DLSS: Revolución del rendimiento de los juegos

El DLSS de NVIDIA, o Deep Learning Super Muesting, es un cambio de juego para los juegos de PC. Aumenta significativamente el rendimiento y extiende la vida útil de las tarjetas de gráficos NVIDIA, siempre que el juego lo respalde, un número en constante crecimiento.

Desde su debut en 2019, DLSS ha sufrido numerosos refinamientos, impactando su operación, efectividad y características en las generaciones RTX de NVIDIA. Esta guía explica qué es DLSS, cómo funciona, sus diferencias clave entre las versiones y su relevancia, incluso si actualmente no posee una tarjeta NVIDIA.

Contribuciones adicionales de Matthew S. Smith.

¿Qué es DLSS?

NVIDIA DLSS, o Learning Deep Learning Super Sample, es el sistema patentado de Nvidia para mejorar el rendimiento del juego y la calidad de la imagen. "Super Muestling" se refiere a su mejora inteligente de los juegos a resoluciones más altas, logrando esto con una sobrecarga de rendimiento mínima gracias a una red neuronal entrenada en datos de juego extensos.

Mientras inicialmente se centra en la escalada, DLSS ahora incorpora varias características: Reconstrucción de rayos DLSS (iluminación y sombras mejoradas de AI); Generación de cuadros de DLSS y generación de múltiples cuadros (marcos insertados AI para FPS más altos); y DLAA (anti-aliasing de aprendizaje profundo), que aplica antialiasing mejorado con AI para imágenes superiores que la resolución nativa.

La súper resolución, particularmente útil con el trazado de rayos, es la característica más común. Los juegos respaldados por DLSS generalmente ofrecen modos de rendimiento, rendimiento, equilibrado y de calidad ultra. Cada cada uno representa a una resolución más baja (para FPS más altas) luego sube a su resolución nativa usando AI. Por ejemplo, en Cyberpunk 2077 a 4K con la calidad de DLSS, el juego aumenta a 1440p, luego a las escala de DLSS a 4K, lo que resulta en velocidades de cuadro significativamente más altas.

La representación neuronal de DLSS difiere de técnicas más antiguas como la representación de tablero de ajedrez. Agrega detalles no presentes en la resolución nativa, preservando los detalles perdidos con otros métodos de ampliación. Sin embargo, pueden ocurrir artefactos como sombras "burbujeantes" o líneas parpadeantes, aunque estos se han reducido significativamente, especialmente con DLSS 4.

El salto generacional: DLSS 3 a DLSS 4

La serie RTX 50 introdujo DLSS 4, revolucionando el modelo AI. Para comprender el impacto, examinemos los motores AI subyacentes.

DLSS 3 (incluido DLSS 3.5 con generación de cuadros) utilizó una red neuronal convolucional (CNN). Entrenado en vastos datos de videojuegos, analizó escenas, relaciones espaciales, bordes y otros elementos clave. Este modelo es efectivo, pero los avances en el aprendizaje automático provocaron un cambio.

DLSS 4 utiliza un modelo de transformador (TNN), mucho más capaz. Analiza el doble de los parámetros, proporcionando una comprensión de escena más profunda. El transformador interpreta las entradas de manera más sofisticada, reconociendo patrones de largo alcance. "Piensa" más profundamente, anticipando eventos futuros con mayor precisión y aplicando un procesamiento más efectivo.

Esto conduce a un súper muestreo superior y una reconstrucción de rayos en DLSS 4. Se conservan más detalles finos, lo que resulta en imágenes más nítidas. Los detalles previamente perdidos, como las texturas de superficie, se representan crujiendo. Los artefactos son menos frecuentes. Las mejoras se notan inmediatamente.

El TNN también mejora enormemente la generación de cuadros. Mientras que DLSS 3.5 insertó un cuadro, DLSS 4 genera cuatro para cada marco renderizado (generación multiframe), potencialmente duplicando, triplicando o aumentando aún más las velocidades de cuadros.

NVIDIA Reflex 2.0 minimiza la latencia de entrada para mantener la capacidad de respuesta. Si bien no es perfecto (puede ocurrir fantasmas menores, especialmente en la configuración de generación de cuadros más altas), los usuarios pueden ajustar la generación de cuadros para que coincidan con la tasa de actualización de su monitor para evitar problemas como el desgarro de la pantalla.

Incluso sin una serie RTX 50, se puede acceder al nuevo modelo TNN (para la súper resolución y la reconstrucción de rayos) a través de la aplicación NVIDIA, junto con el modo DLSS Ultra Performance y DLAA, incluso si el juego no los admite de manera nativa.

¿Por qué DLSS importa para los juegos?

DLSS es transformador para los juegos de PC. Para tarjetas NVIDIA de rango medio o de gama baja, permite configuraciones y resoluciones de gráficos más altos. También extiende la vida útil de la GPU, lo que permite velocidades de cuadro jugables incluso con configuraciones reducidas o modos de rendimiento alterados. Es una característica amigable para el consumidor beneficiosa para los jugadores con limitaciones presupuestarias.

DLSS ha afectado ampliamente los juegos de PC. Mientras que NVIDIA fue el primero, AMD (FSR) e Intel (Xess) ofrecen tecnologías competidoras. Si bien la estrategia de precios de NVIDIA es discutible, DLSS ha mejorado innegablemente las relaciones de precio / rendimiento.

Nvidia DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess

DLSS supera a los competidores debido a la calidad de imagen mejorada de DLSS 4 y su generación de múltiples cuadros de baja latencia. AMD e Intel ofrecen una generación de escala y marco, pero el aprendizaje automático de NVIDIA proporciona una imagen más nítida y más consistente con menos artefactos.

Sin embargo, a diferencia de AMD FSR, DLSS es exclusivo de las tarjetas NVIDIA y requiere la implementación del desarrollador. Si bien el apoyo está muy extendido, no es universal.

Conclusión

Nvidia DLSS es una tecnología que cambia el juego que continúa mejorando. Si bien no es perfecto, mejora significativamente las experiencias de juego y extiende la longevidad de GPU. Sin embargo, AMD e Intel ofrecen alternativas. En última instancia, la mejor opción depende de las necesidades individuales, el costo de GPU y los juegos jugados.