Gamer weltweit warteten gespannt auf die Keynote von Nvidia auf der CES in Los Angeles, der größten Messe für Unterhaltungselektronik. Der US-Hersteller setzt mit seinen Geforce-Grafikkarten seit vielen Jahren immer wieder neue Maßstäbe in Sachen Grafik für Computergames. Tatsächlich jedoch sind Grafikkarten zum Nebenprodukt des Unternehmens geworden. Das große Geld wird mit KI-Hardware verdient, speziellen Chips, mit denen sich KI-Systeme sehr schnell trainieren lassen. Nvidias Tensor-Chips avancierten zum Fundament der KI-Revolution der vergangenen Jahre. Stückpreis: um die 30.000 Dollar. Die KI-Branche braucht zehntausende davon und machte Nvidia zum wertvollsten Unternehmen der Welt.
Nvidia will nun beide Geschäftsfelder Felder enger zusammenführen. Die Geforce-Grafikkarten, so sagte Firmenchef Jensen Huang in stylischer Glitzerlederjacke auf der CES-Bühne, hätten den Weg zur KI geebnet. Nun würde die KI wieder zur Geforce zurückkehren. Geforce-Grafikkarten werden künftig eher KI- als Grafikhardware. In der langerwarteten neusten Generation der Nvidia-Grafikkarten, der 5000er-Serie, arbeiten im Vergleich zum Vorgänger mehr als doppelt so viele Tensor-KI-Chips. In der Geforce 4090, bisher schnellsten Grafikkarte des Hersteller, waren es 1321 Tensor-Cores, im neuen Spitzenmodell Geforce 5090 sind es 3352. Das heißt: Ohne die Kniffe der KI und nur auf die reine Rechenleistung bezogen wären die neuesten Karten nicht wesentlich schneller als ihre Vorgänger. Erst mit den neuen KI-Tools und darauf abgestimmten Games sollen die Modelle RTX 5070 bis zum Spitzenmodell 5090 bis zu doppelt so flink sein. Preis der Luxusvariante: etwas über 2000 Euro.
So funktioniert KI in Games
Grundlage der KI-Technik ist Nvidias DLSS, Deep Learning Super Sampling. Dabei wird das Bild in einer niedrigeren Auflösung als der des Monitors gerendert und dann wieder auf die native Monitorauflösung hochskaliert. Das Rendern, also Berechnen eines Bildes, geht in einer geringeren Auflösung deutlich schneller als in hohen Auflösungen. Anschließend muss das Bild jedoch zu voller Grafikpracht hochgerechnet werden. Bei einem Standbild wäre das leicht, bei einer Spielegrafik, die sich von Bild zu Bild verändert, ist das schwieriger.
Hier kommt das "Learning" ins Spiel. Die KI hinter DLSS nimmt nicht nur ein Bild und skaliert es stumpf hoch, sondern sie schaut auf die Informationen der Bilder zuvor und schätzt, welche Bilder wohl unmittelbar danach kommen könnten. Das System lernt im Grunde, die Bewegungen von Objekten vorherzusagen. DLSS ist keine Bildverbesserung, sondern es erhöht die Zahl der angezeigten Bilder pro Sekunde, ohne signifikante Verschlechterung der Bildqualität. Obwohl: Besser wird die Grafik schon, da sich nun mehr Grafikoptionen im Spiel aktivieren lassen, ohne dass es zu Ruckeln beginnt.
Erst so wird zum Beispiel Ray Tracing möglich, die naturgetreue Berechnung von Lichtstrahlen und deren Reflexion. Konzentrierte sich DLSS zunächst auf das Skalieren von Bildern, verbessern die neuen Versionen die Grafik durch Techniken wie Ray Reconstruction und Path Tracing. Dabei werden den berechneten Strahlen weitere Pixel hinzugefügt, die Reflexionen werden so noch klarer, und die Grafik insgesamt detailreicher. Während Ray Tracing den Weg des Lichtstrahls von der Quelle zum angestrahlten Objekt berechnet, kalkuliert Path Tracing die gesamte Beleuchtung einer Szene. Frame Generation, ebenfalls ein KI-Werkzeug, berechnet zwischen zwei Einzelbildern ein Zwischenbild, was Bewegungen weicher und natürlicher wirken lässt.
Nvidia hat alle KI-Tools generalüberholt
Alle diese KI-Techniken hat Nvidia für die 5000er-Karten generalüberholt. Durch den neuen Blackwell-Chip und die zusätzlichen Tensor-Einheiten kann Frame Generation nun drei statt nur ein Bild zwischen Einzelbildern generieren. Das KI-Learning-Modell hinter dem 2018 eingeführten DLSS sei zudem an seine Grenzen gekommen und durch das neue und effizientere Transformer-Modell in DLSS 4 ersetzt worden. Neural Faces erlaube Entwicklern die lebensechte Animation von Gesichtern einschließlich Lippensynchronität zur jeweils gesprochenen Sprache. RTX Mega Geometry erhöhe die Anzahl Polygone in Gitternetzen, was unter anderem Landschaften detailreicher und lebensechter aussehen lasse.
Die Kehrseite der schönen virtuellen Welt: ein gewaltiger Stromhunger. Das neue Spitzenmodell zieht unter Volllast 575 Watt aus der Steckdose, 125 Watt mehr als der Vorgänger. Ein bisher im Bereich der Hardware für Heimanwender unerreichter Leistungshunger. Zusammen mit der übrigen Hardware und dem Monitor entspräche eine Stunde Zocken einer Kilowattstunde Strom. Wer täglich drei Stunden mit einem solchen Boliden spielt, hat am Ende des Jahres eine um etwa 330 Euro höhere Stromrechnung.
Dafür soll das günstigste Modell, die 5070, für rund 600 Euro so schnell sein wie das derzeitige Spitzenmodell, die 4090. Allerdings nur, wenn alle KI-Tools zugeschaltet sind und das Spiel die neuen Möglichkeiten auch unterstützt.
Die Fahrschule für KI
Ferner stellte Nvidia eine Künstliche Intelligenz zum vereinfachten KI-Training vor. Die Software "Cosmos" erstelle fotorealistische Videosequenzen, auf deren Basis Roboter oder selbstfahrende Autos angelernt werden könnten, sagte Konzernchef Jensen Huang in Las Vegas. Von solchen "synthetischen Trainingsdaten" versprechen sich KI-Entwickler Geschwindigkeits- und Kostenvorteile. Bisher müssen die autonomen Fahrzeuge dafür auf die echte Straße. Parallel dazu teilte Huang mit, dass der japanische Autobauer Toyota bei seinen Fahrassistenzsystemen künftig auf Chips und das Betriebssystem des US-Konzerns setze. Weitere Details nannte er nicht.
