Nvidia kembali menggebrak dunia gaming dengan pengumuman DLSS 4.5, menjanjikan pengalaman bermain game 4K pada 240 Hz dengan path tracing penuh. Klaim ambisius ini didukung oleh kombinasi model transformer generasi kedua dan fitur Multi Frame Generation (MFG) yang diperluas, memungkinkan hingga 6x generasi frame.
Teknologi ini diklaim mampu menghadirkan “kehalusan 240 Hz+ yang luar biasa” bahkan dalam game-game paling intensif secara grafis. Namun, pertanyaan besar tetap ada: apakah teknologi ini cukup cerdas untuk meyakinkan para gamer untuk mendorong batas generasi frame hingga enam kali lipat?
Klik mureks.co.id untuk tahu artikel menarik lainnya!
Evolusi Multi Frame Generation dan DLSS 4.5
Multi Frame Generation, yang diperkenalkan pada CES tahun lalu sebagai salah satu fitur unggulan generasi GPU RTX Blackwell, mengikuti pola serupa dengan DLSS Frame Generation asli. Teknologi ini menggunakan perpaduan interpolasi frame, perhitungan aliran optik, dan generasi gambar AI untuk menghaluskan pengalaman bermain game.
Dengan MFG pada chip RTX Blackwell, Nvidia menambahkan hingga tiga frame yang sepenuhnya dihasilkan di antara setiap frame yang dirender. Kini, dengan DLSS 4.5, Nvidia yakin dapat menyisipkan hingga lima frame ekstra di antara setiap frame yang dirender, memungkinkan gaming 4K pada 240 Hz bahkan untuk game dengan path tracing.
Pembaruan mencolok untuk arsitektur RTX Blackwell pada CES tahun ini adalah keyakinan Nvidia bahwa model transformer baru yang menggerakkan upscaler DLSS 4.5 Super Resolution dapat membantu memperbaiki artefak visual yang sering dikaitkan dengan generasi frame. Mureks mencatat bahwa ini adalah poin krusial, mengingat skeptisisme yang kerap muncul di kalangan gamer terhadap teknologi serupa.
Kutipan Langsung dari Nvidia: “Model DLSS Selalu Berkembang”
Nvidia menjanjikan stabilitas temporal yang lebih baik, pengurangan ghosting, dan tepi yang lebih halus dengan DLSS 4.5 berkat perpaduan model transformer generasi kedua dan pelatihan model yang ditingkatkan. Brian Catanzaro, Wakil Presiden Riset Pembelajaran Mendalam Terapan Nvidia, pada acara RTX Blackwell CES tahun lalu, mengungkapkan upaya besar di balik pengembangan ini.
“Ketika model DLSS gagal, itu terlihat seperti ghosting atau kedipan atau kekaburan,” kata Catanzaro. “Dan, Anda tahu, kami menemukan kegagalan di banyak game yang kami lihat dan kami mencoba mencari tahu apa yang terjadi, mengapa model membuat pilihan yang salah tentang cara menggambar gambar di sana?”
Ia melanjutkan, “Kami kemudian menemukan cara untuk menambah kumpulan data pelatihan kami. Kumpulan data pelatihan kami selalu berkembang. Kami mengumpulkan contoh-contoh seperti apa grafis yang bagus dan masalah sulit apa yang perlu dipecahkan oleh DLSS.”
“Kami memasukkannya ke dalam kumpulan pelatihan kami, dan kemudian kami melatih ulang model, dan kemudian kami menguji di ratusan game untuk mencari tahu cara membuat DLSS lebih baik. Jadi, itulah prosesnya,” jelas Catanzaro.
Kecerdasan Model Transformer Generasi Kedua
DLSS 4.5 kini menggunakan daya komputasi yang lebih besar dibandingkan model transformer generasi sebelumnya, yang sendiri sudah menggunakan empat kali lebih banyak komputasi daripada model convolutional neural network (CNN) lama. Model transformer generasi kedua ini menggunakan lima kali lebih banyak komputasi, termasuk kesadaran kontekstual yang lebih besar dan pengambilan sampel piksel yang lebih cerdas.
Model transformer lebih unggul dalam menganalisis detail piksel halus dan data, memungkinkan penggunaan sumber daya komputasi yang lebih efisien. Catanzaro menjelaskan, “Ide di balik model transformer adalah bahwa perhatian—bagaimana Anda menghabiskan komputasi dan bagaimana Anda menganalisis data—harus didorong oleh data itu sendiri.”
“Dan, ketika Anda memikirkan DLSS, Anda dapat membayangkan bahwa ada banyak peluang untuk menggunakan perhatian untuk membuat model grafis neural lebih cerdas, karena beberapa bagian gambar secara inheren lebih menantang,” tambahnya.
Tantangan Latensi dan Kebutuhan GPU Bertenaga
Meskipun menjanjikan peningkatan frame rate yang signifikan, Nvidia menekankan bahwa gamer tetap memerlukan GPU seri RTX 50 yang cukup bertenaga untuk menghasilkan 60 frame per second (fps) secara native dalam game path-traced pilihan. Hal ini penting untuk menghindari latensi PC yang tinggi, yang dapat merusak pengalaman bermain game.
Pengujian sebelumnya menunjukkan bahwa Multi Frame Generation menjadi sangat terbatas ketika input frame rate rendah dan latensi PC tinggi. Teknologi ini bukanlah solusi sempurna untuk performa game yang buruk; kekuatan grafis yang memadai tetap menjadi prasyarat untuk pengalaman yang fungsional.
Dynamic Multi Frame Generation dan Ketersediaan Luas
Fitur baru lainnya yang akan ditambahkan ke Aplikasi Nvidia pada musim semi adalah Dynamic Multi Frame Generation. Fitur ini memungkinkan pengguna untuk mengikat Dynamic MFG ke refresh rate maksimum layar mereka atau ke tingkat tetap khusus melalui fitur DLSS Override.
Nvidia mendemonstrasikan fitur ini dengan contoh game Black Myth Wukong yang berjalan pada 246 fps di RTX 5090 pada resolusi 4K dengan path tracing dan DLSS 4.5 (6x MFG), dengan latensi PC hanya 53 ms. Angka ini menunjukkan potensi pengalaman bermain yang sangat lancar.
Yang menarik, DLSS 4.5 Super Resolution tidak terikat pada kartu grafis seri RTX 50. Ini berarti setiap GPU RTX akan dapat memanfaatkan model baru ini. Berkat fitur DLSS Override di Aplikasi Nvidia, lebih dari 400 game akan dapat menggunakannya segera setelah peluncuran.
Dengan demikian, pengalaman gaming bertenaga AI bagi setiap pemilik Nvidia RTX akan menjadi lebih cerdas, jernih, dan tajam sepanjang tahun 2026. Namun, apakah DLSS 4.5 cukup untuk meyakinkan publik yang skeptis bahwa Dynamic Multi Frame Gen dapat menjadi fitur yang diaktifkan secara otomatis, seperti halnya upscaling, masih harus kita nantikan.
