Geçen ay GDC 2019 Geliştiriciler Konferansı'nda NVIDIA, "GTX eski kartın" da hafif takibi destekleyeceğine dair bir söz verdi ve şimdi yetkili bu sözü yerine getirdi. NVIDIA kısa süre önce GeForce Game Ready 425.31 WHQL sürücüsünün resmi sürümünü yayınlayarak Pascal ve Turing ailesinin GTX grafik kartları için DXR ışın izleme desteğinin kilidini açtı.
Özellikle desteklenen grafik kartları şunları içerir: GeForce GTX 1660 Ti, GeForce GTX 1660, NVIDIA TITAN XP (2017), NVIDIA TITAN X (2016), GeForce GTX 1080 Ti, GeForce GTX 1080, GeForce GTX 1070 Ti, GeForce GTX 1070, GeForce GTX 10606GB ve ilgili dizüstü bilgisayar ürünleri.
Aynı zamanda, bu sürücü Ubisoft'un yakında çıkacak olan genel beta sürümünü (12 Nisan) optimize etti ve 16 Nisan başyapıtı "Anno 1800 (Era 1800)" yayınladı.
Performans açısından NVIDIA, farklı optik izleme teknolojisi öğelerini kullanan i9-7900X, 16GB RAM, Win10 x64 ve 1440P çözünürlüklerine dayanan üç oyunun performansını duyurdu.
"Tomb Raider: Gölge" (Işık Kovalama Öğesi: Gölge)
GTX 1080 Ti'nin ortalama kare hızı 34FPS'ye ulaşabilir ve GTX 1660/1660 Ti, GTX 1070'den daha iyidir.
"Battlefield 5" (Hafif takip öğesi: yansıma)
GTX 1080 Ti'nin ortalama kare hızı 30FPS'ye ulaşabilir ve GTX 1660/1660 Ti hala GTX 1070'ten daha iyidir.
Elbette, kare sayısını artırmak, şekilde gösterildiği gibi çözünürlüğü 1080P'ye düşürebilir ve DXR yoğunluğunu azaltabilir
"Metro: Kalkış" (Işık izleme öğeleri: küresel aydınlatma, çevresel engelleme)
GTX 1080 Ti'nin ortalama kare hızı yalnızca 16.4FPS'dir.
Oyunda kullanılan ışık takip teknolojisi unsurları ve yük yoğunluğu
Bu farklılıkların nedeni, oyunun kendisinin optimizasyonuna ek olarak, optik izleme teknolojisi unsurlarında da yatıyor olmasıdır.Global aydınlatma / ortam tıkanıklığı, ışık miktarı ve en yüksek yük konusunda en zorlu gereksinimlere sahiptir.Özel RT donanım birimleri olmayan GTX grafik kartları, geleneksel gölgelendiricilere dayanır ve verimlidir. Hala düşük. Belki de GTX 1066'nın altındaki grafik kartlarının neden bu desteğe dahil edilmeyeceğini ve negatif optimizasyona eşit olduğunu anlayabilirsiniz.