Frame Generation sulle RTX 3000: c'è una speranza?

NVIDIA continua a spingere i confini della tecnologia grafica con l’evoluzione della sua piattaforma Deep Learning Super Sampling (DLSS), ora giunta alla versione 4. Questa nuova iterazione introduce avanzamenti significativi, tra cui il DLSS Multi Frame Generation, capace di prevedere più fotogrammi in anticipo (fino a un massimo di tre) per ottimizzare le prestazioni visive e incrementare il numero di fotogrammi al secondo (FPS). Tuttavia, non tutte le GPU NVIDIA possono beneficiare di queste tecnologie all'avanguardia, poiché alcune funzioni restano limitate ai modelli più recenti.

In una recente intervista rilasciata a Digital Foundry, Bryan Catanzaro, vicepresidente della ricerca sull’apprendimento profondo applicato di NVIDIA, ha discusso le possibilità di estendere alcune tecnologie DLSS alle GPU più datate. Attualmente, funzioni come DLSS Ray Reconstruction, Super Resolution e Deep Learning Anti-Aliasing (DLAA) sono compatibili con le serie NVIDIA GeForce RTX 20, 30, 40 e 50 (come la RTX 3090 Founders Edition che potete ancora reperire su Amazon). Tuttavia, funzionalità più avanzate, come il DLSS Frame Generation, restano esclusive della serie RTX 40, mentre il più recente DLSS Multi Frame Generation è riservato alla serie RTX 50.

Nonostante alcune limitazioni, Catanzaro ha espresso fiducia sul possibile adattamento del Frame Generation anche alle serie RTX 30 e, con probabilità più bassa, alla serie RTX 20. “Credo che questa sia principalmente una questione di ottimizzazione e ingegnerizzazione, oltre che di esperienza utente finale. Abbiamo lanciato la migliore tecnologia Multi Frame Generation con la serie 50 e vedremo cosa riusciremo a ottenere dalle GPU più vecchie in futuro,” ha dichiarato.

Tuttavia, il DLSS Multi Frame Generation sembra destinato a rimanere una funzionalità esclusiva della serie RTX 50 (presentata allo scorso CES 2025), poiché richiede una potenza di calcolo superiore, garantita solo dall’hardware più avanzato di questa generazione.

Catanzaro ha anche condiviso alcuni dettagli sullo sviluppo del DLSS. La creazione del DLSS 3 Frame Generation ha richiesto un’accelerazione hardware specifica per il calcolo del flusso ottico (Optical Flow). “Non avevamo abbastanza Tensor Core né un algoritmo di Optical Flow sufficientemente avanzato. Abbiamo quindi sfruttato l’acceleratore di Optical Flow, una tecnologia evoluta dalla nostra esperienza nella codifica video e nella visione artificiale per veicoli autonomi,” ha spiegato.

Tuttavia, questa implementazione hardware ha evidenziato limiti intrinseci. Le problematiche legate all’algoritmo non potevano essere risolte da reti neurali più sofisticate, fino a quando NVIDIA non ha deciso di sviluppare una soluzione completamente basata sull’intelligenza artificiale. Questo approccio è stato integrato nel DLSS 4, garantendo miglioramenti significativi nelle prestazioni.

L’evoluzione di DLSS rappresenta un passo avanti fondamentale per NVIDIA e per l’industria del gaming. Sebbene alcune tecnologie possano arrivare sulle GPU più datate, le funzionalità avanzate come il Multi Frame Generation richiedono hardware di ultima generazione, evidenziando l’importanza di aggiornare il proprio sistema per sfruttare appieno le potenzialità offerte dalle ultime tecnologie presenti sul mercato.