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Mit Einführung der mobilen GeForce-RTX-30-Generation fanden auch wieder zahlreiche Features und Techniken ihren Einzug in die Serie. So aktiviert man nun standardmäßig Dynamic Boost 2.0, eine Technik, die das Power-Budget von Prozessor und Grafikkarte untereinander aufteilt und die Taktraten von CPU, GPU und VRAM dahingehend in Echtzeit optimiert, wo die Leistung am meisten benötigt wird. Ist eine Sequenz weniger CPU-fordernd, wird die CPU gedrosselt und mehr Power für die GPU zur Verfügung gestellt. Über das PCI-Express-Feature Resizable Bar lässt sich auch der Framebuffer der Grafikkarte mit dem Prozessor teilen, was für kürzere Wege und eine höhere Performance sorgt. Ebenfalls in Echtzeit werden Temperatur-Werte per Whisper Mode 2.0 überwacht und angepasst, um so stets eine ausreichende und vor allem geräuscharme Kühlung zu ermöglichen, was in einem Notebook mit physikalischen Grenzen kein leichtes Unterfangen ist.
Außerdem hat NVIDIA bei seiner neuen GeForce-RTX-30-Generation den GPU-Switch verbessert. Bei Nichtgebrauch der dedizierten Grafiklösung wird automatisch auf die sparsame, integrierte CPU-Grafik umgestellt, was im Leerlauf und Office-Betrieb in längeren Laufzeiten resultiert. Bei hoher Last wird hingegen automatisch auf die GeForce-Grafik umgestellt, was für eine hohe Performance sorgt. Das funktioniert nun auch mit Techniken wie G-Sync, zusätzlich wird der Nutzer nun auf Wunsch darüber informiert, welche Grafikkarte aktuell aktiv ist.
Mit DXR hat NVIDIA außerdem eine Schnittstelle für Ray-Tracing-Berechnungen geschaffen, die vor allem die Simulation der gesamten Beleuchtung mittels Ray Traced Global Illumination oder Reflexionen und Spiegelungen deutlich realistischer darstellen kann. Die RT-Kerne nehmen den normalen Shader-Kernen Last ab und sind obendrein dahingehend optimiert, um die größtmögliche Performance für Raytracing bieten zu können. Trotzdem sinkt je nach Spieletitel und Qualitätseinstellung die Leistung deutlich. In Verbindung mit Deep Learning Super Sampling (DLSS) kann diesem Leistungsverlust entgegengewirkt, oder in Spielen die Bildrate verbessert werden, wo nicht ausreichend Performance zur Verfügung gestellt wird.
DLSS ist eine AI-basierte Upscaling-Technik, bei der das Spiel intern in reduzierter Auflösung gerendert und anschließend durch das Deep-Learning-Netzwerk mit der gewünschten Zielauflösung abgeglichen und der Frame komplett neu zusammengesetzt wird. Für diesen Schritt trainiert NVIDIA ein neurales Netzwerk mit Spielen, deren Frames mit 64 Samplen pro Pixel berechnet werden, was in der Darstellung den Idealzustand der maximal möglichen Qualität entsprechen soll. Der in niedriger Auflösung gerenderte Frame wird mit den Ergebnissen des neuronalen Netzwerks verglichen und neu zusammengebaut, um möglichst nahe an die native Auflösung heranzukommen. Diesen Algorithmus hat NVIDIA vor allem bei neueren DLSS-Titeln weiter verbessert.
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