DLSS: Rewolucjonizacja wydajności gier

DLSS NVIDIA lub Super Super Super Sampling Głębokie uczenie się jest zmieniającym grę do gier na PC. Znacząco zwiększa wydajność i przedłuża żywotność kart graficznych NVIDIA, pod warunkiem, że gra obsługuje ją - liczba stale rośnie.

Od debiutu w 2019 r. DLSS przeszedł liczne udoskonalenia, wpływając na jego działanie, skuteczność i cechy w pokoleniach RTX NVIDIA. Ten przewodnik wyjaśnia, czym jest DLSS, jak to działa, jego kluczowe różnice między wersjami i jego znaczenie, nawet jeśli nie masz obecnie karty NVIDIA.

Dodatkowe wkład Matthew S. Smith.

Co to jest DLSS?

Nvidia DLSS lub głębokie uczenie się super próbkowania jest zastrzeżonym systemem NVIDIA w celu zwiększenia wydajności gry i jakości obrazu. „Super próbkowanie” odnosi się do inteligentnego wzrostu gier do wyższych rozdzielczości, osiągając to dzięki minimalnym kosztowaniu wydajności dzięki sieci neuronowej przeszkolonej na obszerne dane dotyczące rozgrywki.

Podczas gdy początkowo koncentruje się na skalowaniu, DLSS zawiera teraz kilka cech: rekonstrukcja promieni DLSS (oświetlenie i cienie z AI-hiplowem); Generowanie ramek DLSS i generowanie wielu ramek (ramki AI-Insertowane dla wyższych FPS); i DLAA (głębokie uczenie się antyaliasingowe), które stosuje przeciwdziałanie ai-aliasingowi dla doskonałych wizualizacji niż rozdzielczość natywna.

Najczęstszą cechą jest super rozdzielczość, szczególnie przydatna w przypadku śledzenia promieni. Gry wspierane przez DLSS zwykle oferują ultra wydajność, wydajność, zrównoważone i wysokiej jakości tryby. Każdy renderuje przy niższej rozdzielczości (dla wyższych FPS), a następnie zwiększa natywną rozdzielczość za pomocą AI. Na przykład w Cyberpunk 2077 przy 4K z jakością DLSS gra renderuje 1440p, a następnie podsumowuje DLSS do 4k, co powoduje znacznie wyższe liczby klatek na sekundę.

Neuronowe renderowanie DLSS różni się od starszych technik, takich jak renderowanie szachownicy. Dodaje szczegóły, które nie są obecne w rozdzielczości natywnej, zachowując szczegóły utracone za pomocą innych metod przeskoczenia. Jednak artefakty, takie jak „bulgotanie” cieni lub migoczące linie, choć zostały one znacznie zmniejszone, szczególnie w przypadku DLSS 4.

Skok pokoleniowy: DLSS 3 do DLSS 4

Seria RTX 50 wprowadziła DLSS 4, rewolucjonizując model AI. Aby zrozumieć wpływ, zbadajmy podstawowe silniki AI.

DLSS 3 (w tym DLSS 3.5 z wytwarzaniem ramki) zastosowano splotową sieć neuronową (CNN). Przeanalizowano sceny, relacje przestrzenne, krawędzie i inne kluczowe elementy. Ten model jest skuteczny, ale postępy w uczeniu maszynowym wywołały zmianę.

DLSS 4 wykorzystuje model transformatora (TNN), o wiele bardziej zdolny. Analizuje dwukrotnie parametry, zapewniając głębsze zrozumienie sceny. Transformator interpretuje wejścia bardziej wyrafinowane, rozpoznając wzory dalekiego zasięgu. „Myśli” głębiej, przewidując przyszłe wydarzenia z większą dokładnością i stosowanie bardziej skutecznego przetwarzania.

Prowadzi to do doskonałej super próbkowania i rekonstrukcji promieni w DLSS 4. Zachowuje się więcej drobnych szczegółów, co skutkuje ostrzejszymi wizualizacjami. Wcześniej utracone detale, takie jak tekstury powierzchniowe, są wyraźnie renderowane. Artefakty są mniej powszechne. Ulepszenia są natychmiast zauważalne.

TNN znacznie poprawia wytwarzanie ram. Podczas gdy DLSS 3.5 wstawił jedną ramkę, DLSS 4 generuje cztery dla każdej renderowanej ramki (generowanie wielu ramek), potencjalnie podwajające, trzykrotne lub dalsze rosnące szybkości klatek.

NVIDIA Reflex 2.0 minimalizuje opóźnienie wejściowe w celu utrzymania reakcji. Chociaż nie jest idealne (może wystąpić niewielkie duchy, szczególnie przy wyższych ustawieniach generowania ram), użytkownicy mogą dostosować wytwarzanie ramek, aby dopasować szybkość odświeżania swojego monitora, aby uniknąć problemów, takich jak łzawienie ekranu.

Nawet bez serii RTX 50, nowy model TNN (dla super rozdzielczości i rekonstrukcji Ray) jest dostępny za pośrednictwem aplikacji NVIDIA, wraz z trybem DLSS Ultra Performance i DLAA, nawet jeśli gra nie obsługuje ich natywnie.

Dlaczego DLS mają znaczenie dla gier?

DLSS jest transformacyjny dla gier PC. W przypadku kart średniej lub niższej klasy NVIDIA umożliwia wyższe ustawienia graficzne i rozdzielczości. Rozszerza także żywotność GPU, umożliwiając odtwarzanie szybkości klatek, nawet przy zmniejszonych ustawieniach lub zmienionych trybach wydajności. Jest to przyjazna dla konsumentów funkcja korzystna dla graczy z ograniczeniami budżetowymi.

DLSS zasadniczo wpłynęło na grę komputerową. Podczas gdy Nvidia była pierwsza, AMD (FSR) i Intel (XESS) oferują konkurencyjne technologie. Podczas gdy strategia cen NVIDIA jest dyskusyjna, DLSS niezaprzeczalnie poprawił wskaźniki ceny do wydajności.

Nvidia DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess

DLSS przewyższa konkurentów ze względu na ulepszoną jakość obrazu DLSS 4 i jego generacji o niskiej opóźnieniu. AMD i Intel oferują wzrost i generowanie ramek, ale uczenie maszynowe NVIDIA zapewnia chrupiące, bardziej spójne wizerunek z mniejszą liczbą artefaktów.

Jednak w przeciwieństwie do AMD FSR, DLSS jest wyłączny dla kart NVIDIA i wymaga wdrożenia programistów. Chociaż wsparcie jest powszechne, nie jest uniwersalne.

Wniosek

Nvidia DLSS to technologia zmieniająca grę, która wciąż się poprawia. Choć nie jest doskonały, znacznie poprawia wrażenia z gier i rozszerza długowieczność GPU. Jednak AMD i Intel oferują alternatywy. Ostatecznie najlepszy wybór zależy od indywidualnych potrzeb, kosztów GPU i rozgrywanych gier.