A DLSS vagy a Deep Learning Super Sampling az Nvidia technikája az intelligens felméréshez, amely alacsonyabb felbontással renderelt képet készíthet és nagyobb felbontású megjelenítővé nagyíthatja, így nagyobb teljesítményt nyújt, mint a natív renderelés. Az Nvidia ezt a technikát az RTX grafikus kártyák első generációjával vezette be. A DLSS nem csak a szokásos nagyítás vagy szupermintavételezés technikája, hanem az AI segítségével intelligens módon növeli az alacsonyabb felbontásban renderelt kép minőségét a képminőség megőrzése érdekében. Ez elméletileg mindkét világ legjobbjait nyújthatja, mivel a megjelenített kép továbbra is jó minőségű lenne, miközben a natív rendereléssel szemben a teljesítmény is javulni fog.
A DLSS akár a képminőséget is javíthatja a Wolfenstein: Youngblood - Kép: Nvidia oldalon
Szüksége van a DLSS-re
Miért van tehát szükségünk ilyen fantasztikus feljavító technikákra a nagyobb teljesítmény kipréseléséhez? Nos, a valóság az, hogy az újabb monitorok technológiája sokkal gyorsabban fejlődik, mint a PC-s komponenseink technológiája. A legújabb monitorok éles 4K felbontást képesek biztosítani akár 144, akár 165 Hz frissítési frekvenciával. A legtöbb játékos manapság az 1440p 144Hz-et tartja a csúcskategóriás játékok kedvelt pontjának. Az ilyen felbontások ilyen frissítési sebességgel történő vezetése sok grafikus lóerőt igényel. A modern játékokban a legjobb GPU-k közül csak a legjobbak képesek kezelni a 4K 60 FPS játékokat, mindent Ultra-re állítva. Ez azt jelenti, hogy ha javítani akar a teljesítményen, de nem akar kompromisszumot kötni a képminőség terén, akkor a felskálázás vagy a DLSS szupermintavételi technika jól jöhet.
A DLSS azoknak a játékosoknak is fontos lehet, akik szeretnék a 4K felbontást megcélozni, de ehhez nincs elég grafikus lóerő. Ezek a játékosok a DLSS-hez fordulhatnak ehhez a feladathoz, mivel ez alacsonyabb felbontással (mondjuk 1440p) rendereli a játékot, majd okosan 4K-ra növeli az éles képet, de még mindig nagyobb teljesítményt. A DLSS meglehetősen praktikusabb, közepes és belépő szintű RTX grafikus kártyákkal rendelkezhet, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy nagyobb felbontásban, kényelmes frameráták mellett játsszanak, anélkül, hogy túl sokat rontanának a minőségen.
Sugárkövetés
Egy másik nagy jellemző, amelyet a PC-s játékok előtérbe helyeznek, a Real-Time Raytracing. Az Nvidia bejelentette, hogy támogatja az új RTX sorozatú grafikus kártyáinak sugárkövetését. A sugárkövetés olyan megjelenítési technika, amely pontos fényút-renderelést biztosít a játékokban és más grafikus alkalmazásokban, ami sokkal nagyobb grafikai hűséget eredményez, különösen árnyékokban, visszaverődésekben és globális megvilágításban. Noha lenyűgöző látványt nyújt, a Raytracing nagy hatással van a teljesítményre. Sok játékban valójában felére tudja csökkenteni a képkockasebességet, összehasonlítva a hagyományos rendereléssel. Írja be a DLSS-t.
A Raytracing hatalmas teljesítményslágerrel jár - Kép: Techspot
Az RTX sorozatú grafikus kártyákkal rendelkező DLSS (és most a sokkal továbbfejlesztett DLSS 2.0) játékosok erejének felhasználása enyhítheti a Raytracing szolgáltatással járó teljesítményveszteség nagy részét, és nagyobb hűséggel sugározható képet élvezhet, miközben megtartja a magasabb framerátát. Ezt a technikát a lektorok és a nagyközönség rendkívül lenyűgözőnek tartja, mivel nagy felbontással valóban lejátszhatóvá teheti a sugárkövetést, és szinte teljesen megegyezik a képminőséggel, mint a hagyományosan rendelt kép. A DLSS abszolút szükségszerűség a Raytracingnél, és az Nvidia remek munkát végzett e két technika egyidejű fejlesztése és felszabadítása mellett.
Hagyományos felminősítés
A felskálázási és a szupermintavételi technikák a múltban is léteztek. Valójában ezek szinte minden modern játékba beépülnek, sőt, még az Nvidia és az AMD vezérlőpaneljeibe is. Ezek a technikák ugyanazt az alapvető felmérési módszert valósítják meg, mint a DLSS; alacsonyabb felbontású képet készítenek és felnagyítják, hogy nagyobb felbontású kijelzőhöz illeszkedjen. Tehát mi különbözteti őket? A válasz alapvetően két dologra vezethető vissza.
- Kimenet minősége: A hagyományosan feljavított játékok kimeneti képminősége általában gyengébb, mint a DLSS esetében. A DLSS ugyanis AI-t használ a képminőség kiszámításához és beállításához, hogy a natív és a nagyított képek közötti különbség minimalizálható legyen. A hagyományos felmérési technikákban nincs ilyen feldolgozás, ezért a kimeneti kép minősége gyengébb, mint a hagyományos renderelés és a DLSS.
- Teljesítmény sláger: A hagyományos szupermintavétel másik nagy hátránya a DLSS-en keresztül elért teljesítmény. Ez az átméretezés alacsonyabb felbontásúvá teheti a képet, de közel nem elégséges teljesítményjavulást nyújt a képminőség romlásának igazolásához. A DLSS mérsékli ezt a problémát azzal, hogy hatalmas teljesítménynöveléssel jár, miközben a képminőséget továbbra is rendkívül közel tartja a natív minőséghez. Éppen ezért a DLSS-t sok technikai szakértő és véleményező „A következő nagy dolognak” nevezi.
Mitől egyedi a DLSS
A DLSS egy olyan technológia, amelyet az Nvidia fejlesztett ki, aki a világelső az úttörő munkában, mint például a mély tanulás és a mesterséges intelligencia. Érthető, hogy a DLSS-nek van néhány trükkje a hüvelyében, amely elkerüli a hagyományos felmérési technikákat.
AI felminősítés
A DLSS kihasználja az AI erejét, hogy okosan kiszámolja, hogyan lehet alacsonyabb felbontásban előállítani a képet, miközben a maximális minőséget érintetlenül tartja. Az új RTX kártyák erejét használja bonyolult számítások elvégzésére, majd ezeket az adatokat felhasználva állítja be a végső képet, hogy a lehető legközelebb álljon a natív megjelenítéshez. Ez egy rendkívül lenyűgöző technológia, amely reményeink szerint tovább fejlődik, mivel sokan a DLSS-t is a játék jövőjének nevezték.
Colors Tensor
Az Nvidia dedikált feldolgozó magokat helyezett el az RTX grafikus kártyák sorozatán, amelyek Tensor magok néven ismertek. Ezek a magok a mély tanulás és az AI számítások számítási helyeiként működnek. Ezeket a gyors és nagyon fejlett magokat a DLSS számításokhoz is használják. A DLSS technológiája e magok mély tanulási funkcióit használja a minőség megőrzése és a maximális teljesítmény elérése érdekében játék közben. Ez azonban azt is jelenti, hogy a DLSS csak a Tensor maggal rendelkező grafikus kártyák RTX csomagjára korlátozódik, és nem használható fel régebbi GTX kártyákra vagy az AMD kártyáira.
Az Nvidia Tensor magjai kezelik a DLSS-hez szükséges feldolgozást - Kép: Nvidia
Nincs találat a vizuális minőségre
A DLSS fémjelzi a rendkívül lenyűgöző minőségmegőrzést. A hagyományos feljavítás használatával a játékmenük segítségével a játékosok feltétlenül észrevehetik a játék élességének és élességének hiányát, miután azt alacsonyabb felbontással renderelték. Ez nem kérdés a DLSS használata közben. Noha alacsonyabb felbontásban (gyakran az eredeti felbontás 66% -ában) rendereli a képet, az így kapott felskálázott kép sokkal jobb, mint amit a hagyományos nagyításból kapna. Annyira lenyűgöző, hogy a legtöbb játékos nem képes különbséget tenni a nagyobb felbontásban natív módon nyújtott kép és a DLSS által felnagyított kép között. Ez egy áttörő játék a játékban, mivel a játékosok mindig egyensúlyt keresnek a minőség és a teljesítmény között. A DLSS segítségével esélyük van mindkettőt megszerezni.
A DLSS nem nyújt kompromisszumokat a vizuális minőség terén. - Kép: Nvidia
Jelentős teljesítménynövekedés
A DLSS legjelentősebb előnye és vitathatatlanul a fejlesztés mögött álló teljes ösztönző a teljesítmény jelentős emelkedése, miközben a DLSS be van kapcsolva. Ez a teljesítmény abból a tényből fakad, hogy a DLSS alacsonyabb felbontásban rendereli a játékot, majd az AI segítségével felnagyítja annak érdekében, hogy megfeleljen a monitor kimeneti felbontásának. Az RTX sorozatú grafikus kártyák mély tanulási funkcióinak felhasználásával a DLSS olyan minőségben képes kimenetre bocsátani a képet, amely megfelel a natív módon rendezett képnek.
Vezérlés minőségi mód használatával A DLSS sokkal jobb teljesítményt és képminőséget nyújt, mint a natív renderelés - Kép: Nvidia
A Raytracing játékossá válik
A Raytracing 2018-ban jelent meg a semmiből, és hirtelen a PC Gaming élvonalába került, amikor az Nvidia erőteljesen nyomja ezt a funkciót, sőt új grafikus kártyáit már „RTX” -nek is nevezi a megszokott GTX névadási séma helyett. Míg a Raytracing érdekes és egyedülálló funkció, amely növeli a játék vizuális minőségét, a játékipar még mindig nem hajlandó teljesen áttérni a sugárkövetéses renderelésre a hagyományos raszterizált megjelenítés helyett.
Ennek nagy oka a Raytracing-szel járó teljesítménysláger. A Raytracing egyszerű bekapcsolásával egyes játékok teljesítményének csökkenése akár az eredeti képkocka fele felé haladhat. Ez azt jelenti, hogy jelentősen kompromisszumot ér el a teljesítmény terén még a legmagasabb szintű grafikus kártyák esetében is.
Itt jön be a DLSS. A DLSS képes ezt az új funkciót még a legigényesebb játékokban is játszhatóvá tenni. Azáltal, hogy a képet alacsonyabb felbontásban rendereli, majd később nagyobbítja, a vizuális minőség romlása nélkül, a DLSS kompenzálni tudja a Raytracing által a játékokban általában elért teljesítményt. Éppen ezért a Raytracing-et támogató legtöbb játék támogatja a DLSS-t is, így szinte tökéletes élmény érdekében együtt használhatók.
Jelentős teljesítménynövekedés az irányításban, ha a DLSS be van kapcsolva a RayTracing segítségével - Kép: Nvidia
Testreszabható presetek
A DLSS 2.0 tovább javítja a DLSS által lefektetett keretet, és testre szabhatóbb preseteket vezet be. Mostantól a felhasználók 3 előre beállított érték közül választhatnak: Minőség, Kiegyensúlyozott és Teljesítmény. Mindhárom előbeállítás bizonyos szempontból javítja a teljesítményt, míg a Minőség előre beállított a kép minőségét is javíthatja a natív megjelenítéssel szemben! A DLSS 2.0 most bemutatta a GeForce RTX 3090-tel a 8K-s játékok Ultra Performance előbeállítását is, amely valójában lehetővé teszi a 8K-s játékokat.
Az új DLSS 2.0 jelentősen javul az első generációhoz képest - Kép: Nvidia
A motorháztető alatt
Az Nvidia hivatalos honlapján elmagyarázta a DLSS 2.0 technológia mögött rejlő mechanikákat. Tudjuk, hogy az Nvidia a Neural Graphics Framework vagy NGX nevű rendszert használja, amely egy NGX-meghajtású szuperszámítógép képességét használja fel az AI-számítások tanulására és jobbá tételére. A DLSS 2.0 két elsődleges bemenettel rendelkezik az AI hálózatban:
- Alacsony felbontású, álnevezett képek, amelyeket a játékmotor nyújt
- Alacsony felbontású, ugyanabból a képekből származó mozgásvektorok - szintén a játék motorja generálja
Ezután az Nvidia az időbeli visszacsatolás néven ismert folyamatot „becsüli” meg, hogy milyen lesz a keret. Ezután az AI automatikus kódolójának egy speciális típusa felveszi az alacsony felbontású jelenlegi keretet és a nagy felbontású előző képkockát, hogy pixelenkénti alapon meghatározza, hogyan lehet jobb minőségű áramot létrehozni. Az Nvidia egyidejűleg lépéseket tesz a szuperszámítógép megértésének javítása érdekében:
A képzési folyamat során a kimeneti képet összehasonlítják egy offline renderelt, ultramagas minőségű 16K referencia képpel, és a különbséget visszajuttatják a hálózatba, így az tovább tanulhat és javíthatja eredményeit. Ezt a folyamatot több tízezer alkalommal ismételjük meg a szuperszámítógépen, amíg a hálózat megbízhatóan kiváló minőségű, nagy felbontású képeket ad ki.
A hálózat kiképzése után az NGX a Game Ready illesztőprogramok és az OTA frissítések segítségével szállítja az AI modellt a GeForce RTX számítógépére vagy laptopjára. Mivel a Turing's Tensor Cores akár 110 teraflopp dedikált AI lóerőt is képes leadni, a DLSS hálózat valós időben, intenzív 3D-s játékkal futtatható. Ez egyszerűen nem volt lehetséges a Turing és a Tensor Cores előtt.
Támogatás
A DLSS egy viszonylag új technológia, amely még mindig gyerekcipőben jár. Míg egyre több játék kezdi támogatni ezt a funkciót, még mindig van egy hatalmas régebbi játékok katalógusa, amelyek valószínűleg soha nem fogják támogatni. Hatalmas beruházásokra számíthatunk azonban a DLSS és a Raytracing terén, mivel az Nvidia és az AMD is támogatja ezeket a szolgáltatásokat (az AMD állítólag hamarosan bejelenti DLSS versenytársát), valamint a következő generációs konzolok, a PlayStation 5 és a Xbox Series X.
A közelmúltban az RTX 3000 sorozat megjelenésével az Nvidia kibővítette e funkciót támogató játékok katalógusát. A DLSS 2.0 most megjelenik a Cyberpunk 2077, a Call of Duty: Black Ops Cold War, a Fortnite, a Watch Dogs Legion, a Boundary és a Bright Memory: Infinite között. Egyéb figyelemre méltó címek, amelyek már támogatják a DLSS 2.0-t, tartalmazzák Halál Stranding , Himnusz , F1 2020, Control, Deliver Us The Moon, MechWarrior 5 és Wolfenstein: Youngblood.
A DLSS 2.0-t támogató játékok listája folyamatosan növekszik - Kép: Nvidia
Bár ez a könyvtár semmiképpen sem gigantikus, szem előtt kell tartani egy olyan lenyűgöző technológia jövőbeli lehetőségeit, mint a DLSS. Hatalmas teljesítményjavításával és sokrétű szolgáltatáskészletével a DLSS a közeljövőben a játék középpontja lehet, különösen olyan úttörő technológiákkal, mint az Raytracing előtérbe kerülése. Az Nvidia azt is állítja, hogy DLSS technológiája tovább tanul és fejlődik az AI segítségével, ami jó minden PC-s játékos számára, aki nagyszerű képkockák mellett szeretné lenyűgöző látványt nyújtani.
Következtetés
A DLSS vagy a Deep Learning Super Sampling egy hihetetlenül lenyűgöző technológia, amelyet az Nvidia fejlesztett ki. Nagy teljesítménynövekedést eredményez a hagyományos natív rendereléssel szemben, miközben egyáltalán nem rontja a képminőséget. Ez az AI területén végzett kiterjedt munkával és az Nvidia mély tanulásával lehetséges.
Az RTX sorozatú grafikus kártyák erejét kihasználva a DLSS szinte megkülönböztethetetlen képminőséget képes biztosítani a natív felbontás mellett, ugyanakkor nagy framerátás dudorral rendelkezik, amely lejátszhatóvá teheti a Raytracing és a nagyobb felbontásokat, mint például a 4K. A DLSS továbbra is bővíti a támogatott játékok könyvtárát, és reméljük, hogy ez is javulni fog, hogy a játékosok a kívánt képkockákon élvezhessék az általuk kedvelt látványt.
