Nintendo Switch 2 será una consola con ¡núcleos NVIDIA Tensor Cores!

Nintendo Switch 2 será una consola con ¡núcleos NVIDIA Tensor Cores!

Redacción

Después de que se haya desmentido la existencia de una Switch 4K ha aparecido una patente de Nintendo sobre el uso de una red neuronal, y nos da pistas de que podríamos tener una Switch 2 más cercana de lo que nos esperamos. El documento nos describe una técnica de escalado por IA que hace uso de unidades Tensor, hasta ahora inéditas en su hardware. ¿Está cerca la siguiente generación de Nintendo?

La poca información que podríamos considerar realmente fiable respecto a la siguiente consola de Nintendo hasta el momento era la que el insider Kopite7kimi, quien ya ha demostrado su fiabilidad varias veces en todo lo referente a NVIDIA, había dejado caer en su cuenta de Twitter lo siguiente hace unos meses:

Kopite Switch 2

T234 es el número de modelo del Tegra Orin, por lo que Nintendo hará uso de una versión personalizada del mismo conocida como T239, ambos serán fabricados bajo el nodo de 8 nm de Samsung como los actuales RTX 30, pero podrían hacer uso de una GPU basada en la arquitectura Lovelace de las futuras RTX 40.

Kopite Switch 2

Se ha de aclarar que Kopite no afirma que Lovelace vaya a ser la arquitectura gráfica que NVIDIA va a implementar en los siguientes Tegra. Tendría sentido que dado que el nodo de fabricación será el mismo que las actuales RTX 30 que tanto para el T234 como para el T239 hiciesen uso de la arquitectura de las actuales GeForce Ampere.

NVIDIA y Nintendo estarán juntos de nuevo en Switch 2

Nintendo Switch NVIDIA

La aparición de una patente asignada a Nintendo bajo el nombre de SYSTEMS AND METHODS FOR MACHINE LEARNED IMAGE CONVERSION nos vienen a confirmar que la histórica empresa de videojuegos afincada en Kyoto va a tener como socio otra vez a NVIDIA para su consola de siguiente generación y por tanto sucesora a su actual Switch.

¿Cómo podemos asegurar esto? Para empezar la patente hace referencia al uso de redes neurales para aumentar la resolución y ninguna consola de Nintendo ha hecho uso de unidades de este tipo en versiones anteriores de la marca, y en segundo lugar por el hecho que el texto de la patente hace referencia a los Tensor Cores de NVIDIA.

NVIDIA GPU

No olvidemos que el SoC de la Nintendo Switch es el Tegra X1 con una GPU basada en la arquitectura Maxwell de NVIDIA, la cual pertenece a dos generaciones atrás a Volta, que fue la primera en implementar arrays sistólicos por primera vez en una arquitectura gráfica de la compañía de Jensen Huang. En cuanto al proceso descrito en la patente pese a ser un sistema de super-resolución a través de aprendizaje profundo como es el caso del DLSS de NVIDIA, la patente no describe dicha técnica, sino una tecnología desarrollada por la propia Nintendo a nivel interno.

Antes de definir lo que nos podemos esperar de Switch 2 hemos de aclarar que Nintendo de manera oficial no ha confirmado que tenga ningún hardware en desarrollo, pese a que la patente haya sido asignada a la compañía y sus inventores formen parte de su departamento europeo conocido como NERD, Nintendo Europe Research and Development, el cual se encuentra afincado en Francia.

¿Por qué Nintendo ha publicado una patente de red neuronal para Switch 2?

Juego-2

La patente describe un proceso de escalado de resolución a través de Deep Learning tomando como referencia una imagen a 540p de resolución para generar otra a 1080p, lo cual puede sorprender en medio de los rumores intermitentes de una Switch 4K que han aparecido en los últimos años, pero no olvidemos que la consola de Nintendo es principalmente una consola portátil en cuanto a hardware.

En los últimos tiempos el problema del consumo por ancho de banda de la RAM en los dispositivos de bajo consumo no se ha solventado y estamos ante la paradoja de que las GPU en los SoC de muy bajo consumo, pese a haber llegado a potencias similares a las de PS4 y Xbox One, vienen acompañados de una RAM con un ancho de banda muy bajo que hace de cuello de botella. Por lo que tiene sentido reducir la cantidad de datos con los que ha de renderizar la GPU a nivel interno para qué la baja velocidad de transferencia no sea un problema.

Lo más seguro es que Nintendo haga uso de memoria LPDDR5 o a lo sumo LPDDR5X en su siguiente consola y esto supone como mucho duplicar el ancho de banda respecto a Switch, la cual tiene una potencia equivalente a PS3 y Xbox 360 y se espera que alcance la potencia PS4 y Xbox One para la siguiente generación. El problema es la memoria, ya que la escogida no les da el suficiente ancho de banda.

Así funciona la patente de red neuronal de Nintendo para conseguir más resolución

Patente Nintendo Switch 2 Red Neural

Lo primero que hemos de tener en cuenta es que una patente de este tipo describe un proceso y lo que hace cada uno de sus elementos de manera ordenada para obtener un resultado con unos fines concretos. Es como si la patente fuese una receta de cocina en la que además individualmente se describiesen los ingredientes y los procesos de transformación de los mismos en todo el proceso.

¿Y qué nos dice la patente? Veamos esta paso por paso:

  1. Se genera una imagen a 960 x 540 píxeles, aunque la patente habla de que otras resoluciones son posibles, simplemente esta es la utiliza como ejemplo.
  2. El búfer de imagen se organiza en bloques de 4 x 4 píxeles cada uno.
  3. A partir de cada uno de estos bloques se genera otro de 8 x 8 píxeles, el valor de los nuevos píxeles se obtiene de aplicar una función matemática con los píxeles colindantes. La cual no es descrita en la patente, pero puede ser interpolación bicúbica, Lanczos o cualquier técnica similar.
  4. El siguiente paso es generar una matriz de 16 x 16 a partir de la información de cada canal RGB, el resto de la información que falta se rellena con ceros en la matriz.

Red Neuronal patente Nintendo Inferencia

Esta matriz de 16 x 16 componentes son los datos de entrada de la red neuronal de la patente de Nintendo que se ejecutará en los Tensor Cores. Como inciso, hay que aclarar que en las GPU de NVIDIA para PC estos soportan cálculos de 16 bits en coma flotante, pues bien, como detalle cada una de las ALU que forman la matriz sistólica soportan SIMD sobre registro o SWAR y pueden ejecutar 2 operaciones de 8 bits por ALU y el total de operaciones por subcore en los SM de las GPU de NVIDIA es precisamente 256 o 16 x 16.

El paso final después de haber ejecutado el algoritmo de inferencia será la conversión de la información generada a una imagen a 1080p. Recordad que el objetivo del proceso de inferencia no es otro que generar una imagen a más resolución como si hubiese sido generada de manera nativa por la GPU.

¿Actualización automática para los juegos de la actual Switch?

Red Neuronal Nintendo patente entrenamiento

Al describir la patente de Nintendo un algoritmo que se ejecuta en una red neuronal y por tanto bajo inteligencia artificial necesita un proceso de entrenamiento para sacar el algoritmo de inferencia que generará la imagen a más resolución.

El problema es que debido a que cada juego tiene su estilo visual propio se hace necesario un entrenamiento personalizado para cada uno de ellos. La patente deja claro que el entrenamiento se hará con centros de datos en la nube que los desarrolladores podrán utilizar para generar los algoritmos de inferencia que podrán usar en sus juegos. Por lo que de entrada los juegos no podrán hacer uso de esta técnica de reescalado de manera directa si no están preparados, pero sí que podrán aprovecharla a través de actualizaciones concretas.

Ya para terminar, la patente hace referencia al uso de información temporal como ocurre en NVIDIA DLSS 2.0 o Intel XeSS, como por ejemplo los vectores de movimientos a partir de derivar la posición de cada objeto en varios fotogramas para obtener su velocidad, lo que supone el uso de datos con temporalidad asociada. En realidad nos dejan claro que el proceso de subida de resolución no funciona a nivel del sistema sino de cada juego y por tanto cada uno de ellos lo tendrá que implementar de manera individual.

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  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

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  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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