Die DLSS von NVIDIA oder Deep Learning Super -Sampling hat seit seiner Einführung im Jahr 2019 PC -Spiele revolutioniert. Diese Technologie steigert die Leistung erheblich und verbessert die Langlebigkeit der RTX -Grafikkarten von NVIDIA, vorausgesetzt, Sie spielen eines der vielen Spiele, die es unterstützen. Im Laufe der Jahre hat DLSS zahlreiche Aktualisierungen verzeichnet, die seine Funktionalität und die Differenzierung von Funktionen über die RTX -Generationen von NVIDIA verbesserten. In diesem umfassenden Leitfaden untersuchen wir, was DLSS ist, wie es funktioniert, welche Unterschiede zwischen seinen Versionen und warum es wichtig ist - auch wenn Sie derzeit keine NVIDIA -Grafikkarte verwenden.

*Zusätzliche Beiträge von Matthew S. Smith.*

Was ist DLSS?

Nvidia DLSS oder Deep Learning Super -Sampling ist eine proprietäre Technologie, die sowohl die Leistung als auch die Bildqualität in Spielen verbessern soll. Der Begriff "Super -Probenahme" bezieht sich auf seine Fähigkeit, Spiele mit einem neuronalen Netzwerk, das nach umfangreichen Gameplay -Daten geschult wurde, zu höheren Auflösungen zu verbessern. Dies ermöglicht höhere Auflösungen mit minimalen Auswirkungen auf die Leistung im Vergleich zu einer manuellen Einstellung einer höheren Auflösung im Spiel.

Abgesehen von den anfänglichen Hochschaltfunktionen enthält DLS nun mehrere andere Systeme, um die Bildqualität zu verbessern. Dazu gehören die Rekonstruktion von DLSS -Strahlen, die mit AI die Beleuchtung und Schatten verbessert. DLSS-Rahmenerzeugung und Multi-Frame-Erzeugung, die AI-generierte Frames einfügen, um die FPS zu steigern; und DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing), das AI-verstärkte Anti-Aliasing für überlegene Grafiken bei der nativen Auflösung anwendet.

Die Superauflösung ist die bekannteste Funktion von DLSS, besonders vorteilhaft, wenn sie mit Strahlenverfolgung gepaart werden. In unterstützten Spielen können Sie DLSs durch verschiedene Modi wie Ultra -Leistung, Leistung, Ausgewogenheit und Qualität ermöglichen. Zum Beispiel bedeutet die Auswahl der 4K-Auflösung mit dem DLSS-Qualitätsmodus in Cyberpunk 2077 das Spiel mit 1440p, die DLSS dann auf 4K überschreiten, was zu höheren Bildraten aufgrund der niedrigeren Auflösung von Rendern und der Ai-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-upscaling führt.

Das neuronale Rendering von DLSS unterscheidet sich erheblich von älteren Techniken wie dem Rendering von Schachbrett. Es kann Details hinzufügen, die bei der nativen Auflösung nicht sichtbar sind, und Details bei anderen Upscaling -Methoden aufbewahren. Es kann jedoch Artefakte wie "sprudelnde" Schatten oder flackernde Linien einführen, obwohl diese mit DLSS 4 stark reduziert wurden.

Der Generationssprung: DLSS 3 bis DLSS 4

Mit der RTX 50-Serie führte NVIDIA DLSS 4 ein, das ein neues KI-Modell namens Transformator Neural Network (TNN) verwendet. Dieses Modell, das doppelt so viele Parameter analysieren kann wie sein Vorgänger, das in DLSS 3 verwendete Fix -Neural Network (CNN), bietet ein verbessertes Verständnis und Verarbeitung von Szenen. Die Fähigkeit des TNN, Langstreckenmuster zu interpretieren, führt zu schärferem Gameplay, besserem Texturdetail und weniger visuellen Artefakten.

Das TNN -Modell von DLSS 4 verbessert auch die Rahmenerzeugung signifikant. Während DLSS 3.5 einen Rahmen zwischen zwei nativ gerenderten Frames einfügen könnte, kann die Multi -Frame -Erzeugung von DLSS 4 bis zu vier künstliche Rahmen pro gerendertem Rahmen erzeugen, was die Bildraten drastisch erhöht. Um Bedenken hinsichtlich der Input -Verzögerung zu mildern, integriert Nvidia Nvidia Reflex 2.0, was die Latenz reduziert, um die Reaktionsfähigkeit aufrechtzuerhalten.

Obwohl die Multi-Frame-Generation von DLSS 4 für die RTX 50-Serie exklusiv ist, stehen allen RTX-Benutzern des neuen TNN-Modellqualität über die NVIDIA-App den Bildqualität zur Verfügung, mit dem auch die DLSS-Ultra-Leistungsmodus und DLAA in Spielen in Spielen ermöglicht werden können, die diese Optionen nicht nativ unterstützen.

Warum ist DLSS für das Spielen von Bedeutung?

DLSS ist ein Game-Changer für PC-Spiele, insbesondere für Benutzer mit NVIDIA-Grafikkarten mit mittlerer oder niedrigerer Leistung. Es ermöglicht höhere Grafikeinstellungen und -auflösungen, die sonst unerreichbar wären und die Lebensdauer Ihrer GPU verlängern. Mit zunehmender Grafikkartenpreise bietet DLSS eine kostengünstige Möglichkeit, die spielbaren Bildraten durch Anpassung der Einstellungen oder Leistungsmodi aufrechtzuerhalten.

DLSS hat auch den Wettbewerb angeregt, wobei AMD und Intel ihre eigenen Hochschalttechnologien, AMD Fidelityfx Super Resolution (FSR) und Intel XE Super -Sample (XES) vorgestellt haben. Während die DLSS von NVIDIA in den Funktionen der Bildqualität und der Rahmengenerierung führt, hat der Wettbewerb dazu beigetragen, die Performance-to-Price-Barriere in vielen Spielszenarien zu senken.

Nvidia DLSS gegen AMD FSR gegen Intel Xess

Der DLSS von Nvidia steht dem Wettbewerb aus AMDs FidelityFX Super Resolution (FSR) und Intel XE Super Sample (XES) aus. Das fortschrittliche KI-Modell von DLSS 4 bietet eine überlegene Bildqualität und die mehrerer Multi-Frame-Generation mit geringer Latenz, wodurch es einen Vorteil gegenüber seinen Konkurrenten bietet. Während die Technologien von AMD und Intel ähnliche Hochschulen und Rahmengenerierung bieten, führen die Funktionen des maschinellen Lernens von NVIDIA im Allgemeinen zu knirschigeren, konsistenten Bildern mit weniger Artefakten.

Es ist erwähnenswert, dass DLSS exklusiv für NVIDIA -Grafikkarten ist und im Gegensatz zu AMDs FSR die Implementierung des Spieleentwicklers erfordert. Obwohl die Anzahl der DLSS-unterstützten Spiele erheblich zugenommen hat, unterstützen nicht alle Spiele es, und es gibt keine Standardmethode, um sie in allen Titeln zu ermöglichen.

Abschluss

Nvidia DLSS hat die Spielebranche verändert und entwickelt sich weiter. Es ist ein Beweis für das Engagement von Nvidia, Spielerfahrungen zu verbessern und das Leben von GPUs zu verlängern. DLSS in Bestform kann sich jedoch auf Ihr Spielerlebnis erheblich auswirken. Da AMD und Intel ihre eigenen Hochskalierungslösungen anbieten, ist es wichtig, die Kosten und Funktionen Ihrer GPU gegen die Spiele abzuwägen, die Sie spielen, um den besten Wert für Ihre Bedürfnisse zu finden.