DLSS: Technologia zmieniająca grę do ulepszonej gry

DLSS NVIDIA lub głębokie uczenie się super pobieranie próbek, zrewolucjonizowało grę na PC. Technologia ta znacznie zwiększa wydajność i jakość obrazu, przedłużając żywotność kart graficznych NVIDIA - pod warunkiem, że gra obsługuje ją, liczba stale rośnie.

Od debiutu w 2019 r. DLSS przeszedł znaczne aktualizacje, wpływając na jego funkcjonalność, skuteczność i różnicowanie pokoleń kart RTX. Niniejszy przewodnik opisuje DLSS, jego działanie, warianty i znaczenie, nawet dla użytkowników spoza NVIDIA.

Dodatkowe wkład Matthew S. Smith.

Zrozumienie DLSS

DLSS lub głębokie uczenie się super próbkowania, jest zastrzeżonym systemem NVIDIA do poprawy wydajności gry i wizualizacji. „Super próbkowanie” odnosi się do inteligentnego wzrostu wzrostu do wyższych rezolucji z minimalnym narzutem wydajności, dzięki sieci neuronowej przeszkolonej na podstawie obszernych danych rozgrywki.

Początkowo skoncentrowane na wysuwaniu, DLSS zawiera teraz funkcje takie jak rekonstrukcja Raya DLSS (oświetlenie i cienie w AI-hiplows), generowanie ramek DLSS i generowanie wielu ramek (ramki AI-insererted dla wyższych FPS) oraz DLAA (głębokie uczenie się anty-aliasing, łączenie się Ulepszenia jakości obrazu z ulepszonym AI-aliasingiem dla doskonałych wizualizacji niż rozdzielczość natywna).

Super Resolution, szczególnie kluczowe dla śledzenia promieni, jest jego najważniejszą cechą. Gry wspierane przez DLSS zazwyczaj oferują tryby takie jak ultra wydajność, wydajność, zrównoważona i jakość. Tryby te renderują przy niższych rozdzielczościach (osiąganie wyższych FPS) i ekskluzywne do rozdzielczości natywnej za pomocą uczenia maszynowego. Na przykład w Cyberpunk 2077 przy 4K o jakości DLSS gra renderuje 1440p, a następnie zwiększa się do 4k, co powoduje znacznie wyższe wskaźniki klatek na sekundę.

Jednak renderowanie neuronowe DLSS różni się od starszych metod, takich jak renderowanie szachownicy. Może dodać szczegóły niewidoczne w rozdzielczości natywnej bez DLSS, zachowując szczegóły utracone za pomocą innych technik wycofania. Potencjalne artefakty, takie jak „bulgotanie” cieni lub migoczące linie zostały znacznie złagodzone, szczególnie w DLSS 4.

DLSS 3 vs. DLSS 4: A pokoleniowe

Seria RTX 50 wprowadziła DLSS 4, rewolucjonizując podstawowy model AI. Aby zrozumieć wpływ, zbadajmy silniki AI.

DLSS 3 (w tym DLSS 3.5 z wytwarzaniem ramki) zastosowano splotowe sieci neuronowe (CNN). Wyszkolony w zakresie rozległych danych gier wideo, CNN przeanalizowano sceny, relacje przestrzenne, krawędzie i inne elementy. Jednak postępy w uczeniu maszynowym wymagały zmiany.

DLSS 4 zatrudnia sieci transformatorów (TNN), znacznie mocniejsze. Analizując dwukrotność parametrów, TNNS oferuje głębsze zrozumienie sceny. Pozwala to na bardziej wyrafinowaną interpretację, w tym wzorce dalekiego zasięgu, co powoduje doskonałe przetwarzanie i ulepszone aspekty DLSS.

Ten nowy model poprawia super próbkowanie DLSS i rekonstrukcję promieni DLSS, zachowując drobne szczegóły i zmniejszając artefakty. TNN DLSS 4 również znacznie poprawia wytwarzanie ram. Podczas gdy DLSS 3.5 wstawiono pojedyncze ramki, DLSS 4 generuje cztery sztuczne ramki na renderowaną ramkę (generacja wielokamorowa DLSS), potencjalnie podwajające lub trzykrotne szybkości klatek na sekundę.

NVIDIA Reflex 2.0 minimalizuje opóźnienie wejściowe, zajmując się obawami dotyczącymi opóźnienia. Podczas gdy może wystąpić niewielkie duchy, szczególnie przy ustawieniach generowania wyższych ram, NVIDIA pozwala użytkownikom dostosować wytwarzanie ramek w celu dopasowania do odświeżania ich monitora, zapobiegając problemom takim jak łzawienie ekranu.

Generowanie wielu ramek DLSS jest wyłączne dla serii RTX 50, ale ulepszone korzyści modelu TNN są dostępne dla Super Resolution DLSS i rekonstrukcji RAY DLSS za pośrednictwem aplikacji NVIDIA, która umożliwia również DLSS Ultra Performance i DLAA, gdzie nieobsługiwane.

Znaczenie DLSS dla gier

DLSS jest transformacyjny dla gier PC. W przypadku kart średniej lub niższej klasy NVIDIA odblokowuje wyższe ustawienia graficzne i rozdzielczości. Rozszerza także żywotność GPU, utrzymując możliwe do odtwarzania stopy klatek na sekundę, dostosowując ustawienia lub tryby wydajności, korzystając na graczach świadomych budżetu.

Podczas gdy NVIDIA był pionierem DLSS, AMD (FidelityFx Super Resolution - FSR) i Intel (XE Super Sampling - XESS) oferują konkurencyjne technologie. Chociaż wyższe ceny GPU NVIDIA są ważną krytyką, DLSS niezaprzeczalnie poprawił wskaźniki ceny do wydajności w wielu scenariuszach.

DLSS vs. FSR vs. Xess

DLSS przewyższa konkurentów ze względu na najwyższą jakość obrazu DLSS 4 i generację wielokamorową o niskiej opóźnieniu. Podczas gdy AMD i Intel oferują wzrost i generowanie ram, uczenie maszynowe NVIDIA pozostaje lepsze, dostarczając chrupiące, bardziej spójne wizualizacje z mniejszą liczbą artefaktów.

Jednak w przeciwieństwie do AMD FSR, DLSS jest wyłączny dla kart NVIDIA i wymaga wdrożenia programistów. Podczas gdy wsparcie się poszerzyło, nie jest ono powszechnie gwarantowane.

Wniosek

Nvidia DLSS jest zmieniającym grę, ciągle się poprawiając. Choć nie jest bezbłędny, znacznie poprawia doświadczenia w grach i rozszerza długowieczność GPU. Jednak oferty AMD i Intela zapewniają realne alternatywy. Gracze powinni ważić ceny GPU i funkcje w stosunku do swoich preferencji do gier, aby określić optymalną wartość.