DLSS: miglioramento delle prestazioni di gioco

Il DLSS di Nvidia, o Deep Learning Super Sampling, ha rivoluzionato i giochi per PC dalla sua introduzione nel 2019. Questa potente tecnologia migliora significativamente le prestazioni di gioco e estende la vita delle carte grafiche di Nvidia, a condizione che tu stia giocando uno dei tanti giochi che ora lo supportano. Con aggiornamenti e miglioramenti in corso, DLSS si è evoluto, influendo sul suo funzionamento, efficacia e caratteristiche attraverso le generazioni di schede grafiche RTX di NVIDIA. In questa guida completa, approfondiremo ciò che è DLSS, come funziona, le differenze tra le sue versioni e il motivo per cui è cruciale per i giocatori, anche se attualmente non stai usando una GPU NVIDIA.

Ulteriori contributi di Matthew S. Smith.

Cos'è DLSS?

Il DLSS di Nvidia, o Deep Learning Super Sampling, è una tecnologia proprietaria progettata per aumentare le prestazioni del gioco e la qualità dell'immagine. Il termine "super campionamento" riflette in modo intelligente la sua capacità di migliorare le risoluzioni del gioco. Utilizzando una rete neurale addestrata su dati di gioco estesi, DLSS raggiunge questo senza il successo delle prestazioni tipicamente associato a risoluzioni di gioco più elevate.

Inizialmente, DLSS si è concentrato sull'upscaling, ma da allora si è ampliato per includere funzionalità come la ricostruzione DLSS Ray, che migliora l'illuminazione e la qualità dell'ombra usando l'IA; Generazione di frame DLSS e generazione multi -frame, che utilizzano AI per inserire frame e aumentare gli FP; e DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing), che applica l'anti-aliasing Ai-Helding per una grafica superiore oltre le capacità di risoluzione nativa.

La caratteristica più riconosciuta di DLSS è la super risoluzione, particolarmente vantaggiosa se accoppiata con la traccia di raggi. Nei giochi supportati da DLSS, è possibile selezionare modalità come prestazioni ultra, prestazioni, bilanciati e qualità all'interno delle impostazioni grafiche. Ad esempio, se si sceglie la risoluzione 4K con la modalità di qualità DLSS in Cyberpunk 2077, il gioco rende a 1440p, che DLSS quindi aumenta a 4K. Ciò si traduce in un frame rate significativamente più elevato rispetto alla corsa al nativo 4K, grazie al upscaling guidato dall'IA.

Il rendering neurale di DLSS segna una partenza significativa da tecniche più vecchie come il rendering a scacchiera. Aggiunge dettagli che potrebbero non essere visibili alla risoluzione nativa e conserva i dettagli persi in altri metodi di upscaling. Tuttavia, può anche introdurre artefatti come ombre "gorgoglianti" o linee tremolanti, sebbene questi problemi siano stati notevolmente mitigati con DLSS 4.

Il salto generazionale: DLSS da 3 a DLSS 4

Con la serie 50 RTX, Nvidia ha introdotto DLSS 4, che aggiorna il modello AI a una rete neurale del trasformatore (TNN), migliorando la qualità e le capacità. In precedenza, DLSS 3 e DLSS 3.5 utilizzavano una rete neurale convoluzionale (CNN), formata su vasti set di dati per analizzare le scene e i loro elementi. La transizione a TNN consente un'analisi della scena più profonda, raddoppiando i parametri che può elaborare, risultando in gameplay più nitido, una migliore conservazione dei dettagli e artefatti ridotti.

Il TNN di DLSS 4 rivoluziona anche la generazione di frame. Mentre DLSS 3.5 ha inserito un telaio artificiale tra due fotogrammi resi, la generazione multi -frame di DLSS 4 può produrre fino a quattro frame artificiali per cornice resa, potenzialmente quadruplicamento delle velocità dei frame. Per mitigare le preoccupazioni per il ritardo di input, NVIDIA integra Nvidia Reflex 2.0, che riduce significativamente la latenza.

Nonostante questi progressi, la generazione di frame DLSS può talvolta esibire un fantasma minore dietro oggetti in movimento, in particolare in ambienti più elevati. NVIDIA consiglia di regolare la generazione dei frame in modo che corrisponda alla frequenza di aggiornamento del monitor per evitare la lacerazione dello schermo e gli artefatti visivi.

Anche senza una serie 50 RTX, puoi beneficiare del nuovo modello TNN tramite l'app NVIDIA, che consente di utilizzarlo per la ricostruzione DLSS Super Resolution e DLSS Ray e consente la modalità Ultra Performance DLSS e DLAA nei giochi che non supportano nativamente queste opzioni.

Perché DLSS è importante per i giochi?

DLSS è una tecnologia fondamentale nei giochi per PC, in particolare per quelli con GPU NVIDIA a medio raggio o a bassa prestazione. Abilita impostazioni grafiche e risoluzioni più elevate, estendendo la vita della tua GPU. Con l'aumento del costo delle schede grafiche, DLSS offre un modo economico per mantenere i frame rate giocabili regolando le impostazioni o le modalità di prestazione.

DLSS ha fissato un nuovo standard nei giochi per PC, spingendo i concorrenti AMD e Intel a sviluppare le proprie tecnologie di upscaling, AMD FidelityFX Super Resolution (FSR) e Intel XE Super Sampling (XESS). Mentre DLSS 4 di Nvidia offre una qualità di immagine superiore e una generazione multi-frame, le soluzioni di AMD e Intel forniscono alternative praticabili.

NVIDIA DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess

Il DLSS di Nvidia affronta la competizione di FidelityFX Super Resolution (FSR) di AMD e XE Super Sampling (XESS) di Intel. Il bordo di DLSS 4 risiede nelle sue capacità AI avanzate, offrendo immagini più nitide e prestazioni più coerenti con meno artefatti. Tuttavia, DLSS è esclusivo delle GPU NVIDIA e richiede l'implementazione degli sviluppatori di giochi, a differenza della FSR di AMD, che gode di una più ampia compatibilità.

Conclusione

Il DLSS di Nvidia continua a evolversi, promettendo miglioramenti in corso e un impatto significativo sulle esperienze di gioco. Sebbene non senza difetti, offre prestazioni e longevità impressionanti per le GPU. Con concorrenti come AMD e Intel che avanzano anche le loro tecnologie, la scelta della GPU giusta prevede il bilanciamento dei costi, delle caratteristiche e della compatibilità del gioco. DLSS rimane una pietra miliare nel mondo dei giochi per PC, spingendo i confini di ciò che è possibile con miglioramenti grafici intelligenti basati sull'intelligenza artificiale.