du kannst natürlich auch mit Riesenpixeln leben, deine Sache.

p.s. das entspricht ca 900*504 Pixel auf 3840x2160 hochgerechnet inkl FG

Das ganze ist wohl eher für 16K und 32K Bildschirme gedacht. Mit einem solchen Hyperperformancemodus könnte man so aus 5K ganze 32K machen, das wären gut 500 Megapixel oder das 64 fache von 4K. Nativ hat man da wohl die nächsten Jahrzehnte keine Chance, die RTX 4090 beißt sich schon bei 16K an quasi allem die Zähne aus, was irgendwie nicht mehr als Uraltoldie zählt.

Und da dass trainieren der LLM sehr teuer ist wird sich das nur sehr begrenzt lohnen darum Platzt die ai blase auch bald.

Ist genauso wie mit dem Auto, da steht ein Platzen der Blase auch seit über 100 Jahren kurz bevor, du wirst schon sehen!

Und wenn er nicht gestorben ist, dann wartet er noch heute...

 

[MyticDragonblast]

Noch mag das ja alles ganz gut funktionieren, aber mit der Zeit werden sich auch die Begebenheiten ändern. Die aktuellen KI Modelle(quasi alle LLM-basiert) wurden mal ganz passend als "stochastische Papageien" beschrieben. Das ist schön, da Muster und Ergebnisse stark von guten Trainingsdaten abhängen und man gerade im Bereich der Bildgeneration da momentan auf viel Material zugreifen kann. Der Papagei plappert hier also in der Regel das wahrscheinlichste und damit "korrekte" Ergebnis nach.
Die Krux ist allerdings, dass man mit der, wenn auch versehentlichen, Wahl von bereits generierten Quelldaten als Trainingsdaten einen enormen Verstärkungseffekt hervorrufen kann und das mit Sicherheit auch nicht vor Echtzeitgrafik halt macht. Demonstriert wurde das ganze bereits mehrfach anhand von reiner Bildgeneration.

Schon heute sieht der grafische Stil vieler Spiele, auch ohne KI-Methoden dank der Dominanz von wenigen Engines subjektiv sehr austauschbar aus. Qualitativ besser(vom Konzept her) wird das mit Sicherheit nicht mehr, ohne fundamental neue Ansätze was KI angeht. Auf Kosten der erhofften Mehrleistung begibt man sich hier wissentlich(sollte man bei den Ingenieuren von NVidia und Mitbewerbern von ausgehen dürfen) auf einen riskanten Pfad, ohne den Kunden dies betreffend reinen Wein einzuschenken.
Modelle trainieren kann man aber weiterhin, daher ist der Absatz kurz- und mittelfristig gesichert, bis das Ganze für Laien und Investoren nicht mehr wie reine Magie wirkt.

 

[Jaffech]

Wir reden hier von Nvidia, die haben sicher schon die Giga- und Hyperperformancemodus in Entwicklung. AMD und Intel vermutlich auch.

Ansichtssache

Ich persönlich in der Meinung, dass das immer auf die Alternative ankommt. Ich hab die Diablo 4 Beta in 4K mit dem FSR 2 Ultra Performancemodus durchgezockt und war extrem begeistert. Ich hatte stabile 45FPS,

Naja es sieht trotzdem mies aus.
Die Performance hat erstmal nichts mit der Optik zu tun.

Natürlich nutzt du FSR UP damit du es überhaupt spielen kannst, das macht die Optik aber nicht gut, sondern "erträglich in Anbetracht der Alternative"

was meine GTX 1060 nach Nvidialogik schneller machte, als eine RTX 4070Ti.

Made my day
Ich erinnere mich an die Präsentation der 4060ti mit "11x schneller als gtx1060" oder irgendwie sowas. Und im Kleingedruckten dann "mit DLSS P und FG"

Das ganze ist wohl eher für 16K und 32K Bildschirme gedacht. Mit einem solchen Hyperperformancemodus könnte man so aus 5K ganze 32K machen, das wären gut 500 Megapixel oder das 64 fache von 4K.

Nicht mit einer GTX1060

Ich bin erstmal gespannt wann 16/32K Bildschirme den Massenmarkt erreichen. Ich rechne da nicht vor 2040 damit.

 

[blautemple]

Ich bin erstmal gespannt wann 16/32K Bildschirme den Massenmarkt erreichen. Ich rechne da nicht vor 2040 damit.

Aktuell ist selbst 8K (UHD-II) in ganz weiter ferne. Für gewöhnlich geben TVs die Richtung vor und dort ist 8K seit Jahren im Rückgang und die großen Hersteller haben sich komplett davon verabschiedet. Das wird jetzt also erstmal wieder einige Jahre dauern bis es überhaupt den nächsten Anlauf gibt und bis der Anlauf dann Fahrt aufnimmt wird es auch wieder Jahre dauern.

Es würde mich also nicht wundern wenn 2040 gerade mal 8K im kommen ist.

 

[Flu_ID]

Der KI Hype wird auch ausbrennen, so wie alle anderen Hypes ausgebrannt sind. Nicht zuletzt weil die Datenmenge die man zum trainieren braucht immer größer werden und schlciht nicht existieren. GPT3 und 4 haben defakto schon das gesamte Wissen der Menschheit zusammenkopiert und in maschine Learning gegossen. Außer mehr Urheberrechtsklagen wird dabei nix rumkommen. und wenn die Geschwindigkeit mit der sich die Modelle entwickeln abkühlt, wird sich auch der Geldstrom in diesen Hype abkühlen.

Für Nvidia beudetet das weniger blinde Käufer und mehr Abhängigkeit davon für spezifische Produkte die beste Hardwareplattform zu haben.


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Du hast völlig recht. Die datenmenge steigt exponentiel. Ich beschäftige mich seit einiger zeit mit Stable Diffusion Text2Image generierung. Da gab/gibt es trainierte Modelle zum download die waren 2gb gross und haben vlt 8gb vram auf der Grafikkarte benötigt. der neuste heisse SCh*** ist Flux. Das trainierte Model ist um die 30GB gross und setzt für "optimale" Benutzung die 24GB vram einer 4090 vorraus. Nur um 1 Bild zu generieren! keine Frage die Bilder die da entstehen sind echt gut. Aber wo soll da die Reise hingehn? Ich guck da schon auf die 5090 und deren 36?GB oder waren es 48?

 

[latiose88]

hm mich wundert es das 4k inzwischen Standard geworden ist. Weil sonst waren es noch immer die meisten full HD und wqhd. Scheinbar hat sich in den letzten 2 Jahren etwas getan wie es scheint.
Und an Ultra Performance da stelle ich mir dann dynamische Auflösung vor. Da wo viel benötigt wird geht es dann hin und der Rest wird ganz weit nach unten getan. Wie wenn man full HD zockt aber wenn man von unten auf einen Berg schaut entspricht dieser nur 720p. Und andere weit entfernte auch nur in 720p oder gar noch weniger Auflösung. Der Spieler merkt das nicht weil es ne gewisse Reichweite hat. So das nur manche Sachen in der nativen Auflösung beim Bildschirm angezeigt wird.
Oder das das game dynamisch hin und her schaltet. So das es dann selbst wenn man 4k zockt das game nur vereinzelt in 4k ist und die Auflösung ansonsten ne andere ist. Das ganze ohne dlss. Das wird alles noch kommen.

Man versucht also hier mit solchen Tricks zu agieren. 4k nativ ist so nie möglich. Das game erkennt am besten welche Auflösung es ist. Ist es full HD nativ oder 4k. Und dann wird es aufgrund dessen Anpassungen machen. Je höher die Auflösung desto mehr herunter geregelt wird es. heißt dann im umkehrschluss wenn wer mit nur 720p bzw 768 zockt das so gut wie nix angepasst wird weil das das game nativ schafft.
Wenn man dann ein universell dynamisches macht wird nicht nur die native Auflösung geschaut sondern auch wie gut die gpu so ist. Durch das passt es seine Parameter dann an.

Das ist wie bei video umwandeln auch. Daran erinnert es mich. Ich stelle nur ne gewisse Parameter ein und entscheidet dann anhand der Szene wie hoch die Bitrate so ist.
Die eine Szene braucht mehr und die andere um einiges weniger. Durch das spart man sich einige MB oder auch mehr ein.
So stelle ich mir das auch beim zocken so vor.
Wird gewiss nicht jeder damit zufrieden sein mit dem Ergebnis. Aber da wird nvidia und Co hin wollen. Damit man noch viel mehr Hardware verkaufen kann.
Allerdings hat das ganze irgendwann so seine Grenzen. Wenn ich nun also mit 720p nativ an die Sache ran gehe und gpu noch weiter runter geht,wird man es dann langsam wirklich merken das eingespart wird wenn es dann anstatt 720p dann nur noch 360p sind.
ich bin echt gespannt wie sich da dann die gpu verhalten wird. Mehr kann man gewiss nicht mehr einsparen.
Und aus 1 Pixel 32 zu machen stelle ich mir als Latenz der Hölle vor. microruckler oder Artefakten ahoi. Bzw falsche Bildinhalt, einfach aussuchen was besser zu dem Ganzen passt. Bei Videos wäre es ein riesen Sprung wenn man das so machen würde. Einen Film genießen wäre dann unmöglich wenn man das da so machen würde. Beim zocken stelle ich mir das so ähnlich vor. Klar könnte man gleiche Bilder einfügen, aber ab einen gewissen Punkt merkt man das sehr deutlich. Das mag zwar gehen aus einem Pixel 2 oder 3 zu machen aber 32 ne niemals.
Das menschliche Auge mag zwar träge sein aber nicht zu 100%.ich habe es kaum gemerkt 6 bilder weil das sind ja auch frames.
Ab da merkte ich es sehr deutlich. Auch wenn das Millisekunden sind.


ich jedenfalls bleib beim altbewerten. Ich verzichte gerne auf hohe Auflösung. Damit entkomme ich die großen Einbrüche sehr deutlich. Und wenn das nicht reicht geht es halt auf 720p runter. Es gibt ein game da ist dann bei 720p schluss. nix mit 640 oder weniger möglich. Aber wenn ich ehrlich bin noch weniger als 720p kann selbst ich mir nicht mehr antun.

Da hat man so ne starke gpu Leistung und bekommt es dennoch nicht hin das es native Auflösung wirklich flüssig ist. Das ist für den massiven Preis echt ne Enttäuschung. Ne native Auflösung hat immer seine Vorteile. Mag sein das ne fake Auflösung dem nahe kommt. Jedoch hat das alles seinen Preis. nix ist umsonst. So meine Einstellung.

 

[4thVariety]

Aber wo soll da die Reise hingehn? Ich guck da schon auf die 5090 und deren 36?GB oder waren es 48?

die Rese geht weg von PC Hardware oder Serverhardware auf PC Basis.

ein Endpunkt ist der sog. Wafer Scale Chip, das ist ein Chip so groß wie ein Wafer (https://cerebras.ai/product-chip/)

der andere Endpunkt ist sog. in-Memory-Comnputing (nicht zu verwechseln mit in-memory-processing!), das ist eine kommende Form von RAM die keine CPU oder GPU braucht um Berechnugen auszuführen, das macht der Speicher selbst. Das ist natürlich sehr eingeschränkt gegenüber dem was eine CPU/GPU alles an Berechnungsbefehlen hat. Aber dennocht soll dieser Speichertypus halt genau nur auf die Operationen neuronaler Netzte angepasst sein und das macht es dann möglich, dass so ein Produkt existiert.