O DLSS da NVIDIA, ou super amostragem de aprendizado profundo, revolucionaram os jogos de PC, aumentando significativamente o desempenho e aumentando a longevidade das placas gráficas da NVIDIA. Desde a sua introdução em 2019, o DLSS evoluiu através de várias atualizações, impactando sua funcionalidade e eficácia em diferentes gerações de placas gráficas RTX. Este guia se aprofundará no que o DLSS é, como ele opera, as distinções entre suas versões e por que é relevante para você - mesmo que você não use atualmente uma placa gráfica da NVIDIA.
Contribuições adicionais de Matthew S. Smith.
O que é DLSS?
O NVIDIA DLSS, ou super amostragem de aprendizado profundo, é uma tecnologia proprietária projetada para aprimorar o desempenho do jogo e a qualidade da imagem. O aspecto "super amostragem" refere -se à sua capacidade de lutar por jogos para resoluções mais altas de forma inteligente. Esse processo é facilitado pela rede neural da NVIDIA, treinada em dados extensos de jogabilidade, permitindo uma maior resolução de renderização com impacto mínimo de desempenho em comparação com as resoluções mais altas manualmente no jogo.
O DLSS se expandiu além do mero upscaling, agora abrangendo recursos como a reconstrução de raios DLSS, que usa a IA para melhorar a iluminação e a qualidade da sombra; Geração de quadros DLSS e geração de molduras múltiplas, que empregam IA para inserir quadros adicionais para uma jogabilidade mais suave; e DLAA (Anti-Aliasing Deep Learning), que aumenta a qualidade da imagem além da resolução nativa usando anti-aliasing baseado em IA.
A Super Resolução, a característica mais reconhecida do DLSS, é particularmente benéfica quando combinada com o rastreamento de raios. Nos jogos apoiados pelo DLSS, você encontrará opções como Ultra Deformation, Performance, Balanced e Modos de Qualidade. Escolhendo um modo como a qualidade em um jogo como o Cyberpunk 2077 na resolução 4K resulta em renderização em 1440p, com o DLSS aumentando-o para 4K, alcançando taxas de quadros mais altas devido à menor resolução inicial e aumento da escalada.
É crucial observar que a renderização neural do DLSS difere significativamente dos métodos tradicionais, como a renderização do quadro de xadrez. O DLSS pode aprimorar detalhes não visíveis na resolução nativa e preservar os detalhes perdidos em outras técnicas de upscaling. No entanto, ele pode introduzir artefatos como sombras "borbulhantes" ou linhas de tremeling, embora elas tenham sido notavelmente reduzidas no DLSS 4.
O salto geracional: DLSS 3 para DLSS 4
Com a série RTX 50, a NVIDIA introduziu o DLSS 4, que atualizou significativamente o modelo de IA, aprimorando sua qualidade e capacidades. O DLSS 3, incluindo o DLSS 3.5 com geração de quadros, utilizou uma rede neural convolucional (CNN). Este modelo analisou cenas com base em relacionamentos espaciais e objetos -chave, adequados para tarefas de análise de imagem.
O DLSS 4 muda para um modelo de transformador, conhecido como TNN, que pode processar o dobro do número de parâmetros, oferecendo uma análise de cena mais profunda. Esse modelo interpreta insucesso de maneira mais sofisticada, capturando padrões de longo alcance e melhorando a precisão da previsão e processamento de quadros em todos os recursos do DLSS.
O modelo TNN melhora significativamente o DLSS super amostragem e a reconstrução de raios DLSS, mantendo mais detalhes para visuais de jogabilidade mais nítidos. Ele também aprimora os recursos de geração de quadros, com a geração de vários quadros do DLSS 4 capaz de inserir até quatro quadros artificiais por quadro renderizado, aumentando significativamente as taxas de quadros. O Reflex 2.0 da NVIDIA ajuda a mitigar potenciais preocupações de atraso de entrada, garantindo uma jogabilidade responsiva.
Embora o DLSS 4 ofereça recursos avançados, como geração de molduras multi-quadros exclusiva da série RTX 50, os benefícios do modelo do transformador podem ser acessados por usuários de cartões RTX anteriores através do aplicativo NVIDIA, que também suporta o modo de desempenho DLSS Ultra e DLAA.
Por que os DLSs são importantes para os jogos?
O DLSS é uma tecnologia fundamental em jogos de PC, permitindo que os usuários com placas gráficas NVIDIA de gama média ou inferior ou resoluções e resoluções gráficas mais altas. Ele estende a vida útil das GPUs, permitindo que os usuários mantenham taxas de quadros jogáveis por meio de configurações ajustadas ou modos de desempenho, tornando-o um recurso valioso para os jogadores preocupados com o orçamento.
O impacto do DLSS se estende além da NVIDIA, inspirando concorrentes como a AMD com a super resolução FidelityFX (FSR) e a Intel com a super amostragem XE (XESS). Embora a NVIDIA tenha estabelecido uma barra alta com o DLSS, principalmente com os recursos avançados do DLSS 4, essas alternativas oferecem benefícios semelhantes de aumento e geração de quadros, embora o aprendizado de máquina da NVIDIA continue um passo à frente.
NVIDIA DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess
O DLSS da NVIDIA enfrenta a concorrência da super resolução FidelityFX da AMD (FSR) e da Super Sampling (XESS) da Intel. Os recursos superiores da qualidade da imagem e da geração de vários quadros do DLSS 4 dão à NVIDIA uma vantagem notável. Embora as soluções da AMD e a Intel ofereçam upscaling competitivo e geração de quadros, os DLSs da NVIDIA normalmente oferecem visuais mais nítidos e mais consistentes com menos artefatos.
Vale ressaltar que o NVIDIA DLSS é exclusivo das placas gráficas da NVIDIA e requer a implementação do desenvolvedor de jogos, diferentemente da AMD FSR. Embora o suporte ao DLSS tenha crescido significativamente, abrangendo muitos títulos populares, ele não está universalmente disponível em todos os jogos.
Conclusão
O NVIDIA DLSS continua a evoluir como uma tecnologia transformadora em jogos. Suas melhorias contínuas e o compromisso da NVIDIA com seu desenvolvimento garantem que ele continue sendo uma ferramenta poderosa para melhorar as experiências de jogos e estender a vida útil da GPU. Enquanto o NVIDIA DLSS lidera o pacote, as alternativas da AMD e da Intel oferecem recursos competitivos, tornando essencial que os jogadores considerem suas necessidades específicas e os jogos que jogam ao escolher uma solução gráfica.
