Nvidia는 Nintendo에 의해 놀리는 바와 같이 이제 Nintendo Switch 2에 전원을 공급하는 맞춤형 GPU를 밝히고 있습니다. 제공된 세부 사항은 기술 애호가가 기대했던 것만 큼 심층적이지 않았지만 공유 된 정보는 게이머에게 확실히 흥미 롭습니다.
최근 블로그 게시물에서 NVIDIA는 IGN 및 Nintendo의 보고서를 확인하여 새로운 GPU가 딥 러닝 슈퍼 샘플링 (DLSS) 및 Ray Tracing을 통해 AI 업 스케일링을 지원한다는 보고서를 확인했습니다. DLSS는 머신 러닝을 사용하여 실시간으로 저해상도 이미지를 업 스케일링하여 게임의 성능과 이미지 품질을 향상시키는 AI 기반 기술입니다. NVIDIA는 스위치 2의 GPU를 "멋진 비주얼 및 AI 구동 향상을위한 전용 RT 코어 및 텐서 코어를 갖춘 NVIDIA GPU를 특징으로하는 사용자 정의 NVIDIA 프로세서"로 설명했습니다.
NVIDIA는 스위치 2 뒤에 광범위한 노력을 강조하면서“시스템과 칩 설계에서 맞춤형 GPU, API 및 세계적 수준의 개발 도구에 이르기까지 모든 요소에서 1,000 개의 엔지니어 년의 노력으로 Nintendo Switch 2는 주요 업그레이드를 제공합니다.” 이러한 업그레이드에는 TV 모드에서 최대 4K 게임과 핸드 헬드 모드에서 1080p에서 최대 120fps가 포함됩니다. 콘솔은 또한 HDR 및 AI 업 스케일링을 지원하므로 시각적 인 게임 플레이를 예리하고 부드럽게합니다.
새로운 RT 코어는 실시간 광선 추적을 가능하게하며, 이는“더 몰입 형 세계를위한 생명과 같은 조명, 반사 및 그림자”를 제공합니다. 한편, Tensor Cores는 DLSS와 같은 AI 구동 기능,“이미지 품질을 희생하지 않고 더 선명한 세부 사항을위한 해상도를 향상시킵니다.” 흥미롭게도 Nvidia는 Tensor Cores가 비디오 채팅 사용 사례에서 AI 기반 얼굴 추적 및 배경 제거를 가능하게하여 소셜 게임 및 스트리밍 경험을 향상시킬 수 있다고 언급했습니다.
Nintendo Direct 동안 Nintendo는 외부 카메라와 스위치 2의 내장 마이크를 사용하여 새로운 채팅 기능을 용이하게하는 C 버튼을 도입했습니다. 이 기술은 배경 노이즈를 필터링하면서 플레이어의 목소리에 집중할만큼 똑똑합니다.
Nvidia는 스위치 2에 대해 대담한 주장을하면서“Nintendo Switch의 그래픽 성능을 10 배, Nintendo Switch 2는 더 부드러운 게임 플레이와 더 선명한 영상을 제공합니다.” 이 성능 측정 방법에 대한 세부 사항은 불분명하지만 Digital Foundry와 같은 전문가는 6 월에 스위치 2가 출시되면 세부 분석을 제공 할 것으로 예상됩니다.
Nintendo Switch 2 시스템 및 액세서리 갤러리
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Nvidia는 또한 텐서 코어는“전력 소비를 효율적으로 유지하면서 AI 기반 그래픽을 부스트”하고 RT 코어는“동적 조명과 자연적인 반사로 게임 내 현실주의를 향상시킨다”고 진술했다. 스위치 2는 또한 핸드 헬드 모드에서 NVIDIA G-SYNC를 통한 가변 새로 고침 비율 (VRR)을 지원하여 매우 매끄럽고 눈물이없는 게임 플레이를 보장합니다.
IGN이 참석 한 뉴욕의 하드웨어 중심의 Q & A 세션에서 Nintendo 담당자는 스위치 2에서 DLSS의 사용을 확인했지만 버전을 지정하지 않았거나 사용자 정의되었는지 여부를 지정하지 않았습니다. 마찬가지로, 그들은 Ray 추적에 대한 GPU의 능력을 확인했지만 세부 사항에 대해서는 모호한 상태를 유지했습니다. Nintendo 's Technology Development Division의 총괄 책임자 인 Tetsuya Sasaki는 다음과 같이 설명했습니다.“Nintendo는 하드웨어 사양에서 너무 많은 것을 공유하지 않습니다. 우리가 실제로 집중하고 싶은 것은 소비자에게 제공 할 수있는 가치입니다. 그러나 파트너 Nvidia가 일부 정보를 공유 할 것이라고 믿습니다.”
답변 결과1 월, 2023 년 7 월에 제출 된 특허는 올해 초에 출판되었습니다. 비디오 게임 다운로드 크기를 물리적 게임 카트리지에 대해 최대 4K 텍스처를 제공하도록 설계된 AI 이미지 업 스케일링 기술을 설명했습니다.
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