DLSS: Die bahnbrechende Technologie für verbessertes Spielen

Die DLSS von Nvidia oder Deep Learning Super -Sampling revolutionierte PC -Spiele. Diese Technologie steigert die Leistung und die Bildqualität erheblich und verlängert die Lebensdauer von NVIDIA -Grafikkarten - vorausgesetzt, das Spiel unterstützt es, was ständig wächst.

Seit seinem Debüt 2019 hat DLSS erhebliche Aktualisierungen durchlaufen, was sich auf die Funktionalität, Effektivität und die Differenzierung von RTX -Kartengenerationen auswirkt. Dieses Leitfaden beschreibt DLSS, seinen Betrieb, seine Variationen und die Relevanz auch für Nicht-Nvidia-Benutzer.

Zusätzliche Beiträge von Matthew S. Smith.

DLSS verstehen

DLSS oder Deep Learning Super -Sample ist das proprietäre System von NVIDIA zur Verbesserung der Spielleistung und der Grafik. "Super -Sampling" bezieht sich auf die intelligente Hochschulen auf höhere Auflösungen mit minimalem Leistungsaufwand, dank eines neuronalen Netzwerks, das nach umfangreichen Gameplay -Daten geschult wurde.

DLSS konzentriert sich zunächst auf Hochskalierung und enthält jetzt Funktionen wie DLSS-Ray-Rekonstruktion (AI-verstärkte Beleuchtung und Schatten), DLSS-Rahmengenerierung und Generierung von Multi-Frame (AI-inerierte Rahmen für höhere FPS) und DLAA (Deep-Learn-Anti-Aliasing, Kombination, Kombination Bildqualitätsverbesserungen mit AI-verbessertem Anti-Aliasing für überlegene Visuals als native Auflösung).

Superauflösung, insbesondere von entscheidender Bedeutung für die Strahlenverfolgung, ist das herausragendste Merkmal. DLSS-unterstützte Spiele bieten in der Regel Modi wie Ultra-Leistung, Leistung, Ausgewogenheit und Qualität an. Diese Modi werden mit niedrigeren Auflösungen (höhere FPS) und mit maschinellem Lernen hochwertig bis zur nativen Auflösung erzielt. Zum Beispiel in Cyberpunk 2077 bei 4K mit DLSS -Qualität rendert das Spiel bei 1440p und dann auf 4K hoch, was zu deutlich höheren Bildraten führt.

Das neuronale Rendering von DLSS unterscheidet sich jedoch von älteren Methoden wie dem Rendering von Schachbrett. Es kann bei der nativen Auflösung ohne DLS eine Details hinzufügen, wodurch Details bei anderen Hochskalierungstechniken verloren gehen. Potenzielle Artefakte wie "sprudelnde" Schatten oder flackernde Linien wurden erheblich gemindert, insbesondere in DLSS 4.

DLSS 3 gegen DLSS 4: Ein Generationssprung

Die RTX 50-Serie führte DLSS 4 ein, wodurch das zugrunde liegende KI-Modell revolutioniert wurde. Lassen Sie uns die KI -Motoren untersuchen, um die Auswirkungen zu verstehen.

DLSS 3 (einschließlich DLSS 3.5 mit Rahmenerzeugung) verwendete Faltungsnetzwerke (CNNs). CNNs trainiert auf riesige Videospieldaten und analysierte Szenen, räumliche Beziehungen, Kanten und andere Elemente. Fortschritte beim maschinellen Lernen erforderten jedoch eine Veränderung.

DLSS 4 setzt Transformator Networks (TNNs), weitaus leistungsfähiger. TNNs analysiert doppelt so hoch wie die Parameter und bietet ein tieferes Verständnis der Szene. Dies ermöglicht eine ausgefeiltere Interpretation, einschließlich langfristiger Muster, was zu einer überlegenen Verarbeitung und verbesserten DLSS-Aspekten führt.

Dieses neue Modell verbessert die DLSS -Super -Probenahme und die DLSS -Ray -Rekonstruktion, bewahrt feine Details und reduziert Artefakte. Der TNN von DLSS 4 verbessert auch die Rahmenerzeugung signifikant. Während DLSS 3,5 einzelne Frames einfügte, erzeugt DLSS 4 vier künstliche Rahmen pro gerenderter Rahmen (DLSS-Multi-Frame-Generierung), wodurch die Bildrate oder die Verdoppelung oder Verdoppelung von Bildraten.

NVIDIA Reflex 2.0 minimiert die Input -Latenz und berücksichtigt Bedenken hinsichtlich der Verzögerung. Während geringfügige Ghosting auftreten kann, insbesondere bei Einstellungen mit höherer Rahmengenerierung, ermöglicht NVIDIA die Anpassung der Rahmenerzeugung an die Aktualisierungsrate ihres Monitors und verhindert Probleme wie das Riss der Bildschirm.

Die Multi-Frame-Generation von DLS ist exklusiv für RTX 50-Serie, aber die verbesserten TNN-Modellvorteile sind für die DLSS-Superauflösung und die DLSS-Strahlrekonstruktion über die NVIDIA-App verfügbar, die auch die DLSS-Ultra-Leistung und DLAA ermöglicht, wo sie nicht erhöht sind.

Die Bedeutung von DLSS für das Spielen

DLSS ist für PC -Spiele transformativ. Für NVIDIA-Karten mit mittlerer Reichweite oder Lower-End-Karten werden höhere Grafikeinstellungen und -auflösungen freigeschaltet. Es erweitert auch die GPU-Lebensdauer, wobei die spielbaren Bildraten durch Anpassung der Einstellungen oder Leistungsmodi aufrechterhalten und budgetbewusste Spieler zugute kommen.

Während Nvidia Pionier DLSS war, bieten AMD (FidelityFX Super Resolution - FSR) und Intel (XE Super -Sampling - XES) konkurrierende Technologien. Obwohl die höhere GPU-Preisgestaltung von Nvidia eine gültige Kritik darstellt, hat DLSS in vielen Szenarien die Preis-Leistungs-Verhältnisse von Preis zu Leistung zweifellos verbessert.

DLSS vs. FSR gegen Xess

DLSS übertrifft die Wettbewerber aufgrund der überlegenen Bildqualität von DLSS 4 und der Multi-Rahmen-Generation mit geringem Latenz. Während AMD und Intel eine Hochschulen- und Rahmengenerierung anbieten, bleibt das maschinelle Lernen von Nvidia überlegen und liefert schlechtere, konsistentere Bilder mit weniger Artefakten.

Im Gegensatz zu AMD FSR ist DLSS ausschließlich für NVIDIA -Karten und erfordert die Implementierung der Entwickler. Während sich die Unterstützung erweitert hat, ist sie nicht allgemein garantiert.

Abschluss

Nvidia DLSS ist ein Game-Changer, der sich ständig verbessert. Obwohl es nicht makellos ist, verbessert es das Spielerlebnis erheblich und erweitert die GPU -Langlebigkeit. Die Angebote von AMD und Intel bieten jedoch praktikable Alternativen. Spieler sollten die Preise und Funktionen der GPU gegen ihre Spieleinstellungen abwägen, um den optimalen Wert zu bestimmen.