雅各布·福克斯，硬件作家
本星期：我一直在努力了解 CES 上发布的数百万个令人兴奋的新产品，同时勇敢地在寒冷中坚持下去。一个真正的烈士。
今年的 CES 展会有很多内容，但对于美国 PC 游戏玩家来说，最重要的公告无疑是Nvidia RTX 50 系列。感觉自从 RTX 40 系列卡成为主流以来已经过去了一天。最好的显卡，但 RTX 50 系列终于正式上市了——好吧，就在这些卡在一月底到二月真正推出的时候。
除了 RTX 5070 的价格似乎非常合理之外，RTX 5090经历了一场彻头彻尾的痛苦，让许多 PC 游戏玩家感到心碎的主要事情是 Nvidia 声称RTX 5070 将提供“4090 两倍的性能”。尽管有些人对这一前景感到高兴，但另一些人则对此表示愤世嫉俗，他们指出，只有启用 DLSS 4，Nvidia 的说法才会成立。
除了对这些愤世嫉俗者表达明显回应的冲动之外——“呃，课程仅在启用 DLSS 4 的情况下，Nvidia 对此非常坦率”——我认为这是我第一次意识到我实际上并不关心我的帧是由传统渲染还是由某些 AI 制作的 -加速帧生成魔法。
相信我，这让我说起来确实有点痛苦。多年来，我一直认为自己是假镜框的坚定敌人。只有那些甜蜜的真实的对于我来说，谢谢你们——这些都是传统着色器核心的血与汗的成果。
为什么我这么反框架一代？好吧，在对烟幕弹原因进行了挥手之后，我实际上只关心了一半——延迟、伪影等等——我必须承认，真正的原因是，因为不拥有自己的 GPU 能力而让我感到不舒服。。我想：“嘿，如果我花数百美元购买一个硬件，我不希望这种性能依赖于 Nvidia 的机器学习和决定实施它的仁慈的游戏开发人员。我想要原始马力。”
未来就在眼前，老人家
我，对我
但现在，我开始意识到这个论点不太正确。毕竟，如果 GPU 只包含 CUDA 内核，我实际上会拥有什么性能？如果（至少）没有好的驱动程序和游戏开发人员正确使用它们，这些核心就没有任何意义。GPU 核心本身并不算什么。我一直以来都依赖软件，只是我没有意识到这一点。
我逐渐意识到，AI 加速帧生成只是利用 GPU 硬件生成帧的另一种方式。它与 CUDA 核心或流处理器一样“本地”，除非我武断地选择“不依赖机器学习”作为“本地”的标准。但考虑到 CUDA 核心/SP 也很大程度上依赖于软件级别，我有什么理由选择这个标准呢？
我选择这个标准的唯一真正原因是传统渲染是我所习惯的。但未来就是现在，老人。当我看到 Nvidia 的 RTX 50 系列和 DLSS 4 性能声明时，我就是这么告诉自己的。如果人工智能加速渲染有效，也许我该开始使用这个程序了，特别是如果结果像 Nvidia 声称的那样引人注目的话。
也许那些嘲笑“RTX 5070如果使用DLSS 4，性能只会是RTX 4090的两倍”的人就类似于勒德分子所说的“如果使用轮子，车只会比马跑得快”。也许我们需要接受轮子就是未来的事实，这没关系。
当然，这一切都取决于新的框架技术能否在质量方面发挥作用。我对 DLSS 3 的帧生成持怀疑态度很长一段时间，但现在大部分问题已经被抚平了。如果初始FSR 4 的实践报告无论如何，AMD 即将推出的帧生成技术似乎非常令人印象深刻。
亲身体验 AMD FSR 4 - 看起来……很棒？- YouTube
啊，但是还有延迟。不幸的是，这个圆更难正方形。正如我们的愤世嫉俗者 Jeremy Laird 今天早些时候提醒我的那样，只有“真实”的帧才能帮助解决延迟问题。人工智能生成的帧永远无法改善它，这意味着您充其量只能忍受在生成额外帧之前所获得的任何延迟。
对此的最初回应是，延迟最重要的游戏（电子竞技游戏）往往更容易以传统方式渲染，这意味着我们可能不需要太担心它们。但我认为这有点逃避，因为我们确实也希望非电子竞技游戏具有低延迟。
所以，我会举起双手说，我们在加快新事物的同时，肯定需要保留一些旧事物。我们总是需要传统的渲染——甚至是人工智能之王本人，英伟达首席执行官黄仁勋如此表示– 尤其是因为这些框架实际上可以根据您的输入进行调整。之间的框架本质上只是填充。（尽管我确实想知道将来是否有办法改变这一点。例如，也许有一天会有一种方法将输入插入到帧生成管道中，即采用控制输入来指导下一帧的生成.)
值得庆幸的是，AMD 和 Nvidia 似乎确实在推陈出新。毕竟，我们仍然看到传统渲染性能的改进。问题是，这些改进可能开始趋于稳定，这可能是摩尔定律的简单结果。（愤世嫉俗的杰里米再次插话，指出 Nvidia 和 AMD 可能夸大了摩尔定律限制核心密度的程度。）
在这种情况下，我们会选择GPU公司吗？不尝试以其他方式为我们提供大量额外的性能？是的，不。我想我终于准备好承认我喜欢框架生成了。帧生成改进是传统渲染改进的完全合理的替代品，特别是考虑到与人工智能加速的威力相比，后者似乎是一个回报越来越低的提议。