NVIDIAは、次世代DLSS 4の機能を旧世代のRTX 30シリーズで利用可能にする可能性を検討していることを明らかにした。応用ディープラーニング研究副社長ブライアン・カタンザロ氏は、CES 2025でこの話題に触れ、DLSS 4の進化における新技術の数々を詳述した。
その中でも注目すべきは、従来のCNNモデルを超えるトランスフォーマーモデルの採用で、ゴースティングやちらつきを軽減し、Super Resolutionの性能を飛躍的に向上させる点である。
さらに、RTX 30シリーズでの対応に関しても触れ、技術的な課題を認めつつ、光流ハードウェアへの依存を削減することで可能性が広がると示唆した。新機能には、VRAM消費を抑えつつ高品質の画像を実現するAIベースのMulti Frame Generationや、競技ゲーム向けの低遅延技術「Reflex 2」などが含まれる。これらの改良は、最新のRTX 50シリーズのみならず、旧モデルの新たな可能性をも予感させる内容となっている。
トランスフォーマーモデルがもたらす革新：DLSS 4の技術的進化
DLSS 4の最も注目すべき改良点は、従来のCNN（畳み込みニューラルネットワーク）モデルから、トランスフォーマーモデルへと移行した点である。トランスフォーマーモデルは、より高度なデータセットを扱う能力を持ち、ゲーム内で発生しがちなゴースティングやちらつきといった視覚的問題を大幅に軽減する。これにより、DLSS 3と比較して4倍のSuper Resolution性能を実現しており、映像のディテールと滑らかさの向上が期待される。
NVIDIAは、この技術を次世代のGeForce RTX 50シリーズに最適化したと発表しているが、RTX 30シリーズへの適用可能性にも触れている点が興味深い。従来は光流ハードウェアアクセラレータに依存していたが、Tensor Coreを活用する新技術により、旧モデルへの展開も視野に入っている。トランスフォーマーモデルは、生成AIの分野でも注目を集める技術であり、その応用範囲は広がる可能性があると考えられる。
この技術的革新により、DLSS 4は単なる性能向上に留まらず、AI技術の進化を体現する存在となっている。特に、高解像度ゲーミングやVR領域での応用が期待され、NVIDIAが次にどのような展開を見せるのか注目が集まる。
RTX 30シリーズへの対応：技術的な課題と可能性
RTX 30シリーズへのDLSS 4適用は技術的なハードルが存在するものの、可能性が完全に否定されたわけではない。カタンザロ氏の発言によれば、RTX 30シリーズのTensor Core性能はRTX 50シリーズに劣るため、最新技術のフルパフォーマンスを発揮することは難しい。ただし、光流ハードウェアへの依存が排除されることで、一部の機能を制限的ながら利用可能にする道が開かれると見られる。
旧世代GPUでのフレーム生成サポートは、ユーザーコミュニティにとって大きな関心事である。RTX 30シリーズは依然として高いシェアを誇り、この対応が実現すれば、ハードウェアを買い替えなくても新しい体験を享受できる可能性が生まれる。また、競争が激化するGPU市場において、NVIDIAがユーザーに対する柔軟性を示すことは、ブランドイメージの向上にも寄与すると考えられる。
一方で、技術的制約を克服するにはコストや開発リソースの問題が伴うため、対応範囲が限定される可能性は高い。最終的には、DLSS 4の恩恵をどの程度広範囲に提供できるかが、NVIDIAの今後の評価に大きく影響するだろう。
AI駆動の新機能が切り開く未来
DLSS 4には、AI技術を駆使した革新的な機能が多数搭載されている。その中でも、特に注目されるのが「Reflex 2」と呼ばれる低遅延技術である。この技術は、競技ゲームにおける応答性を向上させ、プレイヤーが直感的に操作できる環境を実現することを目的としている。また、フリップメータリングによるフレームタイムの最適化は、映像の滑らかさを追求する上で欠かせない要素だ。
さらに、VRAM消費を抑えつつ高品質の画像を提供するAIベースのMulti Frame Generationは、最新ゲームだけでなく、リソースが限られた環境でも効果を発揮する可能性を秘めている。これらの技術は、単なるゲーミング体験の向上に留まらず、AIによる最適化の恩恵がどのように日常的な技術に波及していくかを示唆している。
AIの進化がもたらすこれらの機能は、ハードウェアの限界を超えた新しい可能性を開くものといえる。今後、NVIDIAがこの分野でどのような道筋を描いていくのか、その一挙手一投足が業界に与える影響は大きいといえるだろう。
Source：eTeknix