如果说OpacityMicromapEngine加速的是面处理，那么DisplacedMicro-MeshesEngine就是几何曲面细节的加速器。如上图所示，在AdaLovelace架构中，通过1个基底三角形 位移地图，就可以创建出一个高度详细的几何网格，所需要资源占用比二代RTCores更低，效率也更高。
通过NVIDIA给出的创建14:1珊瑚蟹例子来说事，这里我们需要需要1.7万个微网格、160万个微三角形，在AdaLovelace架构中BVH创建速度可加快7.6倍，存储空间缩小8.1倍。DisplacedMicro-MeshesEngine起到了关键性的作用，其将一个几何物体根据不同细节分成密度不一的微网络处理，红色密度超高，细节处理越为复杂。相应的低密度微网络区域则可以释放更多的资源与存储空间，这样DisplacedMicro-MeshesEngine就可以帮助BVH加速过程，减少构建时间和存储成本。
同时AdaLovelace架构SM中新增了着色器执行重排序（ShaderExecutionReordering，SER），这是由于光线追踪不再只有强光或者阴影渲染处理，未来将会更多的是在光线的运动性，这样光线就会变得越来越复杂，想要第三代RTCores与第四代TensorCores有着更高的执行效率，那就得为他们来安排一位管家。而着色器执行重排序（SER）就是为了能够即时重新安排着色器负载来提高执行效率，为光线追踪提供2倍的加速，也能更好地利用GPU资源。不过目前仍未有实例，想实现这个功能，还得游戏与开发工具的支持才行。
第四代TensorCores
TensorCores是专门为执行张量/矩阵运算而设计的专用执行单元，这些运算是深度学习中使用的核心计算功能。第四代TensorCores新增FP8引擎，具有高达1.32petaflops的张量处理性能，超过上一代的5倍。
3DLSS3技术与NVENC
技术讲解：DLSS3
或者说第四代TensorCores太硬核你不会知道是啥？提升意义在哪？但是TensorCores最经典的应用DLSS你肯定会知道，这一次AdaLovelace架构支持NVIDIA最新的DLSS3技术。
之前我们也聊过DLSS技术，其设计之初是为了弥补光线追踪技术后的性能损失，具体的表现为开启光线追踪技术后游戏帧数大幅度的下降，甚至很难保证游戏流畅的运行。于是DLSS使用低分辨率内容作为输入并运用AI技术输出高分辨率帧，从而提升光线追踪的性能。
