一份详细的白皮书，介绍了 Imagination 的新型、高效率神经超分辨率（NSR）解决方案。
随着人工智能在图形处理流程中扮演着越来越重要的角色，神经超分辨率（NSR）提供了一种生成更高质量图像的新方法，且无需为每个像素进行原生渲染。本白皮书探讨了Imagination的NSR技术如何利用神经重建将低分辨率帧提升为高分辨率输出，通过结合当前帧数据、时间历史数据和已学习的推理结果，在降低带宽、功耗和内存需求的同时，提供卓越的视觉质量。与依赖独立 AI 加速器的方案不同，NSR 直接在 GPU 内运行，使图形、计算和 AI 工作负载能够在统一的执行环境中协同工作。
读者将了解神经超分辨率背后的原理、“融合加速”在现代GPU设计中的作用，以及Imagination的E系列架构如何将矩阵加速和神经网络处理集成到图形处理管道中。该白皮书还阐述了数据局部性、微分块和自压缩技术在实现高效神经网络渲染中的重要性，同时探讨了原生GPU超分辨率在性能、带宽和能耗方面的优势。对于图形架构师、开发人员和SoC设计师而言，该白皮书深入剖析了神经网络图形技术如何在提升图像质量和性能的同时，简化其在功耗和带宽受限设备上的部署。
