DLSS: Revolutionierung der Spielleistung

Die DLSS von Nvidia oder Deep Learning Super Samping ist ein Spielveränderer für PC-Spiele. Es stärkt die Leistung und erweitert die Lebensdauer von NVIDIA -Grafikkarten, vorausgesetzt, das Spiel unterstützt es - eine Anzahl ständig wächst.

Seit seinem Debüt 2019 hat DLSS zahlreiche Verfeinerungen erfahren, die sich auf den Betrieb, die Effektivität und die Merkmale in den RTX -Generationen von NVIDIA auswirken. Dieser Leitfaden erklärt, was DLSS ist, wie es funktioniert, seine wichtigsten Unterschiede zwischen den Versionen und seine Relevanz, auch wenn Sie derzeit keine NVIDIA -Karte besitzen.

Zusätzliche Beiträge von Matthew S. Smith.

Was ist DLSS?

Nvidia DLSS oder Deep Learning Super -Sampling ist das proprietäre System von NVIDIA zur Verbesserung der Spielleistung und der Bildqualität. "Super -Sampling" bezieht sich auf die intelligente Hochschulen von Spielen zu höheren Auflösungen und erreicht dies mit einem minimalen Leistungsaufwand dank eines neuronalen Netzwerks, das nach umfangreichen Gameplay -Daten geschult wurde.

DLSS konzentriert sich zunächst auf die Hochskalierung und enthält jetzt mehrere Merkmale: DLSS-Ray-Rekonstruktion (AI-verstärkte Beleuchtung und Schatten); DLSS-Rahmengenerierung und Multi-Frame-Generierung (AI-inerierte Frames für höhere FPS); und DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing), das AI-verstärkte Anti-Aliasing für überlegene Bilder als native Auflösung anwendet.

Die Superauflösung, besonders nützlich bei Strahlenverfolgung, ist das häufigste Merkmal. DLSS-unterstützte Spiele bieten normalerweise Ultra-Leistung, Leistung, ausgewogene und Qualitätsmodi. Jeder rendert mit einer niedrigeren Auflösung (für höhere FPS) und dann mit AI zu Ihrer nativen Auflösung. Beispielsweise in Cyberpunk 2077 bei 4K mit DLSS -Qualität rendert das Spiel bei 1440p und dann bei DLSS -Upscales auf 4K, was zu deutlich höheren Bildraten führt.

Das neuronale Rendering von DLSS unterscheidet sich von älteren Techniken wie Checkerboard -Rendering. Es fügt Details hinzu, die in der nativen Auflösung nicht vorhanden sind und Details bei anderen Upscaling -Methoden aufbewahren. Artefakte wie "sprudelnde" Schatten oder flackernde Linien können jedoch auftreten, obwohl diese signifikant reduziert wurden, insbesondere bei DLSS 4.

Der Generationssprung: DLSS 3 bis DLSS 4

Die RTX 50-Serie stellten DLSS 4 vor, die das KI-Modell revolutionierten. Um die Auswirkungen zu verstehen, untersuchen wir die zugrunde liegenden KI -Motoren.

DLSS 3 (einschließlich DLSS 3.5 mit Rahmenerzeugung) verwendete ein Faltungsnetz (CNN). Es wurde auf riesigen Videospieldaten trainiert und analysierte Szenen, räumliche Beziehungen, Kanten und andere Schlüsselelemente. Dieses Modell ist effektiv, aber Fortschritte im maschinellen Lernen haben zu einer Änderung geführt.

DLSS 4 verwendet ein weitaus fähigerer Transformatormodell (TNN). Es analysiert doppelt so den Parametern und liefert ein tieferes Verständnis der Szene. Der Transformator interpretiert Inputs raffinierter und erkennt Langstreckenmuster. Es "denkt" tiefer, erwartet zukünftige Ereignisse mit größerer Genauigkeit und einer effektiveren Verarbeitung.

Dies führt zu einer überlegenen Superprobenahme und einer Strahlrekonstruktion in DLSS 4. Weitere feine Details werden erhalten, was zu schärferen Grafiken führt. Bisher verlorene Details wie Oberflächentexturen werden deutlich gerendert. Artefakte sind weniger verbreitet. Die Verbesserungen sind sofort auffällig.

Der TNN verbessert auch die Rahmenerzeugung erheblich. Während DLSS 3.5 einen Rahmen einfügte, erzeugt DLSS 4 für jeden gerenderten Rahmen (Multi-Frame-Erzeugung) vier, wodurch die Frame-Raten potenziell verdoppelt, verdreifacht oder weiter zunimmt.

NVIDIA Reflex 2.0 minimiert die Input -Latenz, um die Reaktionsfähigkeit aufrechtzuerhalten. Obwohl nicht perfekt (kleinere Ghosting kann auftreten, insbesondere bei Einstellungen mit höherer Rahmengenerierung), können Benutzer die Rahmenerzeugung so anpassen, dass sie die Aktualisierungsrate ihres Monitors entspricht, um Probleme wie Bildschirmriss zu vermeiden.

Auch ohne RTX 50-Serie ist das neue TNN-Modell (für die Superauflösung und die Ray-Rekonstruktion) über die NVIDIA-App zusammen mit dem DLSS-Ultra-Leistungsmodus und DLAA zugänglich, auch wenn das Spiel sie nicht nativ unterstützt.

Warum ist DLSS für das Spielen von Bedeutung?

DLSS ist für PC -Spiele transformativ. Für NVIDIA-Karten mit mittlerer oder niedrigerer Ende ermöglicht es höhere Grafikeinstellungen und -auflösungen. Es erweitert auch die GPU -Lebensdauer und ermöglicht die spielbaren Bildraten auch mit reduzierten Einstellungen oder veränderten Leistungsmodi. Es ist ein konsumentenfreundliches Feature für Spieler mit Budgetbeschränkungen.

DLSS hat sich weitgehend auf PC -Spiele ausgewirkt. Während Nvidia der erste war, bieten AMD (FSR) und Intel (XES) konkurrierende Technologien an. Während die Preisstrategie von NVIDIA umstritten ist, hat DLSS den Preis-Leistungs-Verhältnis von Preis zu Leistung unbestreitbar verbessert.

Nvidia DLSS gegen AMD FSR gegen Intel Xess

DLSS übertrifft die Wettbewerber aufgrund der verbesserten Bildqualität von DLSS 4 und seiner Multi-Frame-Generation mit niedriger Latenz. AMD und Intel bieten eine Hochskalierung und Rahmengenerierung an, aber das maschinelle Lernen von Nvidia bietet ein knackigeres, konsistenteres Bild mit weniger Artefakten.

Im Gegensatz zu AMD FSR ist DLSS jedoch exklusiv für NVIDIA -Karten und erfordert die Implementierung der Entwickler. Während die Unterstützung weit verbreitet ist, ist sie nicht universell.

Abschluss

Nvidia DLSS ist eine bahnbrechende Technologie, die sich weiter verbessert. Obwohl es nicht perfekt ist, verbessert es das Spielerlebnis erheblich und erweitert die GPU -Langlebigkeit. AMD und Intel bieten jedoch Alternativen an. Letztendlich hängt die beste Wahl von den individuellen Bedürfnissen, den GPU -Kosten und den gespielten Spielen ab.