DLSS NVIDIA lub głębokie uczenie się Super Sampling, zrewolucjonizowało gry PC, znacznie zwiększając wydajność i zwiększając długowieczność kart graficznych NVIDIA. Od czasu wprowadzenia w 2019 r. DLSS ewoluowało poprzez różne aktualizacje, wpływając na jego funkcjonalność i skuteczność w różnych generacjach kart graficznych RTX. Ten przewodnik zagłębi się w to, czym jest DLSS, jak działa, rozróżnienia między jego wersjami i dlaczego jest to dla Ciebie istotne - nawet jeśli obecnie nie używasz karty graficznej NVIDIA.
Dodatkowe wkład Matthew S. Smith.
Co to jest DLSS?
Nvidia DLSS lub głębokie uczenie się super próbkowania to zastrzeżona technologia zaprojektowana w celu zwiększenia wydajności gry i jakości obrazu. Aspekt „Super Sampling” odnosi się do jego możliwości inteligentnego inteligentnego rozdzielczości do wyższych rozdzielczości. Proces ten jest ułatwiony przez sieć neuronową NVIDIA, przeszkolona w zakresie szeroko zakrojonych danych rozgrywki, umożliwiając renderowanie wyższej rozdzielczości przy minimalnym wpływie wydajności w porównaniu z ręcznym ustaleniem wyższych rozdzielczości w grze.
DLSS rozszerzył się poza zwykłe wzrosty, obejmując teraz funkcje, takie jak rekonstrukcja Ray DLSS, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do poprawy oświetlenia i jakości cienia; Generowanie ramek DLSS i generowanie wielu ram, które wykorzystują sztuczną inteligencję do wstawienia dodatkowych ram do płynniejszej rozgrywki; i DLAA (głębokie uczenie się antyaliasingowe), które zwiększa jakość obrazu poza natywną rozdzielczością za pomocą przeciw ai.
Super rozdzielczość, najbardziej rozpoznawalna cecha DLSS, jest szczególnie korzystna w połączeniu z śledzeniem promieni. W grach wspieranych przez DLSS znajdziesz opcje takie jak ultra wydajność, wydajność, zrównoważone i wysokiej jakości tryby. Wybór trybu takiego jak jakość w grze takiej jak Cyberpunk 2077 przy rozdzielczości 4K skutkuje renderowaniem na poziomie 1440p, przy czym DLSS zwiększył go do 4K, osiągając w ten sposób wyższe częstotliwości klatek ze względu na niższą początkową rozdzielczość i wspomagane AI.
Należy zauważyć, że neuronowe renderowanie DLSS różni się znacznie od tradycyjnych 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 znacznie zmniejszone w DLSS 4.
Skok pokoleniowy: DLSS 3 do DLSS 4
Dzięki serii RTX 50 NVIDIA wprowadziła DLSS 4, która znacznie ulepszyła model AI, zwiększając zarówno jego jakość, jak i możliwości. DLSS 3, w tym DLSS 3.5 z wytwarzaniem ramki, wykorzystywał splotową sieć neuronową (CNN). Ten model przeanalizował sceny oparte na relacjach przestrzennych i kluczowych obiektach, odpowiednich do analizy obrazu.
DLSS 4 przesuwa się na model transformatora, znany jako TNN, który może przetwarzać dwukrotność liczby parametrów, oferując głębszą analizę sceny. Ten model interpretuje wejście bardziej wyrafinowane, rejestrując wzorce dalekiego zasięgu i poprawiając dokładność przewidywania i przetwarzania ramek we wszystkich funkcjach DLSS.
Model TNN znacznie poprawia super próbkowanie DLSS i rekonstrukcję Raya DLSS, zachowując więcej drobnych szczegółów dla wizualizacji ostrzejszej rozgrywki. Zwiększa także możliwości generowania ram, przy czym generacja wieloklasowa DLSS 4 jest w stanie wstawić do czterech sztucznych ramek na renderowaną ramkę, znacznie zwiększając liczbę klatek na sekundę. Reflex 2.0 NVIDIA pomaga złagodzić potencjalne obawy dotyczące opóźnień, zapewniając responsywną rozgrywkę.
Podczas gdy DLSS 4 oferuje zaawansowane funkcje, takie jak generowanie wielu ramek wyłącznie dla serii RTX 50, do korzyści modelu transformatora mogą uzyskać dostęp użytkowników wcześniejszych kart RTX za pośrednictwem aplikacji NVIDIA, która obsługuje również tryb DLSS Ultra Performance i DLAA.
Dlaczego DLS mają znaczenie dla gier?
DLSS to kluczowa technologia w grach komputerowych, umożliwiając użytkownikom w średnim lub niższym ciąży kart graficznych NVIDIA dostęp do wyższych ustawień graficznych i rozdzielczości. Wydłuża żywotność GPU, umożliwiając użytkownikom utrzymanie odtwarzania liczby klatek na sekundę poprzez skorygowane ustawienia lub tryby wydajności, dzięki czemu jest to cenna funkcja dla graczy dbających o budżet.
Wpływ DLSS wykracza poza NVIDIA, inspirując konkurentów, takich jak AMD z FidelityFx Super Resolution (FSR) i Intel z XE Super Sampling (XESS). Podczas gdy NVIDIA ustanowiła wysoki pasek z DLSS, szczególnie w przypadku zaawansowanych możliwości DLSS 4, alternatywy te zapewniają podobne korzyści z zakresu wzrostu i generowania ram, chociaż uczenie maszynowe NVIDIA pozostaje o krok do przodu.
Nvidia DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess
DLSS Nvidia stoi w obliczu konkurencji z Super -Resolution FidelityFX (FSR) i Intela XE Super Sampling (XESS). Najwyższa jakość obrazu i możliwości generowania wielu ramek DLSS 4 dają Nvidia znaczącą przewagę. Chociaż rozwiązania AMD i Intela oferują konkurencyjne wzrosty i generowanie ram, DLSS NVIDIA zwykle zapewnia ostrzejsze, bardziej spójne wizualizacje z mniejszą liczbą artefaktów.
Warto wspomnieć, że NVIDIA DLSS jest wyłącznie dla kart graficznych NVIDIA i wymaga wdrożenia programistów gier, w przeciwieństwie do AMD FSR. Podczas gdy wsparcie DLSS znacznie wzrosło, obejmując wiele popularnych tytułów, nie jest ono powszechnie dostępne we wszystkich grach.
Wniosek
Nvidia DLSS nadal ewoluuje jako technologia transformacyjna w grach. Jego ciągłe ulepszenia i zaangażowanie NVIDIA w jego rozwój zapewniają potężne narzędzie do poprawy gier i rozszerzenia życia GPU. Podczas gdy NVIDIA DLSS prowadzi paczkę, alternatywy AMD i Intela oferują konkurencyjne funkcje, co czyni graczom rozważenie ich konkretnych potrzeb i gier, które grają przy wyborze rozwiązania graficznego.
