2011年6月9日,上海臻游网络正式宣布与全球图形处理技术领袖英伟达(NVIDIA®)公司建立战略合作伙伴关系,臻游旗下3D射击网游正式加入英伟达游戏之道(The Way It’s Meant To Be Played)项目, 双方会在图形处理技术及市场推广方面展开深度合作。英伟达领先的图形处理芯片, 英伟达 PhysX物理加速技术以及3D立体幻境技术将在《全球使命》研发过程中得到专项支持。 本次战略合作关系的达成,预示着双方良好的合作关系进入到了一个崭新阶段。而作为合作重点、基于虚幻引擎3制作的国产顶级射击网游——《全球使命》,在得到英伟达的鼎力支持后,将在游戏的图形处理技术方面取得全面领先地位。从游戏性来说,《全球使命》已经脱离了传统FPS游戏的范畴,经过全面的创新性设计,在画质、游戏操作和玩法上达到了前所未有的高度,堪称射击类巨作。 更为令人惊喜的是,英伟达在这款游戏的研发过程中给予了大力支持,特别为游戏图形渲染提供了强有力的硬件辅助。至此为止,玩家再也不必为网游的画质低于单机游戏而黯然伤神,《全球使命》轻松摘取了目前网游同类游戏的最顶尖画质桂冠,精细的画面和无与伦比的视觉享受能在游戏的第一时间就带给玩家顶级的视觉盛宴。无论是游戏中极度逼真的潺潺流水,还是人物身上细致如斯的布料纹理,还有场景内令人赞叹的光影效果,无一不显现出英伟达(NVIDIA®)精视(GeForce®)系列显卡的强大魅力。 不仅如此,这款游戏在研发过程使用了大量英伟达 PhysX物理加速技术,极大的增强了游戏的战场感和真实感,各种飞溅的弹片和破碎的布料,为玩家还原了一个临界逼真的战争环境,大幅度提升了游戏的可玩性。当然,如果玩家有幸体验集顶尖视觉技术大成为一身的英伟达3D立体幻境技术的话,我们确信它立刻会彻底重整你的视觉价值观,真正的3D效果会令玩家的娱乐快感更为强烈,游戏体验更是飞跃至尊层面! 毫不夸张的说,随着《全球使命》的上市,中国3D网游亦将迎来新一轮的图形革命。在这款游戏正式发布后,玩家将真正感受到什么是次世代的射击类游戏,什么叫做逼真的高画质体验。《全球使命》游戏和英伟达的合作,为游戏特别是网游带来的不是风暴,也不是简单的一场革命,而是对传统网游画质低下、操作落后现状的的彻底重建! 对于本次合作,双方都表示出了极大的信心。英伟达(NVIDIA®)公司全球内容管理总监Keita Iida表示,“英伟达领先的图形处理芯片和PhysX物理加速技术与虚幻引擎3完美结合,在《全球使命》的整个游戏过程中毫无保留的向玩家所展示”。 臻游网络总裁卢志刚也同样对本次合作表现出来足够信心,卢志刚表示:“《全球使命》是我们历时2年潜心开发的国内首款第三人称射击网游,本次能与英伟达这样的全球顶尖图形处理芯片企业进行深度合作,也从侧面肯定了《全球使命》,而随着英伟达的强大图形处理技术方面的全面支持,我们将更加有信心制作出一款玩家普遍认同的产品。” 全球使命Benchmark下载页面链接 臻游《全球使命》官方主页:http://www.qqsm.com/v5/benchmark.html 英伟达(NVIDIA®)GeForce.com: http://www.geforce.cn/games-applications/pc-games/qqsm 英伟达图形处理芯片与PhysX物理加速技术在《全球使命》中顶尖的视觉表现
臻游网络与英伟达
时间: 2024-10-27 20:58:02
臻游网络与英伟达的相关文章
不用写代码就能实现深度学习?手把手教你用英伟达 DIGITS 解决图像分类问题
锋网首发. 引言 2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命.深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类.目标检测与识别.目标跟踪.语音识别.游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮.深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升.英伟达公司研发的图形处
英伟达发布TensorRT 3可编程推理加速器,比起CPU能实现高达40倍吞吐率
北京时间9月26日,在英伟达GPU技术峰会上,英伟达创始人兼CEO黄仁勋正式发布TensorRT 3 神经网络推理加速器.据官方介绍,TensorRT 3能极大改善处理性能,削减从云到边缘设备(自动驾驶汽车.机器人等)的推理开销.TensorRT 3 是在Volta GPU 实现最优推理性能的关键,比起CPU它能实现高达40倍的吞吐量,时延在7ms之内.目前,对于英伟达开发者计划成员,现在有针对Tesla GPU (P4, P100, V100)和Jetson嵌入式平台的TensorRT 3提供
蓝图出炉:大家将能够利用英伟达技术打造自己的自动驾驶车辆
ZD至顶网服务器频道 08月24日 新闻消息: 英伟达公司已经正式公布其最新系统芯片Parker(亦有代客停车者之意),其将专门用于自动驾驶车辆. 我们在今年年初见到的PX 2设备就包含有两块Parker处理器.这款硬件能够利用车载摄像头及其它传感器数据作为视频输入内容,借此控制车辆巡航.而车内的人工智能模型负责持续就车速.行车位置等决策做出判断. 如此一来,车辆将能够实现自动驾驶,而其使用的人工智能模型则根据周遭对象进行训练.目前的深度学习系统需要利用大量数据以发现个中模式.识别物体并理解周边
看一遍你也会做!用英伟达 DIGITS 进行图像分割(下)
DIGITS 是什么? 7 月 8 日,英伟达深度学习学院 DLI 线下训练营即将来到深圳,主题是图像分类.目标检测与图像分割的零基础开发入门. 虽然是全球范围内顶级的 AI 培训项目,但 DLI 进入中国的时间太晚,中文网页也才上线没多久,导致国内开发者只知英伟达的显卡,却不知道英伟达有线上.线下的 AI 技术培训.此前雷锋网(公众号:雷锋网)曾撰文介绍过 DLI,详情戳这里. 闲话少说,本期深圳 DLI 训练营主要用到 DIGITS 和 TensorFlow 两个工具.TensorFlow
英伟达:超高的性能表现……足以支持AI应用
英伟达公司已经为AI应用设计出两款全新Tesla处理器,分别为P4与P40. 这款16纳米FinFET GPU采用英伟达Pascal架构,且延续今年6月发布的P100命名方式.其中P4为单高.单长PCIe卡,用于向外扩展服务器:而更为强大的P40则着眼于向上扩展设备. 这一新组合主要用于推理工作,即在硬件当中内置一套经过训练的AI模型.部分对应软件以及类似摄像头视频或者麦克风音频的输入数据,并由其据此提供决策.语音到文本转换以及对象分类等功能. 如今我们的深度学习模型已经发展到新的阶段--即
玩深度学习选哪块英伟达 GPU?有性价比排名还不够!
与"传统" AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义.更快的 GPU,能帮助新人更快地积累实践经验.更快地掌握技术要领,并把这些应用于新的任务.没有快速的反
看一遍你也会做!用英伟达 DIGITS 进行图像分割(上)
DIGITS 是什么? 7 月 8 日,英伟达深度学习学院 DLI 线下训练营即将来到深圳,主题是图像分类.目标检测与图像分割的零基础开发入门. 虽然是全球范围内顶级的 AI 培训项目,但 DLI 进入中国的时间太晚,中文网页也才上线没多久,导致国内开发者只知英伟达的显卡,却不知道英伟达有线上.线下的 AI 技术培训.此前雷锋网(公众号:雷锋网)曾撰文介绍过 DLI,详情戳这里. 闲话少说,本期深圳 DLI 训练营主要用到 DIGITS 和 TensorFlow 两个工具.TensorFlow
老黄呕心之作,英伟达能凭借Tesla V100技压群雄吗?
上周,英伟达在加州举行了2017年的GPU技术大会(GTC2017).在大会上,英伟达CEO黄仁勋发布了全新力作--NVIDIA Tesla V100.根据英伟达官方介绍,Tesla V100采用了全新架构Volta,不仅会有更强的性能,还增加了TensorCore用以专门针对深度学习.在发布会后,英伟达的股价也随之走高.那么英伟达能凭借Tesla V100强悍的性能在深度学习领域力压群雄吗? Tesla V100的优点和存在的不足 根据英伟达官方介绍,Tesla V100采用台积电12nm F
【干掉英伟达?】DeepMind CEO哈萨比斯投资的AI芯片,性能超越GPU 100倍
被DeepMind联合创始人哈萨比斯投资的AI芯片公司 Graphcore,宣称自己的IPU芯片相比市场同类产品性能提升10~100倍,并且在训练和推理两方面都同样出色.现在他们发布初步的测试基准证实他们的宣言,对比GPU,在某些任务上IPU的性能提升甚至超过200倍. Graphcore 的 IPU(Intelligence Processing Unit,智能处理单元)是一种新的AI加速器,为当前和未来的机器学习工作负载带来了前所未有的性能水平.它的独特的大规模并行多任务计算.单个IPU或跨