Nvidia DLSS 5 performansını iki katına çıkardı ve VRAM tüketimini düşürdü
Nvidia, yapay zekâ tabanlı görüntü işleme teknolojisi DLSS 5'in performansını iki katına çıkardığını, 4K VRAM kullanımını ise yüzde 20 oranında azalttığını duyurdu.
Öne çıkanlar
- Nvidia, yapay zekâ tabanlı DLSS 5 teknolojisinin performansını iki katına çıkardı.
- Güncellemeyle birlikte 4K çözünürlükteki VRAM tüketimi yüzde 20 oranında azaldı.
- Teknoloji kasım ayında Hogwarts Legacy ve Where Winds Meet oyunlarına geliyor.
Nvidia'nın duyurusuna göre, DLSS 5 teknolojisi daha hızlı çalışacak şekilde güncellendi ve yeni oyun desteği kazandı. Şirket, sistem boru hattı optimizasyonları ve yapay zekâ modeli iyileştirmeleri sayesinde performansın iki katına çıktığını, Mart ayından bu yana ise on katlık bir performans artışı elde edildiğini açıkladı.
Yeni güncellemenin detayları
Tom's Hardware'in aktardığına göre, ekim ayı güncellemesi modelin boyutunu yüzde 24 küçülterek 118 milyon parametreye düşürdü ve 4K çözünürlükteki VRAM tüketimini yüzde 20 oranında azalttı. Bu geliştirmelerle birlikte kare hızlarında da artış yaşandı. Güncellenen teknoloji ilk olarak 16 Ekim'de NBA 2K27 oyununda yer alacak.
Yeni oyun desteği
Wccftech'in haberine göre, DLSS 5 resmi desteği Kasım ayında iki yeni yapımla genişleyecek:
- Hogwarts Legacy için 5 Kasım'da DLSS Neural Rendering desteği gelecek.
- Where Winds Meet oyununa kasım ayının sonlarında DLSS Multi Frame Generation ve Super Resolution eklenecek.
Teknoloji, RTX 50 serisi ekran kartlarının yanı sıra GeForce NOW ve yeni RTX Spark serisi tarafından desteklenmeye devam ediyor.
Kaynaklar
- Tom's HardwareNvidia doubles DLSS 5 performance, reduces 4K VRAM usage by 20% with latest model
- WccftechNVIDIA DLSS 5 Runs 30% Faster Now, Reduces VRAM Use By 20% & Coming To Hogwarts Legacy & Where Winds Meet In November
Bu haber, yukarıdaki kaynaklardan yapay zeka yardımıyla Türkçe derlenmiş ve güvenilir kaynak kuralları çerçevesinde otomatik yayımlanmıştır.Fotoğraflar, altlarında belirtilen kaynaklara aittir. Ayrıntılar ve orijinal ifadeler için kaynaklara başvurun. Son güncelleme: 13 Ekim 2026, 16:03. Bir hata görürseniz bize bildirin.
