Was ist DLSS und warum ist es für das Spielen von Bedeutung?

Die DLSS von Nvidia oder Deep Learning Super Samping ist ein Spielveränderer für PC-Spiele. Es stärkt die Leistung und erweitert die Lebensdauer von NVIDIA -Grafikkarten, vorausgesetzt, das Spiel unterstützt es - eine schnell wachsende Zahl.

Seit seinem Debüt 2019 hat DLSS zahlreiche Aktualisierungen verzeichnet, die seinen Betrieb, die Effektivität und die Merkmale über die RTX -Generationen von NVIDIA verfeinert haben. Dieser Leitfaden erklärt DLSS, seine Funktionsweise, wichtige Unterschiede und seine Relevanz, auch wenn Sie derzeit keine NVIDIA -Karte besitzen.

Zusätzliche Beiträge von Matthew S. Smith.

Was ist DLSS?

Nvidia DLSS oder Deep Learning Super -Sampling ist das proprietäre System von NVIDIA zur Verbesserung der Spielleistung und der Bildqualität. "Super -Sampling" bezieht sich auf die intelligente Hochschulen von Spielen auf höhere Auflösungen mit minimalen Auswirkungen auf die Leistung, dank eines neuronalen Netzwerks, das auf enormen Mengen an Gameplay -Daten geschult wurde.

DLSS konzentriert sich zunächst auf die Hochskalierung und enthält jetzt mehrere Merkmale: DLSS-Ray-Rekonstruktion (AI-verstärkte Beleuchtung und Schatten); DLSS-Rahmengenerierung und Multi-Frame-Generierung (AI-inerierte Frames für höhere FPS); und DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing), das AI-verstärkte Anti-Aliasing für überlegene Grafiken über die native Auflösung hinaus anwendet.

Die Superauflösung, die höhere Auflösungen zu höheren Bildraten ermöglicht, ist die bekannteste Funktion, insbesondere wenn die Strahlenverfolgung aktiviert ist. DLSS-unterstützte Spiele bieten normalerweise Modi wie Ultra-Leistung, Leistung, Ausgewogenheit und Qualität an. Jeder Modus verleiht einer niedrigeren Auflösung und nutzt AI, um Ihre native Auflösung zu verbessern. Zum Beispiel in * Cyberpunk 2077 * bei 4K mit DLSS -Qualität rendert das Spiel von 1440p, die von DLSS auf 4K hochgeführt werden, was zu deutlich höheren Bildraten führt.

Entscheidend ist, dass das neuronale Rendering von DLSS von älteren Techniken wie dem Rendering von Schachbrett unterscheidet. Es fügt Details hinzu, die in der nativen Auflösung nicht vorhanden sind und Details bei anderen Upscaling -Methoden aufbewahren. Dies kann jedoch gelegentlich Artefakte wie "sprudelnde" Schatten oder flackernde Linien verursachen. Diese Probleme wurden stark reduziert, insbesondere mit DLSS 4.

Der Generationssprung: DLSS 3 bis DLSS 4

Die RTX 50-Serie führte DLSS 4 ein, wodurch das zugrunde liegende KI-Modell revolutioniert wurde. Lassen Sie uns die KI -Motoren untersuchen, um die Verbesserung zu verstehen.

DLSS 3 (einschließlich DLSS 3.5 mit Rahmenerzeugung) verwendete ein Faltungsnetz (CNN). Auf massiven Videospieldatensätze trainierte es Szenen, räumliche Beziehungen, Kanten und andere Elemente. Obwohl wirksame Fortschritte im maschinellen Lernen erfordern, mussten sich eine Veränderung verändert.

DLSS 4 verwendet ein weitaus leistungsfähigeres Transformatormodell (TNN). Es analysiert doppelt so den Parametern und liefert ein tieferes Verständnis der Szene. Der Transformator interpretiert Inputs raffinierter, erkennt Langstreckenmuster an, antizipiert zukünftige Ereignisse genauer und wendet eine tiefere Verarbeitung für überlegene Ergebnisse in allen DLS-Merkmalen an.

Dies führt zu erheblichen Verbesserungen bei der DLSS -Super -Probenahme und der Rekonstruktion von DLSS -Strahlen, wobei feinere Details für schärferes Gameplay und Reduzierung von Artefakten beibehalten werden. Die Multi-Frame-Generierung von DLSS 4 (generiert vier Frames pro gerendertem Rahmen) steigert die Bildraten dramatisch.

Um die Eingangsverzögerung zu mildern, integrierte NVIDIA NVIDIA Reflex 2.0 (an anderer Stelle), wodurch die Eingangslatenz signifikant verringert wird. Obwohl es nicht perfekt ist - minor Geister hinter sich bewegenden Objekten auftreten, insbesondere bei Einstellungen für höhere Rahmengenerierung -, ermöglicht die NVIDIA einstellbarer Rahmenerzeugung und empfiehlt die Empfehlung der Einstellungen, die die Aktualisierungsrate Ihres Monitors entsprechen, um Probleme wie den Bildschirm zu vermeiden.

Auch ohne RTX 50-Serie sind die Vorteile des neuen TNN-Modells (für die Superauflösung und die Ray-Rekonstruktion) über die NVIDIA-App sowie die DLSS Ultra Performance und DLAA erhältlich, auch wenn sie nicht vom Spiel unterstützt werden.

Warum ist DLSS für das Spielen von Bedeutung?

DLSS ist für PC -Spiele transformativ. Für NVIDIA-Karten mit mittlerer Reichweite oder Lower-End-Karten werden höhere Grafikeinstellungen und -auflösungen freigeschaltet. Es erweitert auch die GPU -Lebensdauer und hält die spielbaren Bildraten durch Anpassung der Einstellungen oder Leistungsmodi bei. Es ist eine budgetfreundliche Funktion, die vielen Spielern zugute kommt.

DLSS hat sich im Großen und Ganzen auf PC -Spiele ausgewirkt. Während Nvidia die Technologie Pionierarbeit hat, sind AMD (FSR) und Intel (XES) dem Beispiel gefolgt. Während die Preisstrategien von NVIDIA kritisiert haben, hat DLSS in vielen Szenarien das Preis-Leistungs-Verhältnis von Preis zu Leistung unbestreitbar verbessert.

Nvidia DLSS gegen AMD FSR gegen Intel Xess

DLSS verfügt über eine überlegene Bildqualität (insbesondere DLSS 4) und die Erzeugung von Multi-Rahmen mit geringer Latenz. AMD und Intel bieten eine Hochskalierung und Rahmengenerierung an, aber Nvidia hat einen Vorsprung im maschinellen Lernen. DLSS bietet im Allgemeinen knirschigere, konsistentere Bilder mit weniger Artefakten.

Im Gegensatz zu AMD FSR ist DLSS jedoch exklusiv für NVIDIA -Karten und erfordert die Implementierung der Entwickler. Während die Unterstützung weit verbreitet ist, ist sie nicht universell.

Abschluss

Nvidia DLSS ist eine bahnbrechende Technologie, die sich kontinuierlich verbessert. Obwohl es nicht makellos ist, im besten Fall, verbessert es das Spielerlebnis erheblich und erweitert die GPU -Lebensdauer. Obwohl Wettbewerber ähnliche Funktionen bieten, bleibt DLSS eine führende Technologie. Letztendlich bestimmt das Ausgleich von GPU -Preis, Funktionen und Ihren Spieleinstellungen den besten Wert für jeden Einzelnen.