Nvidias DLSS: Ein tiefes Tauchgang in die tiefe Lernprobenahme
Nvidia's Deep Learning Super Sample (DLSS) hat PC -Spiele revolutioniert und die Leistung und die Bildqualität erheblich gesteigert. Dieser Leitfaden untersucht die Funktionalität von DLSS, Generationenförderungen und Vergleiche mit konkurrierenden Technologien.
DLSS verstehen
DLSS stillt intelligent auf Spielauflösungen und minimiert die Auswirkungen auf die Leistung. Dies wird durch ein neuronales Netzwerk erreicht, das nach umfangreichen Gameplay -Daten geschult ist. Während sich zunächst auf Hochschulen konzentriert, enthält DLS nun:
- DLSS Ray Rekonstruktion: Ai-verstärkte Beleuchtung und Schattenqualität. - DLSS-Rahmengenerierung & Mehrrahmengenerierung: AI-generierte Frames für erhöhte FPS (hauptsächlich DLSS 3 und 4). - DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing): AI-anti-aliasing gegen überlegene Bildqualität bei der nativen Auflösung.
Die DLSS -Superauflösung, die bekannteste Funktion, bietet verschiedene Modi (Ultra -Leistung, Leistung, ausgewogen, Qualität) in unterstützten Spielen. Diese Modi werden bei niedrigeren Auflösungen und dann mit AI zur nativen Auflösung hochwertig, was zu höheren Bildraten führt. Zum Beispiel in Cyberpunk 2077 bei 4K mit DLSS -Qualität rendert das Spiel bei 1440p und Upscales bis 4K.
Während DLSS traditionelle Methoden wie das Rendering von Cheerboard -Rendern durch Hinzufügen von Details und Aufrechterhaltung von Informationen übertrifft, können kleinere Artefakte wie Schatten "sprudeln" oder Linienflackern auftreten, obwohl diese in DLSS 4 erheblich reduziert wurden.
DLSS 3 und 4: Ein Generationssprung
DLSS 3 (einschließlich 3.5) verwendete Faltungsnetzwerke (CNNs) für die Bildanalyse. DLSS 4 führt Transformator Networks (TNNs) ein und verbessert die Funktionen erheblich. TNNs analysiert mehr Parameter und bietet ein tieferes Verständnis der Szene und ermöglicht:
- Überlegene Superauflösung und Strahlenrekonstruktion: Verbesserte Detailkonservierung und reduzierte Artefakte.
- Multi-Frame-Generation: generiert bis zu vier künstliche Rahmen pro gerenderter Rahmen und steigere Bildraten drastisch. Kombiniert mit Nvidia Reflex 2.0, um die Eingangsverzögerung zu minimieren.
Während die Mehrrahmengeneration exklusiv für die RTX 50-Serie ist, sind die verbesserten TNN-Modellvorteile für die DLSS-Superauflösung und die Ray-Rekonstruktion über verschiedene RTX-Generationen über die NVIDIA-App erhältlich. Die App ermöglicht auch DLSS Ultra Performance und DLAA, wo sie nicht nativ unterstützt werden.
Die Auswirkungen von DLSS auf das Spielen
DLSS ist für PC -Spiele transformativ. Es ermöglicht den Nutzern von NVIDIA-GPUs mittelsträger oder unteren Nvidia, um höhere Grafikeinstellungen und -auflösungen zu erzielen. Es erweitert die GPU -Lebensdauer, indem die spielbaren Bildraten auch mit anspruchsvollen Einstellungen aufrechterhalten wird. Während Nvidia zunächst den Markt leitete, bieten die XES -FSR und Intel von AMD konkurrierende Lösungen an.
DLSS vs. FSR gegen Xess
DLSS behält einen Blei bei, da die überlegene Bildqualität von DLSS 4 und das Einfügen von Niedriglatenz-Rahmen von Multi-Frame-Generation von Multi-Frame-Generation. Während die Wettbewerber eine Hochskalierung und die Rahmengenerierung anbieten, bietet DLSS im Allgemeinen weniger Artefakte knirschigere Bilder. DLSS ist jedoch exklusiv für NVIDIA -GPUs und erfordert im Gegensatz zu AMD FSR die Entwicklerimplementierung.
Abschluss
DLSS ist ein Game-Changer, der sich ständig verbessert. Obwohl sie nicht fehlerfrei sind, sind seine Vorteile - die Leistung, Bildqualität und eine verlängerte GPU -Lebensdauer - erheblich. Denken Sie jedoch daran, bei der Bewertung des Wertes die GPU -Preisgestaltung und die Spielkompatibilität in Betracht zu ziehen. Die Entstehung von Wettbewerbstechnologien von AMD und Intel bietet Spielern mehr Möglichkeiten und fördert Innovationen innerhalb der Branche.
