5 Dinge, von denen Sie wahrscheinlich nicht wussten, dass Ihre Nvidia-GPU alles kann

Du hast dir also eine neue Nvidia-Grafikkarte gekauft und sie in „Cyberpunk 2077“ und dieser verrückten Mod-Liste für „Skyrim“ ausprobiert. Sie haben die wichtigsten Einstellungen in der Nvidia-App geändert und Ihr Windows 11 entsperrt, um die beste Leistung im Xbox-Modus für lächerliche Bildraten in 1440p oder 4K zu erhalten. Aber wussten Sie, dass die besten integrierten Funktionen Ihrer neuen Nvidia-GPU über das bloße Ausführen Ihrer Spiele hinausgehen?

Grafikprozessoren haben sich weit über die Rolle einfacher Polygonschieber hinaus entwickelt. Modernes Silizium enthält spezielle Tensor-Kerne für maschinelle Lernaufgaben, dedizierte Hardware-Encoder und komplexe Signalverarbeitungsblöcke, die die Art und Weise, wie Benutzer Medien konsumieren, Audio aufnehmen und ihren PC im Allgemeinen nutzen, völlig verändern. Müssen Sie einen Webstream mit geringer Qualität aufrüsten, einen lauten Raum in einen soliden Streaming-Veranstaltungsort verwandeln, KI-Hilfsfunktionen nutzen, um Sie beim Spielen zu unterstützen, oder Ihre Bildraten für 4K-Spiele in praktisch jedem Spiel steigern? Tolle Neuigkeiten, dass die neue oder vorhandene GPU bereits für die schwere Arbeit gerüstet ist.

Es gibt ein ganzes Nvidia-Software-Ökosystem zu erkunden, von dem viele Benutzer (ich selbst eingeschlossen, bis ich meine Recherche durchgeführt habe) nicht wussten, dass es existiert. Diese Funktionen können zu erheblichen Produktivitätssteigerungen und verbesserten Medienwiedergabefunktionen führen, ohne dass zusätzliches Geld für Hardware-Upgrades ausgegeben werden muss. Hier sind fünf Dinge, die Benutzer wahrscheinlich noch nicht erkannt haben, was ihre Nvidia-GPU kann.

Benutzer können RTX Video Super Resolution verwenden, um die visuelle Wiedergabequalität durch maschinelles Lernen für Websites wie YouTube und Twitch zu verbessern. Nvidia hat diese Funktion entwickelt, um Videostreams mit niedriger Auflösung in Echtzeit in Chromium-basierten Webbrowsern wie Google Chrome und Microsoft Edge sowie Mozilla Firefox und dem VLC Media Player zu bereinigen. Die Funktion nutzt die Tensor-Kerne einer Nvidia-Grafikkarte, um hässliche Komprimierungsartefakte zu beseitigen und verschwommenes 720p- oder 1080p-Filmmaterial in scharfe 4K-Bilder zu verfeinern. Diese Technologie analysiert die umliegenden Pixel, um fehlende visuelle Details zu erzeugen und gleichzeitig Klingeln und Blockierungen aktiv zu beseitigen.

RTX Video HDR nutzt räumliche Hochskalierung und nutzt KI-Modelle, um Videostreams mit Standarddynamikbereich in Inhalte mit hohem Dynamikbereich auf HDR-fähigen Displays umzuwandeln. Das bedeutet, dass ältere Videos, die lange vor der Einführung von HDR-Displays zum Standard gedreht wurden, jetzt automatisch lebendige Glanzlichter und tiefere Schattendetails in Browsern auf Chromium-, Firefox- und VLC-Basis aufweisen können. Es ist auch einfach zu laufen; Aktivieren Sie einfach Windows HDR und aktivieren Sie es in den Nvidia-App-Einstellungen oder in der Nvidia-Systemsteuerung, und unterstützte Videoplayer verbessern die Präsentation eines Videos in Echtzeit, ohne dass Erfahrung in der Videobearbeitung oder Kenntnisse in der manuellen Farbkorrektur erforderlich sind. Die Neubewertung und Skalierung war bisher eine Funktion, die nur Studios oder Urheberrechtsinhabern vorbehalten war und dann als Sondereditionen veröffentlicht wurde. Diese Technologie ist also sicherlich ein Schritt in die richtige Richtung.

Content-Ersteller, Remote-Mitarbeiter und Gamer müssen nicht unbedingt Hunderte von Dollar für akustische Verarbeitung oder professionelle Kameraausrüstung ausgeben, um Audio und Video in Studioqualität zu erhalten, wenn sie eine Nvidia-GPU verwenden. Über die Nvidia Broadcast-App verarbeitet die Nvidia-Grafikkarte eines Benutzers mithilfe von KI eingehende Mikrofon- und Webcam-Feeds in Echtzeit und entfernt anhaltende Hintergrundgeräusche wie mechanische Tastaturklicks, laute Klimaanlagen oder bellende Hunde, ohne den natürlichen Ton der Stimme des Benutzers zu übertönen. Darüber hinaus bietet es eine Raumechounterdrückung, um den durch harte Böden und unbehandelte Wände verursachten Nachhall zu unterdrücken, was andernfalls ein kostspieliges Unterfangen wäre, abhängig von der Größe des Raums und der Menge der benötigten Akustikplatten oder Schaumstoffe.

Optisch nutzt Nvidia Broadcast die Tensor-Kerne der GPU, um virtuellen Hintergrundersatz, automatische Bildverfolgung und Videorauschunterdrückung für Webcams bei schlechten Lichtverhältnissen auf kompatiblen Desktop-Setups und Laptop-Kameras bereitzustellen. Eines der interessantesten Tools ist die Augenkontaktfunktion, die mithilfe der synthetischen Blickschätzung den Eindruck erweckt, als würden Benutzer direkt in die Kameralinse schauen, wenn sie Notizen lesen oder auf einen anderen Monitor schauen. Dies ist eine subtile Optimierung, um Streams und Videoanrufe spannend zu halten, ohne dass Benutzer sich Gesprächsthemen und Skripte aus Präsentationen oder Videos merken müssen.

KI breitet sich über Desktop-Chatbots hinaus und in interaktive Spielumgebungen aus. Während Xbox die Copilot-Funktion generell aus dem Xbox-Erlebnis entfernt, treibt Nvidia das G-Assist-Projekt voran. Es fungiert als intelligenter Assistent, der das Gameplay, die Hardwareleistung und komplexe Spielmechaniken verstehen kann. Anstatt die Windows-Taste zu drücken, um eine Anleitung zum Erstellen von Rezepten oder optimalen Grafikeinstellungen anzuzeigen, können Spieler die KI bitten, die Bildschirmdarstellungen zu überprüfen und personalisierte Ratschläge basierend auf Echtzeit-Telemetrie im Spiel zu geben.

Obwohl die Technologie vielversprechend ist, zeigen erste praktische Bewertungen die Unvorhersehbarkeit früher Software-Prototypen. Letztes Jahr führte PC Gamer praktische Tests der Version 0.1 von G-Assist durch und stellte fest, dass diese zwar gelegentlich nützliche Tipps lieferte, aber auch unter frühen Build-Problemen litt. Das G-Assist-Projekt empfahl aus unerklärlichen Gründen, GPU-Treiber auf ältere Versionen zurückzusetzen, und bestand darauf, dass sie ein Spiel nicht laufen ließen, während sie es aktiv spielten.

Natürlich handelte es sich hierbei um eine 0.1-Version, die nicht für den Zugriff auf Verbraucher gedacht war. Seitdem gab es fünf Versionsaktualisierungen, bei denen Benutzer Project G-Assist über die Nvidia-App-Einstellungen aktivieren und damit die Hardware für bestimmte Spieletitel optimieren, Diagnosen und Recherchenotizen online durchführen können, ohne das Spiel zu minimieren, und vieles mehr. Obwohl es noch viel zu tun gibt, um das G-Assist-Projekt zu verfeinern, legt es den Grundstein für eine strategische Echtzeitunterstützung, von der Spieler auf der ganzen Welt profitieren werden.

Deep Learning Super Sampling, allgemein bekannt als DLSS, hat die Art und Weise, wie PC-Titel mit Grafiken umgehen, revolutioniert, indem es Szenen mit niedrigeren nativen Auflösungen rendert und künstliche Intelligenz nutzt, um schärfere Bilder zu rekonstruieren und so die Bildraten zu verbessern. Bei einigen älteren, unabhängigen Spieleveröffentlichungen fehlt jedoch häufig noch die native DLSS-Integration der Entwickler. Aktuelle Software-Updates von Nvidia gehen dieses Problem direkt an und ermöglichen Besitzern der Nvidia GeForce RTX 40-Serie und höher, Spieleprofile manuell zu überschreiben und erweiterte Skalierungstechniken direkt über die Grafiktreibersoftware durchzusetzen, anstatt darauf zu warten, dass Entwickler bestehende Spiele aktualisieren. Diese praktische Funktion ist ideal für höhere Bildraten und schärfere Texturauflösungen. Tester konnten die Bilderzeugung in nicht unterstützter Software erzwingen und konnten bei ersten Tests mit Karten der RTX 40-Serie Leistungssprünge von bis zu 44 % feststellen.

Ich verwende die neueste AMD FidelityFX Super Resolution (FSR) auf meiner AMD Radeon 9070. Persönlich denke ich, dass Nvidia bei der Bilderzeugung aufgrund weniger Artefakte bei schnellem Spielen im Vorteil ist. Allerdings bin ich auch voreingenommen, da die RTX 5080 mehr Leistung hat als eine 9070 XT.

Ich erinnere mich an die Tage, als ich mit mehreren Nvidia-Programmen jonglieren musste, um auf verschiedene Funktionen zuzugreifen, wobei der Hauptknotenpunkt darin bestand, mit der rechten Maustaste zur Nvidia-Systemsteuerung zu gelangen. Manche Leute verwenden immer noch die Systemsteuerung, und ich kann verstehen, warum, wenn sie wie ich damit aufgewachsen sind. Doch anstatt das GeForce-Erlebnis in Verbindung mit der Systemsteuerung zu nutzen, ist es der Nvidia-App gelungen, fast alles, was die meisten Nvidia-Grafikkartenbenutzer benötigen, in einem einzigen, reaktionsschnellen Desktop-Client zu konsolidieren – von Anzeigeeinstellungen über Treiberverwaltung bis hin zu Aufnahme-Overlays. Die Software arbeitet viel schneller als frühere Tools und beseitigt gleichzeitig eines der frustrierendsten Probleme für PC-Spieler: die erforderliche Kontoanmeldung, nur um Bildschirmtreiber zu aktualisieren.

Dieses einheitliche Erlebnis gibt Spielern eine verfeinerte Kontrolle über die Spielleistung, einschließlich globaler und spielspezifischer DLSS-Überschreibungen, benutzerdefinierter Abstimmung von Farbfiltern, Shader-Cache-Optionen und einer automatischen Übertaktungsfunktion für diejenigen unter uns, die zu nervös sind, es selbst zu tun. Es ist ein zentraler Knotenpunkt, an dem Spieler Spielprofile konfigurieren können, ohne durch veraltete Menüs navigieren zu müssen. Es ist kaum vorstellbar, dass Nvidia heute nicht einmal existieren würde, wenn der Sega-Chef nicht zu Dreamcast-Zeiten 5 Millionen US-Dollar in das GPU-Unternehmen investiert hätte.