{"id":2532,"date":"2026-09-01T16:32:33","date_gmt":"2026-09-01T16:32:33","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=2532"},"modified":"2026-09-01T16:32:33","modified_gmt":"2026-09-01T16:32:33","slug":"nvidia-dlss-5-gpu-requirements-september-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-dlss-5-gpu-requirements-september-2026\/","title":{"rendered":"Il lancio di Nvidia DLSS 5 \u00e8 previsto per il 3 settembre con requisiti GPU molto esigenti"},"content":{"rendered":"<p>La tanto attesa tecnologia di upscaling AI di Nvidia, DLSS 5, \u00e8 in programma per il 3 settembre 2026, ma il lancio ha scatenato un dibattito sui requisiti GPU \u2014 particolarmente gravosi \u2014 necessari per farla funzionare. Secondo The Verge, l\u2019ultima iterazione dell\u2019upscaling AI di Nvidia arriver\u00e0 con esigenze hardware tali da escludere una porzione significativa dell\u2019attuale base installata di GPU.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li>DLSS 5 di Nvidia sar\u00e0 disponibile ufficialmente il 3 settembre 2026, segnando la nuova generazione della tecnologia di upscaling AI<\/li>\n<li>Il lancio \u00e8 controverso a causa dei severi requisiti GPU, che potrebbero limitare la compatibilit\u00e0 con schede grafiche pi\u00f9 vecchie<\/li>\n<li>DLSS 5 rappresenta il proseguimento dell\u2019impegno di Nvidia nell\u2019ambito del rendering accelerato dall\u2019IA, sia per il gaming che per i flussi di lavoro professionali<\/li>\n<li>I requisiti hardware suggeriscono che la tecnologia sfrutti core tensor avanzati e capacit\u00e0 di elaborazione AI<\/li>\n<li>Il timing del lancio posiziona Nvidia in vantaggio rispetto ai concorrenti nel settore dell\u2019upscaling AI<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_86 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a973b0538af6\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a973b0538af6\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-dlss-5-gpu-requirements-september-2026\/#What_Is_DLSS_5_and_Why_the_Controversy\" >Cos\u2019\u00e8 DLSS 5 e perch\u00e9 \u00e8 controverso?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-dlss-5-gpu-requirements-september-2026\/#Hardware_Requirements_and_GPU_Compatibility\" >Requisiti hardware e compatibilit\u00e0 GPU<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-dlss-5-gpu-requirements-september-2026\/#AI_Model_Architecture_Behind_DLSS\" >Architettura del modello AI alla base di DLSS<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-dlss-5-gpu-requirements-september-2026\/#Market_Positioning_and_Competitive_Landscape\" >Posizionamento sul mercato e panorama competitivo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-dlss-5-gpu-requirements-september-2026\/#Implications_for_Gaming_and_Professional_Workflows\" >Implicazioni per il gaming e i flussi di lavoro professionali<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-dlss-5-gpu-requirements-september-2026\/#Technical_Considerations_for_AI_Developers\" >Considerazioni tecniche per gli sviluppatori AI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-dlss-5-gpu-requirements-september-2026\/#September_3rd_Launch_Timeline\" >Timeline del lancio: 3 settembre<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-dlss-5-gpu-requirements-september-2026\/#Frequently_asked_questions\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nvidia-dlss-5-gpu-requirements-september-2026\/#The_bottom_line\" >In sintesi<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Is_DLSS_5_and_Why_the_Controversy\"><\/span>Cos\u2019\u00e8 DLSS 5 e perch\u00e9 \u00e8 controverso?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Deep Learning Super Sampling ha attraversato diverse generazioni dalla sua introduzione nel 2018, utilizzando modelli AI per effettuare l\u2019upscaling di immagini a bassa risoluzione verso risoluzioni superiori mantenendo la qualit\u00e0 visiva. DLSS 5 rappresenta la quinta principale evoluzione di questa tecnologia, promettendo un ulteriore miglioramento della qualit\u00e0 dell\u2019immagine e dei guadagni prestazionali nei giochi e nelle applicazioni supportate.<\/p>\n<p>La controversia nasce dai requisiti GPU riportati, che sembrano escludere molte schede grafiche di ultima generazione. Come riferito da The Verge, DLSS 5 richiede una potenza GPU notevole, suggerendo che Nvidia potrebbe riservare la tecnologia al suo hardware di fascia pi\u00f9 alta. Questo approccio contrasta con la tecnologia FSR di AMD, che normalmente offre una compatibilit\u00e0 pi\u00f9 ampia su diverse generazioni di GPU e marchi.<\/p>\n<p>Per gli sviluppatori che valutano l\u2019infrastruttura GPU per carichi di lavoro AI, il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-ai-2026\/\">migliori GPU per l'IA<\/a> nel 2026 servono sempre pi\u00f9 spesso a doppio scopo: accelerare sia i compiti di inferenza che il rendering grafico grazie a tecnologie come DLSS.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hardware_Requirements_and_GPU_Compatibility\"><\/span>Requisiti hardware e compatibilit\u00e0 GPU<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sebbene Nvidia non abbia ancora pubblicato le specifiche tecniche complete, la definizione di \u00abpotenza GPU notevole\u00bb suggerisce che DLSS 5 potrebbe richiedere le pi\u00f9 recenti schede RTX dotate di architetture avanzate di core tensor. <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/dlss\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">La tecnologia DLSS di Nvidia<\/a> si \u00e8 storicamente basata su unit\u00e0 dedicate per l\u2019elaborazione AI integrate nelle GPU GeForce RTX, e DLSS 5 richieder\u00e0 probabilmente ancora maggiore capacit\u00e0 computazionale.<\/p>\n<p>Le generazioni precedenti di DLSS richiedevano caratteristiche hardware specifiche. DLSS 2.0 necessitava di core tensor di seconda generazione, presenti nelle schede RTX 20-series e successive, mentre DLSS 3 ha introdotto la generazione di frame, esclusiva delle GPU RTX 40-series. Se questo schema dovesse proseguire, DLSS 5 potrebbe essere limitato alle schede RTX 50-series o richiedere caratteristiche architetturali specifiche assenti nell\u2019hardware pi\u00f9 vecchio.<\/p>\n<p>I requisiti GPU sono particolarmente rilevanti per i professionisti che eseguono carichi di lavoro di inferenza AI insieme ad applicazioni grafiche. I team possono utilizzare il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-vram-calculator\/\">calcolatore gratuito di VRAM<\/a> per valutare se l\u2019hardware attuale sia in grado di gestire contemporaneamente DLSS 5 e l\u2019inferenza di modelli AI.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AI_Model_Architecture_Behind_DLSS\"><\/span>Architettura del modello AI alla base di DLSS<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La tecnologia DLSS si basa su reti neurali convoluzionali addestrate su vaste raccolte di immagini di gioco ad alta risoluzione. Ogni generazione ha introdotto architetture di modelli pi\u00f9 sofisticate, dataset di addestramento pi\u00f9 ampi e una maggiore stabilit\u00e0 temporale. \u00c8 probabile che DLSS 5 costruisca su queste fondamenta con nuove architetture di modelli che richiedono una maggiore capacit\u00e0 di throughput computazionale.<\/p>\n<p>I modelli AI alla base di DLSS condividono somiglianze architetturali con i modelli di generazione e upscaling di immagini utilizzati in altri ambiti. Tuttavia, DLSS opera sotto vincoli di latenza estremamente stringenti: aggiungere anche solo pochi millisecondi di tempo di elaborazione annullerebbe i benefici prestazionali. Questa necessit\u00e0 di inferenza in tempo reale a elevate frequenze di aggiornamento spiega perch\u00e9 l\u2019hardware dedicato dei core tensor \u00e8 essenziale.<\/p>\n<p>Gli sviluppatori che lavorano con modelli di visione possono fare riferimento al <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/models\/\">Database di modelli IA<\/a> per confrontare i requisiti di inferenza tra diverse architetture e comprendere come l\u2019hardware specializzato acceleri determinati tipi di modelli.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Market_Positioning_and_Competitive_Landscape\"><\/span>Posizionamento sul mercato e panorama competitivo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La data di lancio fissata da Nvidia per il 3 settembre posiziona DLSS 5 in anticipo rispetto alle tecnologie concorrenti di upscaling di AMD e Intel. Stabilendo requisiti hardware ambiziosi, Nvidia crea una barriera tecnologica che sfrutta la sua posizione dominante nelle vendite di GPU discrete, soprattutto nei segmenti high-end del gaming e professionale.<\/p>\n<p>Questa strategia rispecchia l\u2019approccio pi\u00f9 ampio di Nvidia all\u2019accelerazione AI: sviluppare tecnologie proprietarie che mettano in evidenza le capacit\u00e0 dell\u2019hardware pi\u00f9 recente, creando al contempo incentivi all\u2019aggiornamento per i clienti esistenti. Tuttavia, tale approccio comporta il rischio di frammentare la base utenti e limitare l\u2019adozione da parte degli sviluppatori, qualora gli studi di sviluppo di videogiochi debbano supportare pi\u00f9 tecnologie di upscaling con requisiti hardware diversi.<\/p>\n<p>La tecnologia FSR di AMD ha ottenuto successo proprio perch\u00e9 funziona su una gamma pi\u00f9 ampia di hardware, inclusi vecchi modelli AMD, GPU Nvidia e persino grafica integrata. Anche XeSS di Intel mira a una compatibilit\u00e0 estesa. La decisione di Nvidia di richiedere una potenza GPU notevole per DLSS 5 suggerisce che l\u2019azienda ritenga che i vantaggi in termini di qualit\u00e0 dell\u2019immagine e prestazioni superino il mercato potenzialmente ridotto.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Implications_for_Gaming_and_Professional_Workflows\"><\/span>Implicazioni per il gaming e i flussi di lavoro professionali<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per il gaming, DLSS 5 rappresenta l\u2019ultima evoluzione del rendering assistito dall\u2019IA, che consente ai giocatori di godere di risoluzioni e frequenze di aggiornamento pi\u00f9 elevate senza aumenti proporzionali del costo della GPU. I giochi che supportano DLSS possono essere eseguiti a risoluzioni native inferiori \u2014 riducendo il carico sulla GPU \u2014 mentre l\u2019upscaling AI produce un output che si avvicina o eguaglia la qualit\u00e0 del rendering nativo.<\/p>\n<p>Nei flussi di lavoro professionali legati al rendering 3D, alla modifica video e alla visualizzazione in tempo reale, l\u2019upscaling AI viene sempre pi\u00f9 utilizzato per accelerare il rendering delle anteprime e ridurre i requisiti hardware per l\u2019output ad alta risoluzione. DLSS 5 potrebbe estendere queste capacit\u00e0, anche se i severi requisiti hardware potrebbero limitarne l\u2019adozione negli ambienti professionali sensibili ai costi.<\/p>\n<p>La tecnologia ha inoltre implicazioni per i servizi di cloud gaming, dove DLSS consente ai provider di offrire stream di qualit\u00e0 superiore senza aumenti proporzionali delle risorse GPU lato server. Tuttavia, il deployment di DLSS 5 nei data center richiederebbe l\u2019aggiornamento all\u2019ultimo hardware Nvidia, un costo capitale significativo per i fornitori di servizi.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Technical_Considerations_for_AI_Developers\"><\/span>Considerazioni tecniche per gli sviluppatori AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I severi requisiti GPU per DLSS 5 evidenziano una tendenza pi\u00f9 ampia nell\u2019accelerazione AI: i modelli pi\u00f9 recenti richiedono sempre pi\u00f9 spesso hardware all\u2019avanguardia per ottenere miglioramenti prestazionali significativi. Questo schema si osserva trasversalmente nei modelli linguistici, nei modelli di visione e in compiti specializzati di inferenza come l\u2019upscaling in tempo reale.<\/p>\n<p>Gli sviluppatori AI che valutano i costi infrastrutturali possono utilizzare il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-api-cost-calculator\/\">Calcolatore dei costi delle API per l'IA<\/a> per confrontare i prezzi dell\u2019inferenza su cloud con quelli dell\u2019hosting autonomo su GPU di fascia alta. Per le organizzazioni che hanno gi\u00e0 investito nell\u2019ultimo hardware Nvidia per carichi di lavoro AI, DLSS 5 rappresenta una funzionalit\u00e0 aggiuntiva che viene fornita \u00abgratuitamente\u00bb con l\u2019acquisto dell\u2019hardware.<\/p>\n<p>Il requisito di una potenza GPU notevole sottolinea altres\u00ec l\u2019importanza cruciale dell\u2019ottimizzazione dei modelli e dell\u2019inferenza efficiente. Mentre la roadmap hardware di Nvidia continua a spingere i limiti delle prestazioni, l\u2019ottimizzazione software spesso fornisce benefici comparabili a costi inferiori. Tecniche come la quantizzazione, il pruning e la distillazione consentono all\u2019hardware pi\u00f9 vecchio di eseguire modelli pi\u00f9 recenti, anche se funzionalit\u00e0 AI dedicate come i core tensor offrono comunque vantaggi sostanziali per i carichi di lavoro supportati.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"September_3rd_Launch_Timeline\"><\/span>Timeline del lancio: 3 settembre<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La data di lancio del 3 settembre cade a met\u00e0 del terzo trimestre, un periodo in cui tradizionalmente aumenta il numero di uscite di videogiochi in vista della stagione natalizia. \u00c8 probabile che Nvidia abbia scelto questo momento per sincronizzare il lancio con importanti uscite che mostreranno al meglio le capacit\u00e0 di DLSS 5, anche se i titoli specifici supportati non sono stati ancora annunciati.<\/p>\n<p>Affinch\u00e9 la tecnologia ottenga diffusione, Nvidia ha bisogno di un forte supporto da parte degli sviluppatori al lancio. Gli studi di sviluppo di videogiochi richiedono normalmente diversi mesi per integrare e ottimizzare nuove tecnologie di rendering, il che suggerisce che kit di sviluppo e documentazione per DLSS 5 siano gi\u00e0 disponibili presso alcuni partner selezionati da tempo. Il lancio di settembre permette agli studi di includere il supporto a DLSS 5 nelle uscite della stagione natalizia.<\/p>\n<p>Anche la disponibilit\u00e0 hardware influenzer\u00e0 l\u2019adozione. Se DLSS 5 sar\u00e0 esclusiva di nuove uscite GPU, gli utenti non potranno beneficiarne immediatamente senza acquistare nuovo hardware. Viceversa, se DLSS 5 supporter\u00e0 le recenti schede di fascia alta tramite un semplice aggiornamento software, l\u2019adozione potrebbe accelerare pi\u00f9 rapidamente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Quale GPU serve per eseguire DLSS 5?<\/strong> Nvidia non ha ancora pubblicato i requisiti hardware ufficiali, ma le indiscrezioni indicano che DLSS 5 richiede una potenza GPU notevole, limitando probabilmente la compatibilit\u00e0 a recenti schede grafiche RTX di fascia alta dotate di core tensor avanzati.<\/p>\n<p><strong>Quando viene lanciato DLSS 5?<\/strong> DLSS 5 sar\u00e0 disponibile ufficialmente il 3 settembre 2026. Nvidia non ha confermato quali giochi supporteranno la tecnologia al lancio, n\u00e9 se aggiornamenti software abiliteranno la funzionalit\u00e0 su hardware compatibile gi\u00e0 in possesso degli utenti.<\/p>\n<p><strong>In che cosa DLSS 5 si differenzia dalle versioni precedenti?<\/strong> Non sono stati resi noti dettagli tecnici specifici, ma ogni generazione di DLSS ha offerto un miglioramento della qualit\u00e0 dell\u2019immagine, una maggiore stabilit\u00e0 temporale e maggiori guadagni prestazionali. \u00c8 probabile che DLSS 5 prosegua questa tendenza, richiedendo per\u00f2 hardware pi\u00f9 potente.<\/p>\n<p><strong>DLSS 5 funzioner\u00e0 sulle schede RTX 40-series?<\/strong> La compatibilit\u00e0 con le schede RTX 40-series e con hardware pi\u00f9 vecchio non \u00e8 stata confermata. L\u2019enfasi sui requisiti GPU molto elevati suggerisce che Nvidia potrebbe riservare DLSS 5 alle sue schede pi\u00f9 recenti, analogamente a quanto avvenuto con la generazione di frame di DLSS 3, esclusiva delle GPU RTX 40-series.<\/p>\n<p><strong>Perch\u00e9 i requisiti GPU sono controversi?<\/strong> Richiedere hardware di fascia alta limita il numero di utenti in grado di utilizzare DLSS 5 e potrebbe frammentare l\u2019ecosistema del gaming. Tecnologie concorrenti come FSR di AMD supportano una compatibilit\u00e0 hardware pi\u00f9 ampia, rendendo l\u2019approccio di Nvidia controverso tra gli utenti dotati di schede grafiche pi\u00f9 vecchie.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>In sintesi<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il lancio di DLSS 5 da parte di Nvidia il 3 settembre conferma il ruolo di leadership dell\u2019azienda nella tecnologia di upscaling alimentata dall\u2019IA, ma i severi requisiti GPU segnalano una svolta verso un\u2019esclusivit\u00e0 hardware che potrebbe limitarne l\u2019adozione. La controversia intorno a questi requisiti riflette tensioni pi\u00f9 ampie nel settore grafico: privilegiare massime prestazioni sull\u2019hardware pi\u00f9 avanzato oppure garantire una compatibilit\u00e0 ampia su basi utenti eterogenee.<\/p>\n<p>Per giocatori e professionisti dotati di recenti GPU Nvidia di fascia alta, DLSS 5 promette un ulteriore passo avanti in termini di qualit\u00e0 dell\u2019immagine e prestazioni. Per chi possiede hardware pi\u00f9 vecchio o GPU di altri produttori, la tecnologia rappresenta un incentivo all\u2019aggiornamento \u2014 o un promemoria del fatto che le funzionalit\u00e0 accelerate dall\u2019IA richiedono sempre pi\u00f9 spesso l\u2019ultima generazione di silicio. Man mano che l\u2019IA continua a ridefinire il rendering grafico, il bilanciamento tra innovazione e accessibilit\u00e0 rimarr\u00e0 una questione centrale per i produttori hardware e gli sviluppatori software.<\/p>\n<p><em>Fonti: news.google.com. Segnalato il 01 settembre 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nvidia&#8217;s next-generation DLSS 5 upscaling technology arrives September 3rd, but the controversial release comes with demanding GPU requirements that may leave many gamers behind.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":2533,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[248],"tags":[1173,1171,1172,756,1026,778,1174],"class_list":["post-2532","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-gpus","tag-ai-upscaling","tag-dlss","tag-gaming","tag-gpu","tag-graphics-cards","tag-nvidia","tag-rtx"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2532","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2532"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2532\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2534,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2532\/revisions\/2534"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2533"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2532"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2532"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2532"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}