DLSS: Wyjaśniono poprawa wydajności gier

DLSS NVIDIA lub głębokie uczenie się super próbkowania, stanowi rewolucyjną funkcję w świecie gier komputerowych. Od czasu wprowadzenia w 2019 r. Nie tylko poprawił wydajność gry, ale także zwiększył znaczną wartość i długowieczność do kart graficznych RTX NVIDIA, pod warunkiem, że grasz w jedną z licznych gier, które ją obsługują.

Z biegiem lat DLSS odnotowano kilka aktualizacji, udoskonalając jego funkcjonalność, skuteczność i różnicowanie funkcji w pokoleniach RTX NVIDIA. W tym kompleksowym przewodniku zagłębimy się w to, czym jest DLSS, jak to działa, rozróżnienia między jego wersjami i dlaczego jest to kluczowe dla graczy, nawet tych, którzy nie korzystają z sprzętu NVIDIA.

*Dodatkowe wkład Matthew S. Smith.*

Co to jest DLSS?

Nvidia DLSS lub głębokie uczenie się super próbkowania to zastrzeżona technologia NVIDIA zaprojektowana w celu zwiększenia wydajności i jakości gier. Termin „Super Sampling” odnosi się do jego możliwości inteligentnie ekskluzywnych gier do wyższych rozdzielczości. Osiąga się to poprzez sieć neuronową przeszkoloną w zakresie szeroko zakrojonych danych w grze, umożliwiając jej wzrost bez wyników zwykle związanych z ręcznym ustalaniem wyższych rozdzielczości w grze.

Pierwotnie skoncentrowane na wysuwaniu, DLSS obejmuje teraz dodatkowe systemy, które poprawiają jakość obrazu. Należą do nich rekonstrukcja Ray DLSS, która wykorzystuje AI do udoskonalania oświetlenia i cieni; Generowanie ramek DLSS i generowanie wielu ram, które używają sztucznej inteligencji do wstawienia ramek i zwiększania FP; i DLAA (głębokie uczenie się antyaliasingowe), które zwiększa grafikę poza natywnymi rozdzielczością poprzez oparte na AI-aliasing.

Super rozdzielczość, najbardziej rozpoznawalna cecha DLSS, jest szczególnie przydatna w połączeniu z śledzeniem promieni. W grach wspieranych przez DLSS możesz wybierać spośród różnych trybów, takich jak Ultra Performance, wydajność, zrównoważona i jakość. Wybór trybu takiego jak jakość w grze takiej jak Cyberpunk 2077 przy rozdzielczości 4K oznacza, że ​​gra renderuje 1440p, co jest łatwiejsze dla procesora graficznego, a następnie DLSS upscals go do 4K, co daje znacznie wyższą liczbę klatek na sekundę niż w natywnym 4K.

Neuronowe renderowanie DLSS różni się od starszych technik, takich jak renderowanie szachownicy, ponieważ może dodawać szczegóły, które nie są widoczne w rozdzielczości natywnej i zachować szczegóły utracone w innych metodach skalowania. Może jednak wprowadzać artefakty, takie jak „bulgotanie” cieni lub migoczące linie, chociaż zostały one znacznie zmniejszone przy DLSS 4.

Skok pokoleniowy: DLSS 3 do DLSS 4

Dzięki serii RTX 50 NVIDIA wprowadziła DLSS 4, która rewolucjonizuje model AI za technologią, zwiększając jego jakość i możliwości. DLSS 3, w tym DLSS 3.5 z generowaniem ramek, zastosowano splotową sieć neuronową (CNN) przeszkoloną w zakresie rozległych zestawów danych gier wideo. Jednak DLSS 4 przesuwa się na model transformatora lub TNN, który może analizować dwa razy więcej parametrów, oferując głębsze zrozumienie scen i bardziej wyrafinowane przetwarzanie.

Ten nowy model znacznie poprawia super próbkowanie DLSS i rekonstrukcję Raya DLSS, zachowując drobniejsze szczegóły dotyczące ostrzejszej rozgrywki. Zwiększa także wytwarzanie ramek, przy czym generacja wielopasmowa DLSS 4 jest w stanie wytwarzać cztery sztuczne ramki dla każdej renderowanej ramki, potencjalnie czterokrotnie. Aby złagodzić obawy dotyczące opóźnienia wejściowego, NVIDIA integruje NVIDIA Reflex 2.0, co zmniejsza opóźnienie w celu utrzymania reakcji.

Chociaż DLSS 4 jest imponujący, nie jest bez wad. Ramy generowane przez AI mogą czasem powodować niewielkie duchy za ruchomymi obiektami, szczególnie przy wyższych ustawieniach generowania ram. Nvidia mądrze pozwala użytkownikom dostosować wytwarzanie ramek w celu dopasowania do odświeżania ich monitora, zapobiegając problemom takim jak łzawienie ekranu.

Nawet bez karty serii RTX 50 możesz skorzystać z nowego modelu transformatora dla Super Resolution DLSS i rekonstrukcji Ray DLSS za pomocą aplikacji NVIDIA, która umożliwia również tryb DLSS Ultra Performance i DLAA, jeśli nie jest obsługiwany przez grę.

Dlaczego DLS mają znaczenie dla gier?

DLSS jest zmieniającym się w grę na PC, szczególnie dla osób z procesorem graficznym NVIDIA o średnim lub niższym wyniku. Umożliwia dostęp do wyższych ustawień graficznych i rozdzielczości, przedłużając żywotność procesora graficznego wśród rosnących cen. Ta przyjazna dla konsumentów funkcja jest dobrodziejstwem dla graczy świadczących budżet.

DLSS pobudziło również konkurencję, a AMD i Intel wprowadziły własne technologie zwiększające zwiększenie, AMD FidelityFx Super Resolution (FSR) i Intel XE Super Sampling (XESS). Podczas gdy DLSS 4 NVIDIA oferuje najwyższą jakość obrazu i generowanie ramek, konkurencja obniżyła barierę ceny do wyceny w wielu scenariuszach gier.

Nvidia DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess

DLSS Nvidia stoi w obliczu konkurencji z Super -Resolution FidelityFX (FSR) i Intela XE Super Sampling (XESS). Zaawansowany model AI DLSS 4 zapewnia znaczną przewagę w jakości obrazu i generowaniu ramek z minimalnym opóźnieniem wejściowym. Podczas gdy technologie AMD i Intela oferują podobne zwiększenie i generowanie ram, DLSS NVIDIA ogólnie zapewnia chrupiące, bardziej spójne wizualizacje z mniejszą liczbą artefaktów.

Warto zauważyć, że DLSS jest wyłączny dla GPU NVIDIA i wymaga wdrożenia programistów gier, w przeciwieństwie do FSR AMD. Chociaż liczba gier obsługiwanych przez DLSS znacznie wzrosła, nie jest ona powszechnie dostępna i nie ma domyślnego sposobu na włączenie go we wszystkich grach.

Wniosek

Nvidia DLSS przekształciła branżę gier i nadal ewoluuje. Jest to świadectwo zaangażowania NVIDIA w zwiększanie doświadczeń gier i rozszerzanie długowieczności GPU. Chociaż nie są idealne, DLSS w najlepszym wydaniu jest bardzo wpływowy.

Jednak Nvidia nie jest już jedynym graczem w terenie, a AMD i Intel oferują konkurencyjne rozwiązania dotyczące wyrównania. Jako gracz konieczne jest rozważenie kosztów procesora graficznego w stosunku do gry, w które grasz, aby znaleźć najlepszą wartość dla twoich potrzeb.