DLSS NVIDIA lub głębokie uczenie się Super Sampling zrewolucjonizowało gry komputerowe od czasu wprowadzenia w 2019 r. Ta innowacyjna technologia znacznie zwiększa wydajność i zwiększa długowieczność kart graficznych RTX NVIDIA, szczególnie dla graczy grających tytuły, które obsługują DLS. Ponieważ system ewoluował w wielu aktualizacjach, kluczowe jest zrozumienie jego mechaniki, różnic w pokoleniach RTX NVIDIA i jego ogólne znaczenie dla społeczności gier - nawet jeśli obecnie nie używasz procesora graficznego NVIDIA.

Dodatkowe wkład Matthew S. Smith.

Co to jest DLSS?

NVIDIA DLSS lub głębokie uczenie się Super Sampling to zastrzeżona technologia zaprojektowana w celu poprawy zarówno wydajności, jak i jakości wizualnej. Aspekt „Super Sampling” odnosi się do jego zdolności do ekskluzywnych gier do wyższych rozdzielczości za pomocą sieci neuronowej przeszkolonej na temat szeroko zakrojonych danych. Ta metoda pozwala na najwyższą jakość obrazu bez uderzenia wydajności zwykle powiązanej z ręcznie zwiększającymi ustawienia rozdzielczości w grze.

Poza początkowymi możliwościami DLSS obejmuje teraz kilka zaawansowanych funkcji. Rekonstrukcja Ray DLSS wykorzystuje sztuczną inteligencję do udoskonalania oświetlenia i jakości cienia, podczas gdy generowanie ramek DLSS i AI generowania wielu ramek do wstawienia dodatkowych ram, znacznie zwiększając FPS. Ponadto DLAA (głębokie uczenie się antyaliasingowe) zwiększa grafikę poza możliwościami natywnej rozdzielczości poprzez zastosowanie przeciwdziałania ai-ai-aliasing.

Super rozdzielczość, najbardziej rozpoznawalna funkcja DLSS, jest szczególnie korzystna w połączeniu z śledzeniem promieni. W obsługiwanych grach możesz włączyć DLSS w różnych trybach, takich jak ultra wydajność, wydajność, zrównoważone i jakość. Na przykład w grze takiej jak Cyberpunk 2077 wybór rozdzielczości 4K z trybem jakości DLSS oznacza, że ​​gra renderuje 1440p, co jest łatwiejsze w obsłudze przy wyższej liczbie klatek na sekundę, a następnie DLSS podskoczy do 4K. Podejście to daje wyższe liczby klatek na sekundę niż możliwe do osiągnięcia w natywnej 4K, dzięki wspomaganiu AI.

Należy zauważyć, że neuronowe renderowanie DLSS różni się znacznie od starszych metod, takich jak renderowanie szachownicy. DLSS może zwiększyć szczegóły, które nie są widoczne w rozdzielczości natywnej i zachować szczegóły utracone w innych technikach wyrównania. Może jednak wprowadzać artefakty, takie jak „bulgotanie” cieni lub migoczące linie, chociaż zostały one zasadniczo złagodzone w DLSS 4.

Skok pokoleniowy: DLSS 3 do DLSS 4

Wraz z nadejściem serii RTX 50, NVIDIA wprowadziła DLSS 4, która odnowiła model AI w celu znacznego zwiększenia jakości i możliwości. DLSS 3 i 3.5 wykorzystali splotową sieć neuronową (CNN) przeszkoloną w zakresie rozległych zestawów danych zawartości gier wideo. Jednak DLSS 4 przechodzi do bardziej zaawansowanego modelu transformatora lub TNN, zdolnego do analizy dwa razy więcej parametrów i głębszego zrozumienia scen. Ten model poprawia rozpoznawanie wzorów dalekiego zasięgu, dokładniej przewiduje przyszłą rozgrywkę i skuteczniej przetwarza elementy systemu DLSS.

Model TNN DLSS 4 poprawia super pobieranie próbek i rekonstrukcję Ray, co daje ostrzejszą rozgrywkę z drobniejszymi detalami i zmniejszonymi artefaktami, takimi jak bulgotanie cieni i migoczące linie. Ponadto nowy model generowania wieloklasowego generacji DLSS, które może wygenerować cztery sztuczne ramki dla każdej renderowanej ramki, znacznie rosnące wskaźniki klatek na sekundę. Aby złagodzić obawy dotyczące opóźnienia wejściowego, NVIDIA integruje DLSS z NVIDIA Reflex 2.0, który minimalizuje opóźnienie w celu utrzymania reakcji.

Podczas gdy DLSS 4 oferuje imponujące postępy, nie jest to bez potencjalnych problemów. Generowanie ram może czasem prowadzić do drobnego ducha za ruchomymi obiektami, szczególnie przy wyższych ustawieniach. NVIDIA rozwiązuje to, umożliwiając użytkownikom dostosowanie ustawień generowania ram i zalecając dostosowanie z szybkością odświeżania monitora, aby uniknąć problemów, takich jak łzawienie ekranu.

Nawet bez karty serii RTX 50 gracze mogą skorzystać z poprawy jakości obrazu nowego modelu transformatora za pośrednictwem aplikacji NVIDIA, która umożliwia również tryb Ultra Performance DLSS i DLAA dla kompatybilnych gier.

Dlaczego DLS mają znaczenie dla gier?

DLSS to technologia transformacyjna w grach komputerowych. Umożliwia użytkownikom z GPU NVIDIA o średnim lub niższym wyniku dostępu do wyższych ustawień graficznych i rozdzielczości. Rozszerza również żywotność GPU, umożliwiając użytkownikom utrzymanie gry na klatce gry w dostosowane ustawienia lub tryby wydajności, dzięki czemu jest to cenna funkcja dla graczy świadomych budżetu.

DLSS ustanowił nowy standard w grach komputerowych, zachęcając konkurentów, takich jak AMD i Intel do opracowania własnych technologii wysadzenia, AMD FidelityFx Super Resolution (FSR) i Intel XE Super Sampling (XESS). Podczas gdy strategia wyceny NVIDIA dla GPU może być kontrowersyjna, DLSS skutecznie obniżyła barierę wydajności do ceny dla wielu scenariuszy gier.

Nvidia DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess

DLSS Nvidia stoi w obliczu konkurencji z FSR AMD i XESS Intela. Najwyższa jakość obrazu i możliwości generowania wielu ramek DLSS 4 nadają mu znaczną przewagę. Podczas gdy technologie AMD i Intela oferują wzrost i generowanie ram, sprawność maszynowa NVIDIA prowadzi do chrupku, bardziej spójnych obrazów z mniejszą liczbą artefaktów.

Warto zauważyć, że DLSS jest wyłączny dla GPU NVIDIA i wymaga wdrożenia programistów gier, w przeciwieństwie do bardziej uniwersalnie dostępnego FSR. Chociaż liczba gier obsługiwanych przez DLSS znacznie wzrosła, nie jest ona powszechnie dostępna we wszystkich tytułach.

Wniosek

NVIDIA DLSS nadal ewoluuje, oferując imponujące ulepszenia doświadczeń związanych z grami i rozszerzając życie GPU. Podczas gdy stoi w obliczu konkurencji ze strony AMD i Intela, jego zaawansowane możliwości AI i ulepszenia wydajności wyróżniają je. Podobnie jak w przypadku każdej technologii gier, konieczne jest rozważenie kosztów GPU i jego funkcji w stosunku do konkretnych gier, w które grasz, aby określić najlepszą wartość dla twoich potrzeb gier.