DLSS NVIDIA lub głębokie uczenie się Super Sampling zrewolucjonizowało gry komputerowe od czasu wprowadzenia w 2019 roku. Technologia ta znacznie zwiększa wydajność i zwiększa długowieczność kart graficznych RTX NVIDIA, pod warunkiem, że grasz w jedną z wielu gier, które ją obsługują. Z biegiem lat DLSS widział wiele aktualizacji, poprawiając swoją funkcjonalność i różnicowanie funkcji w pokoleniach RTX NVIDIA. W tym kompleksowym przewodniku zbadamy, czym jest DLSS, jak to działa, różnice między jego wersjami i dlaczego jest to ważne - nawet jeśli obecnie nie używasz karty graficznej NVIDIA.

*Dodatkowe wkład Matthew S. Smith.*

Co to jest DLSS?

NVIDIA DLSS lub głębokie uczenie się Super Sampling to zastrzeżona technologia zaprojektowana w celu zwiększenia jakości i jakości obrazu w grach. Termin „Super Sampling” odnosi się do jego zdolności do ekskluzywnych gier do wyższych rozdzielczości przy użyciu sieci neuronowej przeszkolonej w zakresie szeroko zakrojonych danych. Pozwala to na wyższe rozdzielczości przy minimalnym wpływie wydajności w porównaniu do ręcznego ustalania wyższej rozdzielczości w grze.

Poza początkowymi możliwościami przekraczania, DLSS obejmuje teraz kilka innych systemów w celu poprawy jakości obrazu. Należą do nich rekonstrukcja Ray DLSS, która wykorzystuje sztuczną inteligencję w celu zwiększenia oświetlenia i cieni; Generowanie ramek DLSS i generowanie wielu ram, które wstawiają ramki generowane przez AI, aby zwiększyć FPS; i DLAA (głębokie uczenie się antyaliasingowe), które stosuje przeciwdziałanie AI-wzmocnionemu wobec doskonałej grafiki w rozdzielczości natywnej.

Super rozdzielczość jest najbardziej rozpoznawalną cechą DLSS, szczególnie korzystną w połączeniu z śledzeniem promieni. W obsługiwanych grach możesz włączyć DLSS w różnych trybach, takich jak ultra wydajność, wydajność, zrównoważona i jakość. Na przykład w Cyberpunk 2077 wybór rozdzielczości 4K z trybem jakości DLSS oznacza, że ​​gra renderuje 1440p, która następnie DLSS zwiększa do 4K, co powoduje wyższą liczbę klatek na sekundę ze względu na niższą rozdzielczość renderowania i wspomaganie AI.

Neuronowe renderowanie DLSS różni się znacznie od starszych technik, takich jak renderowanie szachownicy. Może dodać szczegóły, które nie są widoczne w rozdzielczości natywnej i zachować szczegóły utracone w innych metodach wzrostu. 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 wykorzystuje nowy model AI o nazwie Neural Neural Network Transformer (TNN). Ten model, który jest w stanie analizować dwa razy więcej parametrów niż jego poprzednik, Convolutional Neural Network (CNN) stosowana w DLSS 3, oferuje lepsze zrozumienie i przetwarzanie scen. Zdolność TNN do interpretacji wzorów dalekiego zasięgu powoduje ostrzejszą rozgrywkę, lepsze detale tekstur i mniej artefaktów wizualnych.

Model TNN DLSS 4 również znacznie poprawia wytwarzanie ramek. Podczas gdy DLSS 3.5 może wstawić jedną ramkę między dwiema natywnie renderowanymi ramkami, generacja wieloklasowa DLSS 4 może wygenerować do czterech sztucznych ramek na renderowaną ramkę, znacznie zwiększając szybkość klatek. Aby złagodzić obawy dotyczące opóźnienia wejściowego, NVIDIA integruje NVIDIA Reflex 2.0, co zmniejsza opóźnienie w celu utrzymania reakcji.

Chociaż generacja wieloklasowań DLSS 4 jest wyłączna dla serii RTX 50, korzyści nowej jakości obrazu TNN Model są dostępne dla wszystkich użytkowników RTX za pośrednictwem aplikacji NVIDIA, która umożliwia również włączenie trybu Ultra Performance DLSS i DLAA w grach, które nie potwierdzają tych opcji.

Dlaczego DLS mają znaczenie dla gier?

DLSS jest zmieniającym grę do gier komputerowych, szczególnie dla użytkowników z kartami graficznymi NVIDIA o średnim lub niższej wydajności. Umożliwia wyższe ustawienia graficzne i rozdzielczości, które w przeciwnym razie byłyby nieosiągalne, przedłużeniem życia procesora graficznego. W miarę wzrostu cen kart graficznych DLSS oferuje opłacalny sposób na utrzymanie grywalnej liczby klatek na sekundę poprzez dostosowanie ustawień lub trybów wydajności.

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 NVIDIA prowadzi w jakości obrazu i możliwości generowania ramek, konkurencja pomogła obniżyć barierę wydajności do ceny 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 najwyższą jakość obrazu i generacja wielokamorowa z niskim opóźnieniem, co daje przewagę nad rywalami. Podczas gdy technologie AMD i Intela oferują podobne zwiększenie i generowanie ram, możliwości uczenia maszynowego NVIDIA ogólnie powodują chrupiące, bardziej spójne obrazy z mniejszą liczbą artefaktów.

Warto zauważyć, że DLSS jest wyłączny dla kart graficznych NVIDIA i wymaga wdrożenia programistów gier, w przeciwieństwie do FSR AMD. Chociaż liczba gier obsługiwanych przez DLSS znacznie wzrosła, nie wszystkie gry go obsługują i nie ma domyślnego sposobu włączenia go we wszystkich tytułach.

Wniosek

Nvidia DLSS przekształciła branżę gier i nadal ewoluuje. Jest to świadectwo zaangażowania Nvidii w poszerzenie doświadczeń gier i rozszerzenie życia GPU. Chociaż nie są idealne, DLSS w najlepszym wydaniu mogą znacząco wpłynąć na twoje wrażenia z gier. Ponieważ AMD i Intel oferują własne rozwiązania o zwiększaniu skali, ważne jest rozważenie kosztów i funkcji GPU w stosunku do gry, w które grasz, aby znaleźć najlepszą wartość dla twoich potrzeb.