DLSS NVIDIA, или Super Sampling Deep Learning, произвела революцию в ПК -игры с момента его введения в 2019 году. Эта технология значительно повышает производительность и повышает долговечность видеокарт NVIDIA RTX, при условии, что вы играете в одну из многих игр, которые поддерживают их. На протяжении многих лет DLSS наблюдал многочисленные обновления, улучшая свои функциональные возможности и дифференцируя функции в рамках Nvidia RTX Generations. В этом комплексном руководстве мы рассмотрим, что такое DLSS, как это работает, различия между его версиями и почему это важно - даже если вы в настоящее время не используете видеокарту NVIDIA.

*Дополнительные вклад Мэтью С. Смита.*

Что такое DLSS?

NVIDIA DLSS, или Super Sampling Deep Learning, представляет собой проприетарную технологию, предназначенную для повышения как производительности, так и качества изображения в играх. Термин «супер выборка» относится к его способности повысить масштаб игр к более высоким разрешениям с использованием нейронной сети, обученной обширным данным игрового процесса. Это позволяет иметь более высокие разрешения с минимальным воздействием на производительность по сравнению с ручным вручную в игре более высокого разрешения.

Помимо первоначальных возможностей для масштабирования, DLSS теперь включает в себя несколько других систем для улучшения качества изображения. К ним относятся реконструкция DLSS Ray, которая использует ИИ для улучшения освещения и теней; Генерация кадров DLSS и генерация мульти фреймов, которые вставляют сгенерированные AI рамы для повышения FPS; и DLAA (глубокое обучение анти-алиатам), которое применяет A-усиленные A-алиасы для превосходной графики при нативном разрешении.

Super Resolution является наиболее признанной особенностью DLSS, особенно полезной в сочетании с трассировкой лучей. В поддерживаемых играх вы можете включить DLSS через различные режимы, такие как Ultra Performance, производительность, сбалансированная и качество. Например, в Cyberpunk 2077 выбор разрешения 4K с режимом качества DLSS означает, что игра рендерирует на уровне 1440p, что DLSS затем увеличивает до 4K, что приводит к более высокой частоте кадров из-за более низкого разрешения рендеринга и A-A-A-Assisted Specaling.

Нейронное рендеринг DLSS значительно отличается от более старых методов, таких как рендеринг шахматизма. Он может добавить детали, не видные при нативном разрешении, и сохранить детали, потерянные в других методах масштабирования. Тем не менее, он может вводить артефакты, такие как «пузырящие» тени или мерцающие линии, хотя они были значительно уменьшены с DLSS 4.

Прыжок поколений: DLSS 3 до DLSS 4

С RTX 50-й серии, NVIDIA представила DLSS 4, в которой используется новая модель ИИ, называемая нейронной сетью трансформатора (TNN). Эта модель, способная анализировать вдвое больше параметров, чем ее предшественник, сверточная нейронная сеть (CNN), используемая в DLSS 3, предлагает улучшенное понимание и обработку сцены. Способность TNN интерпретировать узоры на дальние расстояния приводит к более четким игровым процессу, лучшей детализации текстуры и в меньшем количестве визуальных артефактов.

Модель TNN DLSS 4 также значительно улучшает генерацию кадров. В то время как DLSS 3.5 может вставить один кадр между двумя изначальными кадрами, Multi Frame Generation DLSS 4 может генерировать до четырех искусственных кадров на кадр, что значительно увеличивает частоту кадров. Чтобы смягчить опасения по поводу входного задержки, NVIDIA интегрирует NVIDIA Reflex 2.0, что снижает задержку для поддержания отзывчивости.

Несмотря на то, что Multi Frame Generation DLSS 4 является эксклюзивным для серии RTX 50, новые преимущества качества изображений TNN модели доступны для всех пользователей RTX через приложение NVIDIA, которое также позволяет обеспечить режим производительности DLSS Ultra и DLAA в играх, которые не национально поддерживают эти варианты.

Почему DLSS имеет значение для игр?

DLSS-это изменение игры для ПК, особенно для пользователей с графическими картами NVIDIA в среднем или более низком уровне. Это обеспечивает более высокие настройки графики и резолюции, которые в противном случае были бы недостижимыми, продлевая жизнь вашего графического процессора. По мере того, как цены на графические карты продолжают расти, DLSS предлагает экономически эффективный способ поддержания игровой частоты кадров путем настройки настроек или режимов производительности.

DLSS также стимулировал конкуренцию, когда AMD и Intel представляли свои собственные технологии повышения масштабирования, Super Resolution Amd FidelityFX (FSR) и Super Sampling Intel XE (XESS). В то время как DLSS NVIDIA ведет в качестве качества изображения и возможностей генерации кадров, конкуренция помогла снизить барьер производительности в области во многих игровых сценариях.

Nvidia dlss против AMD FSR против Intel Xess

DLSS NVIDIA сталкивается с конкуренцией со стороны Super Resolution AMD FidelityFX (FSR) и Super Sampling Intel (XESS). Расширенная модель искусственного интеллекта DLSS 4 обеспечивает превосходное качество изображения и многократное генерацию с низкой задержкой, что дает ей преимущество над своими конкурентами. В то время как технологии AMD и Intel предлагают аналогичное масштабирование и генерацию кадров, возможности машинного обучения NVIDIA, как правило, приводят к более четким, более последовательным изображениям с меньшим количеством артефактов.

Стоит отметить, что DLSS является эксклюзивным для графических карт NVIDIA и требует реализации разработчика игр, в отличие от FSR AMD. Хотя количество игр, поддерживаемых DLSS, значительно выросло, не все игры поддерживают их, и нет никакого способа по умолчанию, чтобы включить их во всех названиях.

Заключение

Nvidia DLSS изменил игровую индустрию и продолжает развиваться. Это свидетельствует о приверженности Nvidia повысить игровой опыт и продлить жизнь графических процессоров. Несмотря на то, что DLSS в лучшем виде не идеально повлияет на ваш игровой опыт. Поскольку AMD и Intel предлагают свои собственные решения для масштабирования, крайне важно взвесить стоимость и функции вашего графического процессора против игр, которые вы играете, чтобы найти наилучшую ценность для ваших нужд.