
English: 
We'll talk about, uh, Deep Learned Super-Sampling.
So yeah, it's got a fancy name. It sounds cool. It is quite cool.
Let's imagine you're running a game, right?
I don't do that as often as I'd like anymore.
But- but- maybe you're pushing your graphics card right to the limit of where it- where it's happy, right?
You've got a 4K monitor, you're pushing a lot of pixels to the screen,
the game is a big game with lots of- lots of effects.
The problem is that then your frame rate's going to start suffering.
So maybe what we could do is run at a lower frame rate,
which is going to be that much easier for your graphics card, and then use deep learning
to recreate that 4K image - and if the deep learning is good enough, you won't be able to tell the difference.
So the most recent generation of Nvidia graphics cards have these Tensor Cores on board, right?
Tensor Cores are basically very quick matrix multiplication circuitry.
Matrix multiplication comes up a lot in deep learning, which is kind of what these were designed around.
But it has some applications to games, a little bit.

Turkish: 
Derin Öğrenilmiş Süper Örneklemeden bahsedeceğiz.
Yani evet, süslü bir ismi var. Kulağa hoş geliyor. Oldukça havalı.
Oyun oynadığınızı düşünelim, değil mi?
Bunu artık istediğim kadar sık ​​yapmıyorum.
Ama- ama- belki de grafik kartınızı, sınırın sınırına kadar zorluyorsunuz - nerede mutlu, değil mi?
4K monitörünüz var, ekrana birçok piksel bastırıyorsunuz.
Oyun çok fazla etkiye sahip büyük bir oyundur.
Sorun şu ki, kare hızınız acı çekmeye başlayacak.
Belki yapabileceğimiz şey daha düşük bir kare hızında koşmaktır.
grafik kartınız için bu kadar kolay olacak ve daha sonra derin öğrenmeyi kullanacaksınız.
Bu 4K imajını yeniden yaratmak için - ve derin öğrenme yeterince iyi ise, farkı anlatamazsınız.
Yani en yeni nesil Nvidia ekran kartı bu Tensor Cores'e sahip değil mi?
Tensör Çekirdek temelde çok hızlı matris çarpma devreleridir.
Matris çarpımı, derin öğrenmelerde çok fazla ortaya çıkar, ki bunlar neye göre tasarlandı.
Fakat biraz da oyunlara bazı uygulamaları var.

English: 
I'm going to betray my lack of knowledge about modern games, but I don't really know much about them.
I play some games, but very easy ones.
So, I- you know, I'm not running games at 4K and worrying about framerates, right?
But some people do concern themselves with these things and they spend a lot of money on these graphics cards,
and they want them to run as well as they can.
The problem is that maybe some game comes out,
and it has a huge demand on your- on your GPU, right? For every pixel in your game.
The GPU's gotta work out which triangles in the world
it needs to - you know - it needs to render what color they're going to be,
it's got to include lighting and shadows,
you know, blurs and - you know - depth of field effects, like I was talking about last- last video.
You know, this takes a long time and the more pixels you use, the worse it gets.
OFF-SCREEN: And motion blur, of course?
And motion blur, I know people love motion blur. I myself can't get enough of it.
What do you do about this? One thing you do is you just make your graphics cards faster, right?
This is something that happens every generation, not just on NVIDIA cards, but - you know - all graphics cards, and that helps a lot.
All right, but the problem is we've had a jump from 1080P

Turkish: 
Modern oyunlar hakkındaki bilgi eksiklerime ihanet edeceğim, ama onlar hakkında pek bir şey bilmiyorum.
Bazı oyunlar oynarım ama çok kolay oyunlar.
Yani, biliyorum, 4K'da oyun oynamıyorum ve kare hızları için endişeleniyorum, değil mi?
Ancak bazı insanlar bu şeylerle ilgileniyor ve bu grafik kartlarına çok para harcıyorlar,
ve ellerinden geldiğince iyi koşmalarını istiyorlar.
Sorun şu ki, belki bir oyun çıkıyor.
GPU'nuzda çok büyük bir talep var, değil mi? Oyununuzdaki her piksel için.
GPU'nun dünyada hangi üçgenleri bulması gerektiği
yapması gereken - bilirsin - ne renk olacaklarını göstermesi gerekiyor,
aydınlatma ve gölgeleri içermelidir,
biliyorsunuz, bulanıklaştırır ve - bilirsiniz - alan efektlerinin derinliği, son videodan bahsettiğim gibi.
Biliyorsun, bu uzun zaman alıyor ve ne kadar çok piksel kullanıyorsan o kadar kötü olur.
OFF-SCREEN: Ve elbette hareket bulanıklığı?
Hareket bulanıklığı, insanların hareket bulanıklığını sevdiğini biliyorum. Ben kendim yeterince alamıyorum.
Bu konuda ne yaparsın? Yaptığınız bir şey sadece grafik kartlarınızı daha hızlı hale getirmeniz değil mi?
Bu, yalnızca NVIDIA kartlarda değil, tüm grafik kartlarında ve her şeyde olur ve bu çok yardımcı olur.
Tamam, ama sorun şu ki, 1080P’den bir sıçrama yaptık.

Turkish: 
4Kand'a, piksel sayısında hafif bir artış olmaz
Basit bir düzeyde dört katı olan piksel sayısının dört katıdır;
Bu ekran ve herşeye sahipsin, süper gibi şeylerden bahsedince
Bazen bir kereye mahsus bir defadan daha fazla piksellere bakıyoruz ve bu gerçekten yavaşladığı anlamına geliyor
Nvidia'nın burada yapmaya çalıştığı şey
İyi söyle
Belki oyunumuzu 1080p'de çalıştırdığımızı söyleyerek oldukça fazla performans kazanabiliriz, değil mi?
Ama bunu 4k'ye çıkarırsanız, belki de çok iyi görünmeyecektir, çünkü temelde bulanıklaşacaktır.
yani
belki biraz daha yapabiliriz
Modern televizyonlarda bile bugünlerde olduğu gibi çözüm teknikleri hazırlamak için bu tür derin öğrenenler kullanarak biraz daha akıllı örnekleme
Ölçeklendirme ve ölçeklendirirler ve blu-ray kayıt cihazları DVD kayıt cihazları her zaman
Bu ölçeklendirmeyi yapmanın bir unsuru olduğunu biliyorsunuz, bu sadece daha gelişmiş bir sürüm mü?
Evet, bazı televizyonlar bildiğim kadarıyla gelmeye başladı.

English: 
To 4Kand that is not a slight increase in number of pixels
It's four times the number of pixels which on a simple level means four times the amount of work right to render
This this screen and you've got it all so when we talk about things like super so
Something sometimes we're looking at a pixel more than once right and that means it's getting really slow
So what Nvidia have tried to do here is
Say well
Maybe we can we can we can save quite a lot of performance by let's say running our game at 1080p, right?
But if you up sample that to 4k, maybe it won't look very good because basically it's just going to be blurred
so
maybe we could do a slightly more a
slightly smarter up sampling using these sort of deep learns to prepare solution techniques as I understand it even modern TVs these days do
Scaling and they're scale things up and blu-ray recorders DVD recorders are always
You know had an element of doing this scaling is this just a more advanced version?
Yeah, and some TVs have starting to bring in as far as I know

English: 
Deep learned, you know smart AI driven up sampling right the idea
Is that so what happens when you run a game is you've give adding all these effects on top of one another to?
Get a good performance
now if your performance if your frame rate starts to drop
What you're going to do probably is either drop your resolution or if you don't want to drop your resolution because you don't like it
You start to remove some of the effects, right?
So you drop your shaders down from high to?
Something else and that will just reduce the amount of work per pixel and if slightly increase your frame rate
But some people don't want to do this
Right, they spent a lot of money on their computer and they want to run it on full graphics
So but maybe a game has come out. There's just really really demanding
There's kind of two problems we want to solve here one
Is this problem of aliasing, right which is but if you rent if you rasterize a scene with triangles
They don't always line up exactly where the pixels are. So you get a kind of jagged edge, right?
That's one problem, which doesn't look very nice and there are techniques to get around this the other problem
Is this issue of resolution, right? If you drop down from 4k to 1080p you gain months, you know gone four times faster

Turkish: 
Derin öğrenildi, akıllı AI'nın doğru örnekleme yapmaya başladığını biliyorsun.
Öyleyse, bir oyun çalıştırdığınızda ne olur, tüm bu efektleri üst üste ekleyerek mi veriyorsunuz?
İyi bir performans elde edin
Şimdi eğer performansınız kare hızınız düşmeye başlarsa
Muhtemelen yapacağınız şey ya çözünürlüğünüzü düşürmektir ya da çözünürlüğünüzü düşürmek istemiyorsanız beğenmezsiniz
Bazı efektleri kaldırmaya başladın, değil mi?
Yani gölgelendiricilerini yüksekten düşürdün mü?
Başka bir şey ve bu, piksel başına düşen iş miktarını azaltır ve kare hızınızı biraz artırırsa
Ancak bazı insanlar bunu yapmak istemiyor
Doğru, bilgisayarlarına çok para harcadılar ve tam grafiklerle çalıştırmak istiyorlar
Öyleyse belki bir oyun çıktı. Sadece gerçekten çok talepkar var
Burada çözmek istediğimiz iki sorun var.
Bu aliasing problemi, değil mi ki, eğer üçgeni olan bir sahneyi rasterleştirirseniz kiraya verirseniz
Her zaman tam olarak piksellerin nerede olduğunu sıralamazlar. Yani bir çeşit tırtıklı kenar elde edersiniz, değil mi?
Çok güzel görünmeyen bir problem bu ve diğer problemi çözecek teknikler var.
Bu çözüm konusu değil mi? 4k'dan 1080p'ye düşürürseniz, ay kazanırsınız, dört kat daha hızlı gittiğinizi bilirsiniz.

Turkish: 
Bu çok büyük bir avantaj. Sağ? Bunu farketmeden ve görünümdeki fark olmadan yapabilirseniz
Bu harika olacak kazanan bir haktır. Ve sonra daha da fazla koymak için başlayabilirsiniz.
Gölgelendirici etkileri ve benzeri şeylerde hesaplamalı zaman, ancak evet, daha düşük bir çözünürlükte çalışıyorsunuz
Ancak bu pikseller daha iyi harcanan zamana sahip olsalar iyi olur. Gerçekten çok hoş görünüyorlar
Sorunlarımız neler? Bu soruna şimdi takma ad denir mi?
Bu konu hakkında kısaca konuşacağım, çünkü bu video neyle ilgili değil.
Fakat eğer bir görüntüye değer veriyorsanız ve üçgeniniz böyle düşüyorsa, o zaman bu piksel aslında buradaki tüm nesneler değil.
Belki bütün bu yemek karanlık ve bu nesne açık. Bu nesnenin hepsi değil
Şimdi% 70 karanlık ve% 30 ışık gibi. Sorun şu ki bunu yapmanın bir yolu yok
Yani, eğer bu pikseli buraya gördü ve buraya çektin ve bu pikseli buraya. Işık saçan bir kenar kazanacaksın
Bunun gibi karanlık ışık, doğru ve bu çirkin görünüyor
Yani kullanacağınız şey, genellikle çok örnekli olarak adlandırılan bir tekniktir.
Esas olarak buradaki veya buradakilerden daha yoğun olan bu piksellerden birden fazla okuma aldığınız yer yumuşatma

English: 
That's a huge benefit. Right? If you could do that without noticing and the difference in appearance
Well, that's a winner right that's going to be great. And then you can start putting it even even more
Computational time on shader effects and things so but yes, you're running out a lower resolution
But those pixels are better had a good deal time spent on them. They look really nice
What are the problems we have? Is this problem called aliasing right now?
I will just talk about this very briefly because it's not really what this video is about
But if you're valuing an image and your triangle Falls like this, then this pixel actually isn't all of this object here
Maybe this whole dish is dark and this object is light. It's not all of this object
It's like 70% dark and 30% light now. The problem is that there's no way of doing this
So if you saw and pull this pixel here this pixel here and this pixel here. You're going to get an edge that goes light
Dark light like this, right and that looks ugly
So what you'd use is a technique usually called some multisample
Anti-aliasing where essentially you take multiple readings from this pixel like these four here or something more dense than that

English: 
And there's lots of different ways to do this and then you have those
values and the nice thing is then you've got three readings of dark one reading of light and you come out with a reading of
About 75% dark and you get a smooth edge
This is one thing that graphics cards do to try and make things look a little bit better if you turn off all these
Anti-aliasing approaches, then what you'll get is your your core jaggedy lines?
It'll run nice and quickly. If you're sampling four times per pixel, that could be a four-fold decrease in speed
Right and that has a performance hit unless your graphics card is just amazing. Mine is not that's one problem, right?
the other problem is but you know when you go up to 4k
It's just four times the number of pixels whatever you're doing per pixel is
Multiplied by four these four times in our pixels that you know, that's a huge problem. So if you're running
4k and four samples for example per pixel
That's a lot more computation
but if you were just running without anti-aliasing on
1080p and so you inevitably have to drop down somebody's setting so that you can get a good framerate for your game

Turkish: 
Ve bunu yapmanın birçok farklı yolu var ve o zaman
Değerler ve güzel olan şudur ki, o zaman üç tane karanlık bir ışık okuması vardır ve bir de okuma ile çıkmışsınızdır.
Yaklaşık% 75 karanlık ve pürüzsüz bir kenar elde edersiniz
Bu, tüm bunları kapatırsanız, grafik kartlarının işleri biraz daha iyi göstermesini sağlamak için yaptığı bir şey.
Kenar yumuşatma yaklaşımları, sonra ne elde edersiniz, temel jaggedy çizgileriniz nedir?
Güzel ve hızlı bir şekilde çalışacaktır. Piksel başına dört kez örnekliyorsanız, bu hızda dört kat bir düşüş olabilir
Doğru ve grafik kartınız sadece şaşırtıcı olmadığı sürece bir performans hit var. Benimki tek sorun değil, değil mi?
Diğer sorun ise 4k'a kadar çıkınca biliyorsun.
Piksel başına ne yaparsanız yapın, piksel sayısının yalnızca dört katı
Bildiğiniz piksellerimizde bu dört kez dört çarpın, bu çok büyük bir problem. Yani kaçıyorsan
Örneğin piksel başına 4k ve dört örnek
Bu çok daha fazla hesaplama
ama eğer yumuşatma yapmadan çalışıyorsanız
1080p ve kaçınılmaz olarak birisinin ayarını düşürmeniz gerekir, böylece oyununuz için iyi bir kare hızı elde edebilirsiniz.

Turkish: 
Ve o kadar hoş görünmüyor. Öyleyse bir seçenek sadece grafikleri daha hızlı hale getirmek için değil mi?
Bu her zaman olamaz, biliyorsun, bu her şeyin cevabı değil ve daha pahalı hale geliyorlar, değil mi?
Bu da bir sorun
bu yeni kartlar içlerinde matris çarpımları ve çok iyi belirli işlemler olan bu dokunaçlara sahiptir.
Bu yüzden, yapabileceğimiz şeylerin, bu görüntüyü temizlememiz için derin bir ağ kullanmak ... ... şansımız var.
Çok hızlı bir şekilde ekrana sunulmadan önce ve bu bize büyük olmadan görüntü için güzel bir sunum verecek
Tüm bu kenar yumuşatma ve tüm bunları gerçekleştirme performansının düşmesi
büyük çözünürlük, doğru
Peki hangi tahta konuşuyor, bilgisayarınız bu şekilde çalışıyor?
ile ham bir çerçeve yapacak
Aliasing ve yaşadığı her türlü sorun ve bu, monitörünüzle aynı çözünürlükte olabilir veya olmayabilir
Daha sonra derin bir ağ üzerinden geçirilecek
çok derin değil çünkü
bu oldukça hızlı bir şekilde gerçekleşmeli, bu yeni grafik kartlarının tensör nedenini çok hızlı bir şekilde çalışmalı ve
Anti-aliasing shot ile bıçaklarınızı 4k üretin

English: 
And it doesn't look as nice. So one option is just to make the graphics cost faster, right?
This can't always, you know, this isn't the answer to everything and they get more more expensive, right?
That's also a problem
these new cards have in them these tentacles which are very good specific operations namely matrix multiplications and
So there is a chance of what we could do is use a deep network to kind of just clean this image up for us
Very quickly before it's presented to the screen and that will give us a nice presentation for our image without the huge
Performance hit of doing all this anti-aliasing and all of this
massive resolution, right
So what board is speaking it works like this your computer?
will render a raw frame with
Aliasing and all the kind of problems that it has and this may or may not be at the same resolution as your monitor
It will then be passed through a deep network
which is not very deep because
this has got to happen pretty quickly which utilizes the tensor cause of these new graphics cards to work very very quickly and that will
Produce your knives 4k with anti-aliasing shot

Turkish: 
Teorik olarak gerçekten çok güzel görünen bu ağ daha düşük çözünürlükteki takma adı ve daha yüksek çözünürlüğü alırken nasıl eğitildiklerini
Kenar yumuşatma sürümü, görüntüyü olabildiğince yakın bir piksel düzeyinde oluşturmak ve denemek için temelde eğitecekler.
Ancak bunun gibi ek parametreler de eklerler. Algısal olarak iyi görünüyor
Yani temelde algısal kayıp fonksiyonları, olayları estetik açıdan şu anda bir şeye daha yakın göstermeye çalışan
Farklı kayıp fonksiyonlarının farklı etkileri olacaktır. Bu yüzden tüm bu farklı kayıp fonksiyonlarını deniyoruz
Mars'ın konuştuğu bu ters ağlar olan ters kayıp fonksiyonlarını bile kullanabilirler, değil mi?
Bunları eğitmek ve nasıl yaptığınızı öğretmek için birçok farklı yol var. Alacağınız gerçek sonucu etkileyecek
Tamam, çünkü kusursuz çalışmaya değmez. Yani burada iki tür cevap var.
Öncelikle bu işi yapar
Doğru ve diğeri şahsen olabilir
Bilmiyorum çünkü bunu doğru denemedim ama sonuçların doğru olduğunu düşünüyorum? Bu kesinlikle doğru
Fakat bu yeni ağınızı nasıl eğitiyoruz?
Çünkü doğru olmasını istemediğin şey, telefonun kilidini açtığın kader gibi.
Telefonunuzun bir yüzünün kilidini açarsanız, yüzünüzün telefonunuzla kilidini açan şey neydi?

English: 
Which theoretically looks really really nice the way they train this network when they take the lower resolution alias version and the higher resolution
Anti-alias version is they're going to train it basically to try and create the image on a pixel level as closely as possible
But they'll also add additional parameters like that. It looks perceptually nice high
So basically perceptual loss functions which try and make things look aesthetically closer to something right now
Different loss functions are going to have different effects. So we trying out all these different loss functions
They might even use adversarial loss functions which are these adversarial networks of what Mars talked about, right?
There's loads of different ways to train these and how you do that. It's going to influence the actual result you get
All right, because it's not worth going to work perfectly. So there's kind of two answer answer questions here
I mean firstly does this work
Right and and the other might personally
I don't know because I don't haven't tried this right but I think it the results vary right? That's certainly true
But also how do we train this new your network, right?
Because what you don't want to have happen right is like the fate you're unlocking the phone thing
What was it unlocking your face with your phone if you to unlock a face of your phone?

Turkish: 
Kullanıcıların bunu yapmasını istemiyorsun, değil mi?
Bu, NVIDIA’nın size bilmeleri durumunda yapması gereken bir şeydir.
Silvus ve bu teknolojiden para kazanın;
Bazen oyunların yayınlanmasından kısa bir süre önce, oyun geliştiricileri bir orta bölüme erken bir kopya gönderir.
Nvidia, eğitim verileri oluşturmaya başlayacak ve bir görüntüyü almak için bu işlemi yapmak için sinir ağını eğitecek, ancak bu kadar hoş değil
Daha düşük çözünürlüğe sahip Aliasing ve 4k'a kadar örnekleme akıllı yukarı örnekleme bu kadar örnekleme yapmak
yumuşatılmış
sağ
Bu fikir ve bunu esasen bir üreterek yaparlar.
Piksel başına 64 örnek kullanarak kenar yumuşatma için oyunun mükemmel temsili, değil mi?
Yani bu her piksel için gerçekten iyi bir tane yerine o pikselden 64 örnek alıyorlar
altmış dört kez normalden daha yavaş ve sonra bunu
Çıktı ve giriş sadece kenar yumuşatma olmadan tüm karelere hizmet eder
Belki daha düşük çözünürlük ve bu ağı ham çerçeveye alıp 64

English: 
You don't want users to have to do this, right?
This is something for NVIDIA to do if they're gonna you know
Silvus and make money off this technology and that's exactly what happens
sometimes shortly before games release the game developers will send an early copy to a midea an
Nvidia will start generating training data and train a neural network to do this process to take an image, but isn't quite as nice
It's got aliasing it's lower resolution and perform this up sampling smart up sampling up to 4k
anti-aliased
right
that's the idea and they do this by generating essentially a
Perfect representation of the game using 64 samples per pixel anti-aliasing, right?
So that is for every pixel they do 64 samples from that pixel instead of just one really nice
sixty-four times slower than normal and then they take that as their
Output and the input is just serve all frame with no anti-aliasing at all
Maybe lower resolution and they train this network to take the raw frame and output the 64

Turkish: 
Piksel başına örnekler gerçekten güzel çerçeve, değil mi?
Ve gerçekte ne olduğu, pratikte bunun işe yarayıp yaramadığıdır.
Doğru ve bence cevap muhtemelen zamanın bir kısmı evet zamanın bir kısmı hayır
Bu, çoğu doğru öğrenme hakkı için geçerlidir, insanlar bunu, söylemeleri gerektiği gibi söyleme eğiliminde değildir.
alırsan genelleşecek mi
10 milyon savaş alanı karesi 5 ve bu ağa mümkün olduğunca yaklaşmaları için onları eğitin ve
Sonra 10 milyonu birinden üretiyorsun. Bir sonraki kareyi bile istemiyorsun, değil mi?
Bir sonraki kareyi yaratırsanız, o kadar iyi bir
O görünmeyen çerçeve ve cevap genellikle oldukça iyi, ancak performans mükemmel olmayacak
Tamam, özellikle 1080p ila 4k arasında gidiyorsanız
bu yüzden NVIDIA’nın burada en önemli noktanız olduğunda koştuğunuz konuyla ilgili olduğunu vurguladığını düşünüyorum.
grafik kartları yeteneği ve böylece bir anlamda
Oyunu 1080p yapmak için zorlukla mücadele eden insanlardan bahsetmiyorlar.
Oyunu 4k'da zorlukla çalıştırmalısın ve daha sonra belki bu biraz daha iyi görünmesini sağlayacaktır.
Bunu yapmak bir 4k giriş almak ve bunu gerçekleştirmek için kullanmaktır

English: 
Samples per pixel really nice frame, right?
And so really what it comes down to is whether in practice this works
Right and the answer I think is probably some of the time yes some of the time no
This is true of most deep learning right people don't tend to say this as much as they should but you know
will it generalize if you take
10 million frames of battlefield 5 and train this network on them to get as close to this output as possible and
Then you generate the 10 million from one. Don't even want the next frame, right?
if you generate the next frame, will it have as good a
Performance on that unseen frame and the answer is usually pretty good, but it won't be ever be perfect
right, especially if you're going from 1080p to 4k
so I think NVIDIA kind of made the point here that actually this is about when you're running at the very top end of your
graphics cards capability and so in some sense
They're not talking about people who are barely struggling to run the game at 1080p
You should already barely run the game at 4k and then maybe this will make it look slightly nicer first kind of two ways of
Doing this one is you take a 4k input and you use this to perform

English: 
Anti-aliasing and the other is you take a low resolution input and you use this to perform both
Anti-aliasing and up sampling and that's a harder job to do because if you imagine that you've got a 1080p saw
Then what actually you're going to have is a series of pixels like this and you've got to come up with all of these
Pixels in between right and this is just like increasing the size of an image enhance enhance by you know, will it work?
I don't know. It's going to be better than
Violent bicubic up sampling, right?
Because it's going to be bearing in mind this local area. It's going to say well look there's an edge coming down here
So this needs to be sharper, this doesn't need to be as sharp things like this
But this is not an easy problem to solve and you know by Nvidia's own admission. This is an ongoing process
they continually train these networks on a supercomputer and then
You know, hopefully they get better and better we shall see right
well
One thing I think is quite interesting is that it means that essentially a deep network is part of your game experience
On your GPU and so the weights for this network

Turkish: 
Kenar yumuşatma ve diğeri düşük çözünürlüklü bir giriş alırsınız ve bunu her ikisini de gerçekleştirmek için kullanırsınız.
Kenar yumuşatma ve yukarı örnekleme ve bunun yapılması daha zor bir iş çünkü 1080p testereye sahip olduğunuzu düşünürseniz
Öyleyse gerçekte sahip olacağınız şey bir dizi piksel ve bununla başa çıkmak zorundasınız.
Sağdaki ve bu arasındaki pikseller sadece bir görüntünün boyutunu artırmak gibi bir şey geliştirmek, geliştirmek geliştirmek geliştirmek
Bilmiyorum. Daha iyi olacak
Şiddetli bikubik örnekleme, doğru mu?
Çünkü bu yerel alanı akılda tutacak. Bakın, burada aşağıya inen bir kenar var.
Yani bunun daha keskin olması gerekiyor, bunun gibi keskin şeyler olması gerekmiyor
Ancak bu çözülmesi kolay bir sorun değil ve Nvidia'nın kendi kabulüyle biliyorsunuz. Bu devam eden bir süreçtir
sürekli bu ağları bir süper bilgisayarda eğitiyorlar ve sonra
Bilirsin, umarım iyileşir ve iyileşirler, doğru görmeliyiz.
iyi
Oldukça ilginç olduğunu düşündüğüm şeylerden biri, aslında derin bir ağın oyun deneyiminizin bir parçası olduğu anlamına geliyor.
GPU’nuzda bu ağın ağırlıkları

Turkish: 
Bu ağın parametreleri aslında oldukça temiz olduğunu düşündüğüm sürücülerle birlikte gönderilecek, değil mi?
Yani artık sadece oyunlar için performans iyileştirmeleri olan grafik sürücüleri almayacaksınız?
ve tabii ki donanım kontrol yazılımı donanımı, bu ağ ağırlıklarını oldukça büyük olduklarından sevk ettiler.
biliyorsun ve
Bu yüzden, oyunların başlarında sınırlı bir destek alıyorsunuz çünkü bunları eğitiyorlar, belki de oyunun erken bir kopyasını almadılar.
sağ
Bu yüzden Nvidia'ya kalmış, bu oyunları sadece bu süper yüksek çözünürlüğü sağlayacak
64 kat şaşırtıcı sahneler ve bu ağları eğitmek, eğitilmiş olsa bile bana vuruyor
Bir ağı çalıştırmak, derin bir ağ olsa da, hesaplama açısından ucuz değildir. Buna değer mi?
Sanırım takas nedir, yani demek istediğim, şu anda insanların sorduğu soru bu değil mi?
yani tepsi ofisi
Bir sinir ağı hakkında güzel şey, bu tensör neden her zaman tam olarak aynı miktarda zaman alır
Sabit bir süre var
Belli bir çözünürlüğün görüntüsünü almak ve başka bir çözünürlüğün bu görüntüsünü bir miktar milisaniyede çıkarmak gerekir.

English: 
The parameters of this network are actually going to be shipped out with drivers, which I think is quite neat, right?
So you're no longer just getting graphics drivers which have performance optimizations for games?
and of course the hardware the hardware control software, you've also got this network weights being shipped around by they're quite big so
you know and
So that's why you get limited support for games early on because they're training these maybe they haven't gotten early copy of the game
right
So it's it's it's down to Nvidia to just take these games render these super high resolution
64 times amazing scenes and train these networks strikes me that even if it's been trained
Running a network a deep network is not computationally cheap though. Is it is it worth it?
I suppose what's the trade-off so I mean, I guess that's the question people are asking at the moment, right?
so the tray office so
the nice thing about a neural network is it takes an exact same amount of time every time right on these tensor cause
There is a fixed amount of time
It takes to take an image of a certain resolution and output this image of another resolution some amount of milliseconds

Turkish: 
Yani bu, kare başına sabit bir yük olacaktı; oyunlar sadece sabit bir yük değil.
sahnedeki şeye bağlı olarak farklı zamanlar alırlar ve
Temel olarak argüman sizin grafik kartınız zorlanıyorsa 4k'dan 1080p'ye düşebilirsiniz.
Performansta büyük bir artış ve sonunda bu sinir ağına saldırarak performansı biraz düşürmek için
Doğru, ama genel performansın bunun için daha iyi olacak.
Yani zaten 6'da 4k'da koşabilirsem, gözümü saniyede 60 kare ile
Bunu sağa eklemek için çok az sebep, bu nedenle bazen seçeneklerde devre dışı kalıyor
Bilgisayarınız zaten bu oyunu çalıştırıyor
1080p'ye düşmek sadece deneyiminizi daha da kötüleştirecek. Rahatsız etmeyin
Sanırım soru bu nasıl?
Ağ aslında doğru görünüyor ve otomatik kodlayıcı denilen bir şey mi yoksa buna kodlayıcı kod çözücü diyeceğim, değil mi?
Bunları daha önce konuşmuştum ama içeri giren bir imajınız var.
Örnekleme gerçekleştirecek bir miktar ağınız var
Görüntüyü küçültecek
ama aynı zamanda olacak
Bu resim hakkında ilginç şeyler öğrenin, böylece bu resim bazı Ağ katmanlarında örneklenmiş olacak

English: 
So that is per frame a fixed load that's going to have happen games aren't merely a fixed load
they take different amounts of time depending on what's in the scene and
The argument basically is if yours graphics card is struggling you can drop from 4k to 1080p
For a massive increase in performance and then decrease the performance slightly by attacking this neural network on the end
Right, but your overall performance will be better for it that that's the idea
So if you can already run at 6 at 4k my eye with 60 frames a second
Very little reason to add this on right which is why sometimes it gets disabled in the options
I your computer is already fine running this game
Dropping down to 1080p is only going to make you experience worse. Don't bother doing it
I guess the question is how does this?
Network actually look right and it's something called an auto encoder or I would call this an encoder decoder, right?
I talked about these before but you have an image coming in
You have some amount of network, which is going to perform down sampling
It's going to make the image smaller
but it's also going to
Learn interesting things about that image as it does it so this image is going to get down sampled through some Network layers

English: 
Down to about half resolution something like that
And then it's going to get up sample back to 4k or whatever. The resolution of the output is like this now
It's quite typical in these kind of networks to go much further than this right normally
So in a network I use to do something like this would go down to a few pixels wide
because I'm using it to segment objects and
So this network won't learn where all the people are because it doesn't go deep enough, right, but it will learn on a local level
Kind of what's going on. This is a dark edge here. This is a light bit
It's a bit of sunlight coming in, you know
And it can start to piece some of these things together and work out in a slightly
Smart way what these pixels are going to be doing, right?
The other nice thing about this being only a few layers followed by quite a high resolution image followed by a few layers
This is gonna be quite fast, right?
I mean
let's not underestimate how much computation this involves like if this is
1080p or 4k what a staggering amount of maps has to happen very very quickly

Turkish: 
Yarım çözünürlüğe kadar böyle bir şey
Ve sonra örneği 4k ya da her neyse geri alacak. Çıktının çözünürlüğü şimdi böyle
Bu tür ağlarda normal olarak bu haktan çok daha ileri gitmek oldukça tipiktir.
Yani böyle bir şeyi yapmak için kullandığım bir şebekede birkaç piksel genişliğe iner
çünkü onu nesnelere ayırmak için kullanıyorum ve
Böylece bu ağ tüm insanların nerede olduğunu öğrenmeyecek, çünkü yeterince derin gitmiyor, ama yerel düzeyde öğrenecek
Neler oluyor böyle. Burası karanlık bir kenar. Bu hafif bir bit
Biraz güneş ışığı geliyor, biliyorsun
Ve bunlardan bazılarını bir araya getirmeye başlayabilir ve biraz
Akıllıca bu piksellerin ne yapacağını değil mi?
Bununla ilgili diğer güzel şey, yalnızca birkaç katman ve ardından birkaç katman izleyen yüksek çözünürlüklü bir görüntü.
Bu oldukça hızlı olacak, değil mi?
Demek istediğim
Bunun ne kadar hesaplama içerdiğini hafife almayalım.
1080p veya 4k, ne kadar şaşırtıcı miktarda bir haritanın çok hızlı bir şekilde gerçekleşmesi gerektiğini

English: 
But that's exactly what these tens of calls are for they perform extremely fast 4x4 matrix multiplications and additions
Which is exactly what this generalizes into so you essentially pass over the image performing these matrix multiplications
Over these layers and it happens really really fast
We're gonna see more and more of this kind of stuff. So yes, this is one way of doing it
It's used in meandering for four denoising of ray tracing in in, you know, big movies like Pixar movies and things
It's using up sampling on TVs
Using a sash a low but powerful deep network to try and tidy up something but it's not perfect
Best is going to happen a lot, right?
We've already seen these these gams these generative adversarial networks turning up that are trying to produce new people's faces and things
This is a big deal at the moment and it's going to be a lot of it
So, you know in video have started this process
But we're going to see more and more and I'll imagine it will become a kind of standard approach
You know in a few years time
It is staggering that this is happening 60 times a second

Turkish: 
Ama bu onlarca çağrı tam olarak budur çünkü onlar çok hızlı 4x4 matris çarpımları ve eklemeleri yaparlar.
Bu tam olarak neyin genelleştiği şeydir, bu yüzden bu matris çarpımlarını yapan görüntünün üzerinden geçersiniz
Bu katmanların üzerinde ve gerçekten çok hızlı oluyor
Bu tür şeyleri giderek daha fazla göreceğiz. Yani evet, bu yapmanın bir yolu.
Pixar filmleri ve benzeri büyük filmlerde dört ışınlama izografisi için kıvrımlı kullanılır
Televizyonlarda örnekleme kullanıyor
Kanat kullanarak bir şeyi dengelemek ve düzeltmek için düşük ama güçlü bir derin ağ ama mükemmel değil
En iyisi çok olacak, değil mi?
Bu oyunları gördük, yeni insanların yüzlerini ve eşyalarını üretmeye çalışan, bu üretici, ters ağların ortaya çıktığını gördük.
Bu şu anda büyük bir olay ve çok olacak
Yani, videoda biliyorsunuz bu süreci başlattı
Ama daha fazlasını göreceğiz ve bunun bir tür standart yaklaşım olacağını hayal edeceğim
Birkaç yıl içinde biliyorsun
Bu saniyede 60 kez gerçekleşiyor şaşırtıcı

Turkish: 
Evet, demek istediğim III, okulun bu kartlardan birini bombalaması gerektiğini düşünüyorum.
Sadece test etmeliyiz
Sadece bütün bu oyunları denememiz gerek. Bu yüzden lütfen oyunlarının kopyalarını lütfen.
Oyunların kopyalarını bir makinenin bu Packers kartlarından birinde çalıştırmak için kullanacağım ve üzerinde çok ayrıntılı bir araştırma yapacağım
Ama muhtemelen benzer bir sözlük sözlükte vardı ve bir şekilde manipüle edildi.
Bazı harfler çevrildi ve aniden kırıldı. Şansımız yaver gitti. Biraz kaba kuvvet yaptık
Basit bir sözlük saldırısı yaptık
Sadece karıştırmak için birkaç kuralımız var ve şu ana kadar bazı şifrelerimiz var.
Kırıldım, yaklaşık altı buçuk kilodan 1.700 parolayı düşünüyorum.

English: 
Yeah, I mean III think that the school should bomb one of these cards and we'll give it a fire test
We just need to test it
We just need to test it on, you know, all these games. So it copies of his games to please
Copies of the games a machine to run them on one of these Packers cards and I'll do a very thorough in-depth research on it
But probably a similar word was in the dictionary and he got manipulated in some way
Some letters got swapped around and suddenly it was cracked. We've had some luck. We've done a bit of brute force
We've done a basic dictionary attack
We have a few rules just to mix it up and we've got some passwords so far
I've cracked I think about 1,700 passwords out of about six and a half pounds
