NVIDIAのDLSS（Deep Learning Super Sampling)は、パフォーマンスと画質を大幅に向上させることでPCゲームに革命をもたらしました。その成功は、増え続けるゲームからのサポートにかかっており、NvidiaのRTXグラフィックスカードの価値と寿命を最大化します。
2019年のデビュー以来、DLSSは大幅にアップグレードされ、その機能、有効性、およびRTX世代間の区別に影響を与えています。このガイドは、DLSSを分析し、非NVIDIAユーザーであっても、そのメカニズム、バリエーション、および関連性を説明します。
マシュー・S・スミスによる追加の貢献。
DLSSの理解
DLSSは、広範なゲームプレイデータでトレーニングされたニューラルネットワークのおかげで、パフォーマンスのオーバーヘッドで最小限のパフォーマンスで高い設定にゲームの解像度をインテリジェントにアップスケールします。この「スーパーサンプリング」は最初にDLSSのコアを形成しましたが、現在では、DLSSレイの再構築（AI強化照明と影)、DLSSフレーム生成、およびマルチフレーム生成（高FPSのAIインテストフレーム)など、いくつかの画質エンハンスメントを網羅しています。およびDLAA（深い学習反放射、ネイティブ解像度の品質を超える)。
Super Resolution、DLSSのフラッグシップ機能（特にRay Tracing)は、より高いFPSの低解像度でゲームをレンダリングし、AIを使用してネイティブ解像度に向かって高級にします。たとえば、DLSS品質の4KのCyberpunk 2077では、ゲームは1440pで4Kに上昇し、フレームレートの大幅な増加をもたらします。
DLSSは、ネイティブ解像度で見えない詳細を追加することでチェッカーボードレンダリングなどの古いテクニックを上回りますが、「泡立つ」影やちらつきのラインなどの潜在的なアーティファクトが発生する可能性があります。ただし、特にDLSS 4では、これらの問題は大幅に最小化されています。
DLSS 3対DLSS 4：世代の跳躍
RTX 50シリーズは、DLSS 3（DLSS 3.5のフレームジェネレーションを含む)で使用される畳み込みニューラルネットワーク（CNN)の代わりに変換トランスモデル（TNN)を利用してDLSS 4を導入しました。 The TNN analyzes twice the parameters, providing a deeper scene understanding and enabling more sophisticated interpretation, including long-range patterns.
これにより、優れた超解像度とレイの再構築につながり、詳細を維持し、アーティファクトを減らします。 DLSS 4のマルチフレーム生成は、レンダリングされたフレームごとに4つの人工フレームを生成し、フレームレートを劇的に増加させます。 Nvidia Reflex 2.0は、潜在的な入力遅れを軽減します。
マイナーなゴーストは、特により高いフレーム生成設定で発生する可能性がありますが、NVIDIAでは、ユーザーはモニターのリフレッシュレートに合わせてフレーム生成を調整し、パフォーマンスを最適化し、画面涙などの問題を最小限に抑えることができます。 RTX 50シリーズがなくても、改良されたTNNモデルは、DLSS Ultra PerformanceおよびDLAAとともに、Super ResolutionおよびRay ReconstructionのためにNVIDIAアプリを介してアクセスできます。
ゲームにおけるDLSSの重要性
DLSSは、特にミッドレンジまたはローエンドNVIDIA GPUのPCゲームに変換されます。より高いグラフィックの設定と解像度のロックを解除し、GPUの寿命を延長し、費用対効果の高いパフォーマンスの改善を提供します。 NvidiaはDLSSを開拓しましたが、AMDのFSRとIntelのXessは競合するテクノロジーを提供しています。
DLSS対FSR対Xess
DLSSは、優れた画質（特にDLS 4)と低遅延の多フレーム生成で競合他社を上回ります。 AMDとIntelはアップスケーリングとフレーム生成を提供しますが、DLSSは一般に、より少ないアーティファクトで鮮明なビジュアルを提供します。ただし、DLSSはNVIDIAカード専用であり、AMD FSRとは異なり、開発者の実装が必要です。
結論
DLSSは引き続き画期的なテクノロジーであり、GPUの寿命を継続的に改善および拡張しています。完璧ではありませんが、ゲームへの影響は否定できません。代替案は存在しますが、DLSSの一貫した洗練は、それを主要な技術として位置付けています。ただし、ゲーマーはGPUのコストと機能をゲームの好みと比較検討して、最適な価値を決定する必要があります。
