Windows 11 – künftig eventuell mit KI-Upscaling-Funktion

Windows 11 – Informationen deuten auf KI-Upscaling-Funktion hin

Microsoft arbeitet offenbar an einer KI-Upscaling-Funktion für PC-Spiele, die Nvidia’s Deep Learning Super Sampling (DLSS) ähnelt. Das neue Windows 11 Feature, teilweise auch als „Automatische Superauflösung“ bezeichnet, wurde von einem Nutzer in der neuesten Testversion des Betriebssystems aufgespürt. Das Ziel der Technologie ist es, durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) die Bildrate und die Detailgenauigkeit zu erhöhen.

In diesem Blogbeitrag erhalten Sie alle wichtigen Informationen zu dieser Entdeckung und den bisher bekannten Details.

Was ist Deep Learning Super Sampling (DLSS)?

Deep Learning Super Sampling (DLSS), auch als AI Super Resolution bekannt, ist eine von Nvidia entwickelte Technologie, die in Echtzeit Bilder in Computerspielen hochskaliert. Das Verfahren berechnet das Spielgeschehen zunächst in einer niedrigeren Auflösung und nutzt dann KI-Algorithmen, um die Bilder auf die gewünschte Auflösung zu bringen. Ziel ist es, die Anzahl der Bilder pro Sekunde (fps) zu steigern, ohne dabei signifikante Einbußen bei der Bildqualität zu erleiden.

Seit 2018 unterstützen Spiele die DLSS-Technologie. Eine verbesserte Variante, DLSS 2.0, kam 2020 in ausgewählten Games zum Einsatz. Auf der GPU Technology Conference im Jahr 2022 präsentierte Nvidia die Weiterentwicklung DLSS 3. Später, auf der Gamescom 2023, wurde DLSS 3.5 vorgestellt, eine Version, die durch die Ray Reconstruction Funktion Raytracing-Beleuchtungseffekte detaillierter darstellt und gleichzeitig die Leistung steigert. Bei diesem Prozess werden Materialien und Geometrie eines Bildes zuerst gerendert, bevor die Beleuchtung mit Raytracing hinzugefügt und das Bild abschließend hochskaliert wird. Während die Frame Generation-Funktion ausschließlich auf GeForce-40er-Grafikkarten verfügbar ist, kann DLSS 3.5 auf allen RTX-Grafikkarten von Nvidia genutzt werden.

Windows 11 mit KI-Upscaling – das ist bislang bekannt

Das KI-Upscaling-Feature von Windows 11, auch „Automatic Super Resolution“ genannt, wurde von einem Windows-Tester in den Grafikeinstellungen des Betriebssystems entdeckt. Es ist Teil des Builds 26052, der für Entwickler und Canary-Insider verfügbar ist, und wird voraussichtlich mit dem großen Feature-Update 24H2, auch bekannt als Hudson Valley, eingeführt. Die Funktion ist allerdings nicht direkt zugänglich und kann nur durch den Einsatz des ViveTool aktiviert werden, einem Werkzeug, das es ermöglicht, verborgene Funktionen in aktuellen Windows-Builds vorab zu nutzen.

Obwohl von Microsoft noch keine offiziellen Informationen vorliegen, verspricht dieses Feature, das Spielerlebnis durch KI-basierte Bildverbesserungen zu revolutionieren. Es wird angenommen, dass „Automatic Super Resolution“ als systemweiter Upscaler fungiert, der wahrscheinlich mit allen Windows-Anwendungen, einschließlich der Fotos-App, kompatibel sein wird. Für eine optimale Nutzung könnte jedoch spezielle Hardware wie Computer mit NPU-Kernen oder GPUs mit Tensor-Kernen notwendig sein.

NPU – alles Wissenswerte über neuromorphere Prozessoren

Die Neural Processing Unit (NPU) markiert einen innovativen Schritt in der Welt der Künstlichen Intelligenz. Es handelt sich dabei um einen speziell entwickelten Prozessor, der für die Durchführung von maschinellen Lernalgorithmen konzipiert wurde. Im Unterschied zu herkömmlichen CPUs (Central Processing Units) und GPUs (Graphics Processing Units), die für eine breite Palette von Berechnungen ausgelegt sind, fokussieren sich NPUs auf die Ausführung komplexer mathematischer Operationen, die für die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze essentiell sind. Diese Spezialisierung ermöglicht es, enorme Datenmengen simultan zu bearbeiten, was insbesondere für Aufgaben wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und andere KI-getriebene Anwendungen vorteilhaft ist.

Aktuell existiert keine standardisierte Form oder Struktur für NPUs; vielmehr entwickelt jeder Halbleiterhersteller eigene Architekturen, was zu einer Vielfalt in den Leistungsmerkmalen und Fähigkeiten der verfügbaren NPUs führt.

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