DLSS: aprimorando o desempenho dos jogos explicado

O DLSS da NVIDIA, ou super amostragem de aprendizado profundo, revolucionaram os jogos de PC desde sua introdução em 2019. Essa tecnologia poderosa aprimora significativamente o desempenho do jogo e prolonga a vida das placas gráficas da NVIDIA, desde que você esteja jogando um dos muitos jogos que agora o apoiam. Com atualizações e aprimoramentos contínuos, o DLSS evoluiu, impactando sua operação, eficácia e recursos nas gerações da placa gráfica RTX da NVIDIA. Neste guia abrangente, vamos nos aprofundar no que é o DLSS, como ele funciona, as diferenças entre suas versões e por que é crucial para os jogadores, mesmo que você não esteja usando uma GPU da NVIDIA.

Contribuições adicionais de Matthew S. Smith.

O que é DLSS?

O DLSS da NVIDIA, ou super amostragem de aprendizado profundo, é uma tecnologia proprietária projetada para aumentar o desempenho do jogo e a qualidade da imagem. O termo "super amostragem" reflete sua capacidade de aumentar as resoluções de jogos de forma inteligente. Utilizando uma rede neural treinada em extensos dados de jogabilidade, o DLSS alcança isso sem que o desempenho atingido normalmente associado a resoluções mais altas no jogo.

Inicialmente, o DLSS se concentrou no aumento da escala, mas desde então se expandiu para incluir recursos como a reconstrução de raios DLSS, o que aumenta a qualidade da iluminação e da sombra usando a IA; Geração de quadros DLSS e geração de molduras múltiplas, que usam IA para inserir quadros e aumentar o FPS; e DLAA (Anti-Aliasing Deep Learning), que aplica anti-aliases aprimorados para gráficos superiores além dos recursos de resolução nativa.

A característica mais reconhecida do DLSS é a super resolução, particularmente benéfica quando combinada com o rastreamento de raios. Nos jogos suportados por DLSS, você pode selecionar os modos como Ultra Deformation, Performance, Balanced e Quality nas configurações de gráficos. Por exemplo, se você escolher a resolução 4K com o modo de qualidade DLSS no Cyberpunk 2077, o jogo se renderiza em 1440p, que o DLSS e depois aprimora 4K. Isso resulta em uma taxa de quadros significativamente mais alta do que a execução em 4K nativo, graças ao aumento da escala acionada pela IA.

A renderização neural da DLSS marca um afastamento significativo de técnicas mais antigas, como a renderização do quadro de xadrez. Ele adiciona detalhes que podem não ser visíveis na resolução nativa e preserva os detalhes perdidos em outros métodos de upscaling. No entanto, ele também pode introduzir artefatos como sombras "borbulhantes" ou linhas de tremeluzência, embora esses problemas tenham sido consideravelmente mitigados com o DLSS 4.

O salto geracional: DLSS 3 para DLSS 4

Com a série RTX 50, a NVIDIA introduziu o DLSS 4, que atualiza o modelo de IA para uma rede neural do transformador (TNN), aprimorando a qualidade e os recursos. Anteriormente, o DLSS 3 e o DLSS 3.5 usaram uma rede neural convolucional (CNN), treinados em vastos conjuntos de dados para analisar cenas e seus elementos. A transição para a TNN permite uma análise de cena mais profunda, dobrando os parâmetros que pode processar, resultando em jogabilidade mais nítida, melhor retenção de detalhes e artefatos reduzidos.

O TNN do DLSS 4 também revoluciona a geração de quadros. Enquanto o DLSS 3.5 inseriu uma estrutura artificial entre dois quadros renderizados, a geração de vários quadros do DLSS 4 pode produzir até quatro quadros artificiais por quadro renderizado, potencialmente quadruplicar as taxas de quadros. Para mitigar as preocupações sobre o atraso de entrada, a NVIDIA integra o Nvidia Reflex 2.0, o que reduz significativamente a latência.

Apesar desses avanços, a geração de quadros do DLSS às vezes pode exibir pequenos fantasmas por trás de objetos em movimento, principalmente em configurações mais altas. A NVIDIA aconselha o ajuste da geração de quadros para corresponder à taxa de atualização do seu monitor para evitar rasgos na tela e artefatos visuais.

Mesmo sem uma série RTX 50, você pode se beneficiar do novo modelo TNN por meio do aplicativo NVIDIA, que permite usá-lo para o DLSS Super Resolução e a reconstrução de raios DLSS, e permite o modo de desempenho DLSS Ultra e DLAA em jogos que não suportam nativamente essas opções.

Por que os DLSs são importantes para os jogos?

O DLSS é uma tecnologia central nos jogos de PC, principalmente para aqueles com GPUs NVIDIA de médio porte ou menor desempenho. Ele permite configurações e resoluções gráficas mais altas, prolongando a vida útil da sua GPU. Com o aumento do custo das placas gráficas, o DLSS oferece uma maneira econômica de manter as taxas de quadros jogáveis ​​ajustando configurações ou modos de desempenho.

O DLSS estabeleceu um novo padrão nos jogos de PC, levando os concorrentes AMD e a Intel a desenvolver suas próprias tecnologias de upscaling, a AMD Fidelityfx Super Resolution (FSR) e a Intel XE Super Sampling (XESS). Enquanto o DLSS 4 da NVIDIA oferece qualidade de imagem superior e geração de vários quadros, as soluções da AMD e da Intel fornecem alternativas viáveis.

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. O DLSS 4's Edge está em seus recursos avançados de IA, oferecendo imagens mais nítidas e desempenho mais consistente com menos artefatos. No entanto, o DLSS é exclusivo do NVIDIA GPUS e requer implementação de desenvolvedores de jogos, ao contrário do FSR da AMD, que desfruta de compatibilidade mais ampla.

Conclusão

O DLSS da NVIDIA continua a evoluir, prometendo melhorias contínuas e um impacto significativo nas experiências de jogos. Embora não sem falhas, oferece desempenho e longevidade impressionantes para as GPUs. Com concorrentes como a AMD e a Intel também avançando suas tecnologias, a escolha da GPU certa envolve o custo de equilíbrio, os recursos e a compatibilidade de jogos. O DLSS continua sendo uma pedra angular no mundo dos jogos de PC, ultrapassando os limites do que é possível com aprimoramentos de gráficos inteligentes orientados a IA.