Implementasi Grafik Komputer di Kehidupan



A Stream Come True: NVIDIA RTX Broadcast Engine Membawa Livestream Twitch Menjadi Nyata dengan AI

  

     Nvidia menunjukan peningkatan teknologi Streaming nya. Ternyata kartu grafik Geforce RTX tidak hanya tentang Ray tracing di dalam game yang telah kita bahas di artikel sebelum  nya. Memanfaatkan Tensor Cores pada RTX series, Nvidia dapat memberikan real-time efek seperti teknologi Greenscreen Virtual, AR Avatar, berbagai style Filter pada Jendela Livestream. Dan Terimakasih untuk pengingkatan di NVENC (Nvidia Hardware accelerated Video Encoding engine) atau Hardware peningkat Nvidia untuk video encoding, para streamer juga dapat mendapatkan peningkatan pada kualitas video stream tanpa mengurangi Framerate, semua itu berjalan dalam satu PC tanpa tambahan perangkat extra lainnya

     Untuk streamer professional, tambahan fitur itu mungkin tidak terlalu dibutuhkan. jika mereka punya studio streaming sendiri, dengan banyak kamera, sound mixer, dan pernangkat rekaman 4K mahal yang berjalan di PC kedua untuk Stream, mereka mungkin tidak akan melepaskan hal itu untuk sekadar fitur Greenscreen dan AR dari RTX. Tetapi, untuk para streamer amatir yang baru saja memulai karir streamer mereka, RTX Broadcast Engine membantu mereka untuk menekan budget yang dibutuhkan untuk meningkatkan overall kualitas streaming.

     Seperti namanya, kita membutuhkan kartu grafik Geforce RTX  untuk menggunakan fitur terbaru itu. Hal itu dikarenakan beberapa peningkatan yang dibuat sangat bergantung oleh Tensor Cores pada RTX. Teknologi NVENC di support di banyak platform populer stream seperti OBS, Xsplit, Streamlabs, Twitch, Discord, dan lain lain

 Ini Adalah beberapa Update yang dilakukan oleh Nvidia untuk beberapa Platform yang sudah mendukung RTX Broadcast Engine :

    1. Twitch, cara baru yang gampang digunakan untuk para livestreamer baru, dan integrasi dalam
        Video Codec SDK untuk menyalakan fitur High-Quality Livestreaming

    2. Discord, Top Tier suara, video, dan Chat Teks - Baru saja meluncurkan Go Live,
        cara baru yang gampang digunakan untuk langsung livestreaming game kepada teman bahkan
        pada saat berkumpul bersama di suatu channel. Go Live juga menambahkan integrasi untuk
        Video Codec SDK, yang berarti Kartu Grafik NVIDIA terbaru akan meminimalkan dampak
        performa saat bermain game pada saat mulai livestream, menyediakan pengalaman yang sangat
        amat mulus

Tensor Cores dan RT Cores Pada NVIDIA RTX

Perbandingan Performa NVIDIA Encoder Video Codec dengan Encoder Codec Video mainstream lain
Perbandingan Kualitas Video mengunakan Turing Encoder dengan Encoder lain

     RTX Greenscreen mungkin adalah salah satu dari teknologi grafik yang paling menarik. Teknologi ini menggunakan AI yang telah terlatih untuk mendeteksi wajah, badan, dan rambut, lalu menghapus konten di background, contoh nya seperti kamar berantakan. Melakukan itu dengan benar secara real-time merupakan hal yang sulit. fitur ini tersedia secara gratis pada setiap kartu grafik RTX. Ditambah lagi, melakukan nya menggunakan RTX greenscreen akan sangat amat mudah dibanding jika kita harus memasang greenscreen fisik dan mengunakan perangkat yang mahal lainnya

     Ada lagi fitur lainnya yang dinamakan RTX AR atau RTX Augmented Reality, RTX AR secara simpel nya menggunakan Face Tracking (Pelacakan Wajah) untuk membuat avatar animasi digital diri kita sendiri. Fitur lainnya adalah RTX Style Filters yang menggunakan teknik AI atau Artificial Intelegence yang dinamakan Style Transfer untuk memasang beberapa filter yang artistik ke gambar video stream.

Berikut ini adalah Video mengenai RTX Broadcast Engine :



Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Perkembangan Nvidia Graphics Card Dari masa ke masa

Gambar
Nvidia RTX Rilis                Tanggal 20 Agustus 2018 lalu, ratusan media dan PC enthusiast dari berbagai penjuru dunia menjadi saksi peluncuran kartu grafis terbaru dari NVIDIA : GeForce RTX Series . Setelah kurang lebih 2 tahun solusi GPU NVIDIA kelas consumer/gamer dimotori arsitektur ‘Pascal’, kini NVIDIA mengusung arsitektur ‘ Turing ‘ yang baru. Begitu banyak perubahan yang terjadi pada Turing ini sendiri Turing: Loncatan Terbesar NVIDIA sejak 2006 NVIDIA mengatakan bahwa Turing adalah loncatan inovasi terbesar mereka sejak tahun 2006, dan dikembangkan selama 10 Tahun. Salah satu yang unik dari GPU ini dibandingkan seri ‘Pascal’ sebelumnya adalah  tambahan beberapa dedicated processing unit yang mereka sebut sebagai ‘RT Core‘ dan ‘Tensor Core‘, untuk membantu Streaming Multiprocessor(SM) yang lama. Singkatnya, Turing GPU akan terdiri dari: SM Unit:  Prosesor grafis yang utama di Turing untuk sebagian besar kalkulas
Baca selengkapnya

Vclass 1 Sistem Basis Data 2 - Pretest Model EERD

Gambar
  Apa Itu Model EERD?  MODEL EER (ENHANCED ENTITY RELATIONSHIP)   merupakan Model entity Relationship yang ditambah kemampuan semantiknya dengan beberapa konsep yang lebih kompleks. Konsep-Konsep Model EER v   Sub-Kelas (Subclass) Subset dari suatu entitas yang dikelompokkan dalam pengertian tertentu yang perlu disajikan secara eksplisit. Subclass merepresentasikan entity yang sama dengan superclass, namun memiliki peran spesifik tertentu.   Contoh : Entitas PEGAWAI mempunyai beberapa subclass seperti SEKRETARIS, TEKNISI, AHLI (Gambar 1) Entity dalam subclass merupakan anggota superclass, namun tidak sebaliknya v Super-Kelas (Superclass) Entitas yang merupakan induk dari subclass-subclassnya. Contoh : Subclass SEKRETARIS, TEKNISI, SALES mempunyai superclass PEGAWAI (Gambar. 1)    v   Spesialisasi (Spesialiazation) Proses pemecahan entitas menjadi subclass-subclass beserta atribut-atributnya. Terdapat beberapa jenis spesialisasi seperti Disjoint To
Baca selengkapnya

Parallel Computing

Gambar
  Apa itu Parallel Computing ? Parallel computing adalah penggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan. Tetapi dalam praktek, seringkali sulit membagi program sehingga dapat dieksekusi oleh CPU yang berbeda-beda tanpa berkaitan. Maksudnya program dijalankan dengan banyak CPU secara bersamaan dengan tujuan untuk membuat program yang lebih baik dan dapat diproses dengan cepat. Dapat diambil kesimpulan bahwa pada parallel processing berbeda dengan istilah multitasking, yaitu satu CPU mengangani atau mengeksekusi beberapa program sekaligus, parallel processing dapat disebut juga dengan istilah parallel computing. Mengapa Menggunakan Parallel Computing? Tujuan utama dari pemrograman paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerj
Baca selengkapnya