NVIDIA Studio Sürücüleri; video editörleri, grafik tasarımcılar, 3D animasyoncular, fotoğrafçılar ve yayıncılar için optimize edildi. Böylece en popüler uygulamalarda en iyi deneyim ve kararlılık sunuluyor. Bu sürücüler, NVIDIA GPU’larında yapılan özel testler sayesinde performansı, çalışma süresini ve işlevselliği maksimum seviyeye çıkararak yaratıcı iş akışlarını hızlandırıyor.
Ayrıca sürücüler, birçok yaratıcı iş akışları için kapsamlı ve çoklu uygulama testleri sunuyor. Bu sayede en güncel ve önceki sürümler test edilerek en iyi performans ve kararlılık sağlanıyor.
Üretken Yapay Zeka FP4
Stable Diffusion gibi üretken yapay zeka modelleri, içerik oluşturucuların sadece metin girerek etkileyici görseller üretmelerine imkân tanıyor. Ancak bu modellerin karmaşıklığı ve ölçeği arttıkça en yeni donanımlarda bile çalıştırılması zorlaşabiliyor.
GeForce RTX 50 Serisi, daha düşük boyutlu model verilerini işlemek için yerel FP4 desteği ekliyor. FP4, dosya sıkıştırma gibi bir yöntemle model boyutlarını küçültüyor ve FP16’dan daha az bellek kullanıyor. Bu sayede 50 Serisi GPU’lar, önceki nesil modellerle kıyaslandığında iki kat daha hızlı performans sunuyor. NVIDIA TensorRT Model Optimizer tarafından sağlanan gelişmiş örnekleme yöntemleri sayesinde bu performans artışı, çıktı kalitesinde neredeyse hiç kayıp olmadan elde ediliyor.
Örneğin Black Forest Labs’ın FP16 formatındaki FLUX.dev modeli, 23 GB’tan fazla VRAM gerektiriyor; bu da yalnızca GeForce RTX 4090 ve profesyonel GPU’lar gibi güçlü donanımların destekleyebileceği bir durum. Ancak FP4 formatına geçildiğinde FLUX.dev, 10 GB’tan daha az VRAM kullanıyor; bu sayede daha fazla GeForce RTX GPU’da yerel olarak çalışabilir hâle geliyor.
Ada GPU’lar, yapay zeka modellerinin FP4 hassasiyetinde çalıştırılmasını desteklerken işlemler, bu GPU’lardaki FP8 tensör birimlerini kullanarak gerçekleştiriliyor. Blackwell serisi GPU’lar ise FP4 işlemleri için yerel destek sunuyor; bu da FP4 hassasiyetli modellerle çalışırken daha hızlı bir yürütme sağlıyor.
İçerik Üreticileri için Video İyileştirmeleri
4:2:2 H.264/H265 Video için Kodlama ve Kod Çözme (Encode/Decode) Desteği
NVIDIA Blackwell GPU’lar, Ada ve önceki mimarilerin sunduğu 4:2:0 renk örneklemesinin yanı sıra 4:2:2 örneklemeli videoları kodlama ve çözme (encode/decode) yeteneği sunuyor.
Video dosyaları, renk bilgilerini RGB (Kırmızı, Yeşil, Mavi) yerine YUV formatında depolanıyor. Bu formatta renkler; Luminance (Y) yani parlaklık, Blue-difference Chroma (U) ve Red-difference Chroma (V) bileşenleri olarak saklanıyor.
Örnekleme, insan gözünün renklerden çok parlaklık değişimlerine daha duyarlı olmasından faydalanıyor. YUV 4:4:4 video formatında her renk kanalı, tam değerinde korunuyor ancak bu, daha büyük dosya boyutlarına ve yüksek bant genişliği gereksinimlerine yol açıyor. YUV 4:2:0 video formatında ise parlaklık kanalı, tam bilgiyi saklarken renk kanallarında yalnızca %25’lik bir veri saklanıyor. Bu da video dosyasının boyutunu yarıya indiriyor ancak renk kaybına yol açıyor. Bu kayıp, video kalitesini olumsuz etkilemiyor ve Blu-Ray ile HDR10 gibi standartlar da dahil olmak üzere pek çok platform, içerikleri 4:2:0 formatında izleyicilere sunuyor.
YUV 4:2:2 video formatında parlaklık değeri, tam olarak korunuyor ve renk bilgisi de orijinalin yarısı kadar saklanıyor. Bu, 4:2:0 formatına göre daha fazla renk çözünürlüğü sunsa da 4:4:4 formatına göre daha düşük veri gereksinimi sağlıyor. Yani 4:2:2 sıkıştırılmış bir video karesi, 4:4:4 formatındaki bir videonun veri gereksinimlerinin yalnızca üçte ikisi kadar oluyor fakat yine de 4:2:0 formatına göre iki kat daha fazla renk çözünürlüğü sunuluyor.
YUV 4:2:2, kamerada çekim yaparken ve düzenleme ile renk düzeltme işlemleri sırasında dosya boyutunu ve bant genişliği gereksinimlerini azaltırken daha fazla renk bilgisi korumayı sağlıyor. Ek renk bilgisi, özellikle HDR içeriklerde ve metin ya da ince çizgiler gibi detaylarda önemli oluyor. Ayrıca renk derecelendirmesi ve düzenlemeler gibi işlemler için de faydalı çünkü bu tür içerikler, sıklıkla renk düzeltmesi gerektiriyor.
Ek olarak YUV 4:2:2, 4:4:4’ten daha düşük veri gereksinimleri sunarken 4:2:0’a göre daha yüksek renk doğruluğu sağlıyor. Bu nedenle format, üst düzey tüketici ve profesyonel video kameralar için tercih edilen bir seçenek. Ancak yazılım tabanlı 4:2:2 kod çözme işlemi, sistem CPU’larına yüksek yük bindirerek bu formatla çalışmayı zorlaştırabiliyor.
H.264 ve H.265 video formatlarında 4:2:2 kod çözme desteği, video editörlerinin proxy video kullanmaya gerek kalmadan doğrudan yerel 4:2:2 içerikle daha verimli bir şekilde çalışmasını sağlıyor.
Blackwell GPU’lar, yeni 9. nesil NVENC teknolojisiyle 8 ve 10 bit video çıkışı için H.264/H.265 4:2:2 kodlamasını destekliyor. Daha önce yalnızca yazılım tabanlı kodlama çözümleriyle yapılabilen 4:2:2 H.264/H.265 çıkışı, artık içerik oluşturuculara CPU tabanlı kodlama çözümlerine kıyasla 11 kat daha hızlı bir performans sunuyor.