Deep Learning Super Sampling

Nvidia afirma que esta tecnología rescala las imágenes con una calidad similar a la de una imagen en alta resolución, pero con menos cálculo realizado por la tarjeta gráfica, lo que permite configuraciones gráficas y fotogramas por segundo más altos para una resolución determinada.

[2]​ En ese momento, los resultados se limitaron a unos pocos videojuegos (por ejemplo, Battlefield V[3]​ y Metro Exodus ) porque el algoritmo tenía que entrenarse específicamente en cada juego en el que se aplicó y los resultados generalmente no eran tan buenos como el rescalado tradicional.

En un segundo paso, el modelo se entrenó para reconocer entradas con alias en el resultado inicial.

[18]​ Los Tensor Cores utilizan los CUDA Warp -Level Primitives en 32 subprocesos paralelos para aprovechar su arquitectura.

[19]​ Un Warp es un conjunto de 32 hilos que están configurados para ejecutar la misma instrucción.