GeForce GRID-云游戏匹配控制台能 -

2019-09-08 16:02

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2009年,当基于云的游戏流媒体无法发挥作用时,游戏世界变得更加简单 - 至少不会达到当时声称的程度。然而,尽管缺乏本地经验以及实际上没有引用能指标,OnLive可能会被播放。它在很多方面都是次优的,但它是可玩的。它提供了一个可行的第一代终端产品,该产品已经成熟,可以改进,仅仅三年之后,我们就看到了可以改变一切的可行解决方案。

在最近的GPU技术大会上,NVIDIA开始通过揭开其新的GeForce GRID来实现这一目标,这是一项重要的创新,可以解决客户端和服务器端的许多问题。到目前为止,人们相信通过将用户连接到数据中心内部的单个PC并使用自己的GPU来实现云游戏。这几乎不是节能的,而且也非常昂贵 - 但是,它也是必要的,因为图形核心不能像CPU一直在一段时间内在几个用户之间进行虚拟化。 GRID可能是转折点,提供完整的GPU虚拟化,每位用户的耗预算为75W。这意味着服务器可以更小,更便宜,更容易冷却并且使用更少的能源。

GRID也针对客户端体验的质量,因为NVIDIA认为它已经成为关键的道路解决延迟问题,这是云游戏成的最大障碍。对其技术的公司充满信心,它甚至致力于实际的详细指标。因此,让我们快速浏览一下NVIDIA所看到的游戏流媒体世界。

“GeForce GRID旨在最大限度地减少服务器和编延迟,让云更接近控制台级别输入滞后。“

NVIDIA对云的展望。也许我们看到最佳情况与最坏情况相比,因为我们的OnLive测量仅在服务运行不佳时才匹配'Cloud Gen I'。在其他情况下,我们看到比这里发布的好50ms的优势。然而,“控制台加电视”等其他指标与我们的经验相符。

左侧的幻灯片,试图将延迟置于上下文中,或许是一读时的一点红色,当然对于核心游戏玩家 - 也许适合任何游戏机所有者。现代战争3与几乎任何30FPS射击游戏之间的反应差异是显而易见的,并且是它成为最畅销游戏机射手的原因。然而,似乎确实有一个感知阈值,在这个阈值下,延迟会主动阻碍游戏玩法,或者根本就没有“感觉”正确 - 因此GTA4感觉闷闷不乐,而Killzone 2对其控件的吸引力如此之多(在续集中已经修复)。我们同意这似乎在200毫秒左右,考虑到输入加上显示滞后。

右边的幻灯片是事情变得有趣的地方。底部的“控制台加电视”指标实际上对于标准的30FPS控制台游戏玩法非常乐观(根据我们的测量值,116ms到133ms更接近控制台规范),但另一方面,66ms的显示延迟感觉触摸过度膨胀。 “Cloud Gen I”栏与我们的OnLive体验相符 - 或者更确切地说,OnLive一般低于标准杆。在最好的情况下,考虑到NVIDIA的66ms显示滞后,它实际上将接近216ms,而不是指示的283ms,并且与30FPS游戏中典型的本地控制台相差仅一两帧。

顶级酒吧是NVIDIA针对GeForce GRID所宣称的目标 - 触摸不到150毫秒,包括显示延迟。现在,这是一个雄心勃勃的目标,细分中有一些元素对我们来说没有多大意义,但关键元素看起来似乎有道理。大量节省似乎是为网络流量和捕获/编过程保留的。这个等式的第一个元素很可能是指Gaikai与OnLive数量较少的数据中心相比,更多本地服务器的策略。捕获/编延迟是一个有趣的部分 - NVIDIA的主要思想是使用直接链接到板载压缩器的低延迟,快速读取帧缓冲器。

我们有点不清楚5ms视频解,从“Cloud Gen I”的15ms开始 - 节省了10ms。我们知道Gaikai与LG在智能电视中直接集成的关联包括对内部构件进行积极的评估,旨在减少延迟,既可以解图像数据,也可以扫描到屏幕本身,这可能解释了这个问题。 ,但很难相信这10ms的提升将适用于所有人

2009年,当基于云的游戏流媒体无法发挥作用时,游戏世界变得更加简单 - 至少不会达到当时声称的程度。然而,尽管缺乏本地经验以及实际上没有引用能指标,OnLive可能会被播放。它在很多方面都是次优的,但它是可玩的。它提供了一个可行的第一代终端产品,该产品已经成熟,可以改进,仅仅三年之后,我们就看到了可以改变一切的可行解决方案。

在最近的GPU技术大会上,NVIDIA开始通过揭开其新的GeForce GRID来实现这一目标,这是一项重要的创新,可以解决客户端和服务器端的许多问题。到目前为止,人们相信通过将用户连接到数据中心内部的单个PC并使用自己的GPU来实现云游戏。这几乎不是节能的,而且也非常昂贵 - 但是,它也是必要的,因为图形核心不能像CPU一直在一段时间内在几个用户之间进行虚拟化。 GRID可能是转折点,提供完整的GPU虚拟化,每位用户的耗预算为75W。这意味着服务器可以更小,更便宜,更容易冷却并且使用更少的能源。

GRID也针对客户端体验的质量,因为NVIDIA认为它已经成为关键的道路解决延迟问题,这是云游戏成的最大障碍。对其技术的公司充满信心,它甚至致力于实际的详细指标。因此,让我们快速浏览一下NVIDIA所看到的游戏流媒体世界。

“GeForce GRID旨在最大限度地减少服务器和编延迟,让云更接近控制台级别输入滞后。“

NVIDIA对云的展望。也许我们看到最佳情况与最坏情况相比,因为我们的OnLive测量仅在服务运行不佳时才匹配'Cloud Gen I'。在其他情况下,我们看到比这里发布的好50ms的优势。然而,“控制台加电视”等其他指标与我们的经验相符。

左侧的幻灯片,试图将延迟置于上下文中,或许是一读时的一点红色,当然对于核心游戏玩家 - 也许适合任何游戏机所有者。现代战争3与几乎任何30FPS射击游戏之间的反应差异是显而易见的,并且是它成为最畅销游戏机射手的原因。然而,似乎确实有一个感知阈值,在这个阈值下,延迟会主动阻碍游戏玩法,或者根本就没有“感觉”正确 - 因此GTA4感觉闷闷不乐,而Killzone 2对其控件的吸引力如此之多(在续集中已经修复)。我们同意这似乎在200毫秒左右,考虑到输入加上显示滞后。

右边的幻灯片是事情变得有趣的地方。底部的“控制台加电视”指标实际上对于标准的30FPS控制台游戏玩法非常乐观(根据我们的测量值,116ms到133ms更接近控制台规范),但另一方面,66ms的显示延迟感觉触摸过度膨胀。 “Cloud Gen I”栏与我们的OnLive体验相符 - 或者更确切地说,OnLive一般低于标准杆。在最好的情况下,考虑到NVIDIA的66ms显示滞后,它实际上将接近216ms,而不是指示的283ms,并且与30FPS游戏中典型的本地控制台相差仅一两帧。

顶级酒吧是NVIDIA针对GeForce GRID所宣称的目标 - 触摸不到150毫秒,包括显示延迟。现在,这是一个雄心勃勃的目标,细分中有一些元素对我们来说没有多大意义,但关键元素看起来似乎有道理。大量节省似乎是为网络流量和捕获/编过程保留的。这个等式的第一个元素很可能是指Gaikai与OnLive数量较少的数据中心相比,更多本地服务器的策略。捕获/编延迟是一个有趣的部分 - NVIDIA的主要思想是使用直接链接到板载压缩器的低延迟,快速读取帧缓冲器。

我们有点不清楚5ms视频解,从“Cloud Gen I”的15ms开始 - 节省了10ms。我们知道Gaikai与LG在智能电视中直接集成的关联包括对内部构件进行积极的评估,旨在减少延迟,既可以解图像数据,也可以扫描到屏幕本身,这可能解释了这个问题。 ,但很难相信这10ms的提升将适用于所有人

2009年,当基于云的游戏流媒体无法发挥作用时,游戏世界变得更加简单 - 至少不会达到当时声称的程度。然而,尽管缺乏本地经验以及实际上没有引用能指标,OnLive可能会被播放。它在很多方面都是次优的,但它是可玩的。它提供了一个可行的第一代终端产品,该产品已经成熟,可以改进,仅仅三年之后,我们就看到了可以改变一切的可行解决方案。

在最近的GPU技术大会上,NVIDIA开始通过揭开其新的GeForce GRID来实现这一目标,这是一项重要的创新,可以解决客户端和服务器端的许多问题。到目前为止,人们相信通过将用户连接到数据中心内部的单个PC并使用自己的GPU来实现云游戏。这几乎不是节能的,而且也非常昂贵 - 但是,它也是必要的,因为图形核心不能像CPU一直在一段时间内在几个用户之间进行虚拟化。 GRID可能是转折点,提供完整的GPU虚拟化,每位用户的耗预算为75W。这意味着服务器可以更小,更便宜,更容易冷却并且使用更少的能源。

GRID也针对客户端体验的质量,因为NVIDIA认为它已经成为关键的道路解决延迟问题,这是云游戏成的最大障碍。对其技术的公司充满信心,它甚至致力于实际的详细指标。因此,让我们快速浏览一下NVIDIA所看到的游戏流媒体世界。

“GeForce GRID旨在最大限度地减少服务器和编延迟,让云更接近控制台级别输入滞后。“

NVIDIA对云的展望。也许我们看到最佳情况与最坏情况相比,因为我们的OnLive测量仅在服务运行不佳时才匹配'Cloud Gen I'。在其他情况下,我们看到比这里发布的好50ms的优势。然而,“控制台加电视”等其他指标与我们的经验相符。

左侧的幻灯片,试图将延迟置于上下文中,或许是一读时的一点红色,当然对于核心游戏玩家 - 也许适合任何游戏机所有者。现代战争3与几乎任何30FPS射击游戏之间的反应差异是显而易见的,并且是它成为最畅销游戏机射手的原因。然而,似乎确实有一个感知阈值,在这个阈值下,延迟会主动阻碍游戏玩法,或者根本就没有“感觉”正确 - 因此GTA4感觉闷闷不乐,而Killzone 2对其控件的吸引力如此之多(在续集中已经修复)。我们同意这似乎在200毫秒左右,考虑到输入加上显示滞后。

右边的幻灯片是事情变得有趣的地方。底部的“控制台加电视”指标实际上对于标准的30FPS控制台游戏玩法非常乐观(根据我们的测量值,116ms到133ms更接近控制台规范),但另一方面,66ms的显示延迟感觉触摸过度膨胀。 “Cloud Gen I”栏与我们的OnLive体验相符 - 或者更确切地说,OnLive一般低于标准杆。在最好的情况下,考虑到NVIDIA的66ms显示滞后,它实际上将接近216ms,而不是指示的283ms,并且与30FPS游戏中典型的本地控制台相差仅一两帧。

顶级酒吧是NVIDIA针对GeForce GRID所宣称的目标 - 触摸不到150毫秒,包括显示延迟。现在,这是一个雄心勃勃的目标,细分中有一些元素对我们来说没有多大意义,但关键元素看起来似乎有道理。大量节省似乎是为网络流量和捕获/编过程保留的。这个等式的第一个元素很可能是指Gaikai与OnLive数量较少的数据中心相比,更多本地服务器的策略。捕获/编延迟是一个有趣的部分 - NVIDIA的主要思想是使用直接链接到板载压缩器的低延迟,快速读取帧缓冲器。

我们有点不清楚5ms视频解,从“Cloud Gen I”的15ms开始 - 节省了10ms。我们知道Gaikai与LG在智能电视中直接集成的关联包括对内部构件进行积极的评估,旨在减少延迟,既可以解图像数据,也可以扫描到屏幕本身,这可能解释了这个问题。 ,但很难相信这10ms的提升将适用于所有人

2009年,当基于云的游戏流媒体无法发挥作用时,游戏世界变得更加简单 - 至少不会达到当时声称的程度。然而,尽管缺乏本地经验以及实际上没有引用能指标,OnLive可能会被播放。它在很多方面都是次优的,但它是可玩的。它提供了一个可行的第一代终端产品,该产品已经成熟,可以改进,仅仅三年之后,我们就看到了可以改变一切的可行解决方案。

在最近的GPU技术大会上,NVIDIA开始通过揭开其新的GeForce GRID来实现这一目标,这是一项重要的创新,可以解决客户端和服务器端的许多问题。到目前为止,人们相信通过将用户连接到数据中心内部的单个PC并使用自己的GPU来实现云游戏。这几乎不是节能的,而且也非常昂贵 - 但是,它也是必要的,因为图形核心不能像CPU一直在一段时间内在几个用户之间进行虚拟化。 GRID可能是转折点,提供完整的GPU虚拟化,每位用户的耗预算为75W。这意味着服务器可以更小,更便宜,更容易冷却并且使用更少的能源。

GRID也针对客户端体验的质量,因为NVIDIA认为它已经成为关键的道路解决延迟问题,这是云游戏成的最大障碍。对其技术的公司充满信心,它甚至致力于实际的详细指标。因此,让我们快速浏览一下NVIDIA所看到的游戏流媒体世界。

“GeForce GRID旨在最大限度地减少服务器和编延迟,让云更接近控制台级别输入滞后。“

NVIDIA对云的展望。也许我们看到最佳情况与最坏情况相比,因为我们的OnLive测量仅在服务运行不佳时才匹配'Cloud Gen I'。在其他情况下,我们看到比这里发布的好50ms的优势。然而,“控制台加电视”等其他指标与我们的经验相符。

左侧的幻灯片,试图将延迟置于上下文中,或许是一读时的一点红色,当然对于核心游戏玩家 - 也许适合任何游戏机所有者。现代战争3与几乎任何30FPS射击游戏之间的反应差异是显而易见的,并且是它成为最畅销游戏机射手的原因。然而,似乎确实有一个感知阈值,在这个阈值下,延迟会主动阻碍游戏玩法,或者根本就没有“感觉”正确 - 因此GTA4感觉闷闷不乐,而Killzone 2对其控件的吸引力如此之多(在续集中已经修复)。我们同意这似乎在200毫秒左右,考虑到输入加上显示滞后。

右边的幻灯片是事情变得有趣的地方。底部的“控制台加电视”指标实际上对于标准的30FPS控制台游戏玩法非常乐观(根据我们的测量值,116ms到133ms更接近控制台规范),但另一方面,66ms的显示延迟感觉触摸过度膨胀。 “Cloud Gen I”栏与我们的OnLive体验相符 - 或者更确切地说,OnLive一般低于标准杆。在最好的情况下,考虑到NVIDIA的66ms显示滞后,它实际上将接近216ms,而不是指示的283ms,并且与30FPS游戏中典型的本地控制台相差仅一两帧。

顶级酒吧是NVIDIA针对GeForce GRID所宣称的目标 - 触摸不到150毫秒,包括显示延迟。现在,这是一个雄心勃勃的目标,细分中有一些元素对我们来说没有多大意义,但关键元素看起来似乎有道理。大量节省似乎是为网络流量和捕获/编过程保留的。这个等式的第一个元素很可能是指Gaikai与OnLive数量较少的数据中心相比,更多本地服务器的策略。捕获/编延迟是一个有趣的部分 - NVIDIA的主要思想是使用直接链接到板载压缩器的低延迟,快速读取帧缓冲器。

我们有点不清楚5ms视频解,从“Cloud Gen I”的15ms开始 - 节省了10ms。我们知道Gaikai与LG在智能电视中直接集成的关联包括对内部构件进行积极的评估,旨在减少延迟,既可以解图像数据,也可以扫描到屏幕本身,这可能解释了这个问题。 ,但很难相信这10ms的提升将适用于所有人

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