DLSS NVIDIA (Deep Learning Super Sampling) merevolusikan permainan PC dengan ketara meningkatkan prestasi dan kualiti imej. Kejayaannya bergantung pada sokongan dari jumlah permainan yang semakin meningkat, memaksimumkan nilai dan jangka hayat kad grafik RTX NVIDIA.
Sejak debutnya pada tahun 2019, DLSS telah mengalami peningkatan yang besar, memberi kesan kepada fungsinya, keberkesanan, dan perbezaan antara generasi RTX. Panduan ini membedah DLSS, menjelaskan mekanik, variasi, dan kaitannya, walaupun untuk pengguna bukan Nvidia.
Sumbangan tambahan oleh Matthew S. Smith.
Memahami DLSS
DLSS secara bijak meningkatkan resolusi permainan ke tetapan yang lebih tinggi dengan overhead prestasi yang minimum, terima kasih kepada rangkaian saraf yang dilatih pada data permainan yang luas. Ini "pensampelan super" pada mulanya membentuk teras DLSS, tetapi kini merangkumi beberapa peningkatan kualiti imej: Rekonstruksi Ray DLSS (pencahayaan dan bayang-bayang AI-Enhanced), penjanaan bingkai DLSS dan penjanaan berbilang bingkai (bingkai AI-Inserted untuk FPS yang lebih tinggi), dan DLAA (pembelajaran mendalam anti-aliasing, melampaui kualiti resolusi asli).
Resolusi Super, ciri perdana DLSS (terutamanya dengan pengesanan sinar), membuat permainan pada resolusi yang lebih rendah untuk FPS yang lebih tinggi, kemudian menggunakan AI untuk kelas atas resolusi asli anda. Sebagai contoh, dalam Cyberpunk 2077 pada 4K dengan kualiti DLSS, permainan ini menghasilkan 1440p, kemudian upscales hingga 4K, mengakibatkan kenaikan kadar bingkai yang besar.
Walaupun DLSS melepasi teknik yang lebih lama seperti rendering checkerboard dengan menambahkan terperinci yang tidak kelihatan pada resolusi asli, artifak berpotensi seperti bayang -bayang "menggelegak" atau garis berkedip boleh berlaku. Walau bagaimanapun, isu -isu ini telah diminimumkan dengan ketara, terutamanya dengan DLSS 4.
DLSS 3 vs DLSS 4: Leap Generational
Siri RTX 50 memperkenalkan DLSS 4, menggunakan model transformer transformatif (TNN) dan bukannya rangkaian saraf konvolusi (CNN) yang digunakan dalam DLSS 3 (termasuk penjanaan bingkai DLSS 3.5). TNN menganalisis dua kali parameter, memberikan pemahaman adegan yang lebih mendalam dan membolehkan tafsiran yang lebih canggih, termasuk corak jarak jauh.
Ini membawa kepada resolusi Super Super dan Rekonstruksi Ray, memelihara butiran yang lebih baik dan mengurangkan artifak. Generasi berbilang bingkai DLSS 4 menghasilkan empat bingkai buatan setiap bingkai yang diberikan, secara dramatik meningkatkan kadar bingkai. Nvidia Reflex 2.0 mengurangkan potensi input lag.
Walaupun ghosting kecil mungkin berlaku, terutamanya pada tetapan penjanaan bingkai yang lebih tinggi, NVIDIA membolehkan pengguna menyesuaikan penjanaan bingkai untuk memadankan kadar penyegaran monitor mereka, mengoptimumkan prestasi dan meminimumkan isu -isu seperti skrin yang merobek. Walaupun tanpa siri RTX 50, model TNN yang lebih baik boleh diakses melalui aplikasi NVIDIA untuk Resolusi Super dan Rekonstruksi Ray, bersama dengan DLSS Ultra Prestasi dan DLAA.
Kepentingan DLS dalam permainan
DLSS adalah transformatif untuk permainan PC, terutamanya untuk GPU NVIDIA jarak jauh atau rendah. Ia membuka kunci tetapan dan resolusi grafik yang lebih tinggi, memanjangkan jangka hayat GPU dan menawarkan peningkatan prestasi kos efektif. Walaupun NVIDIA mempelopori DLSS, FSR AMD dan Intel XESS menawarkan teknologi bersaing.
DLSS vs FSR vs XESS
DLS melebihi pesaing dengan kualiti imej yang unggul (terutamanya DLSS 4) dan generasi berbilang frame rendah. Walaupun AMD dan Intel menyediakan penjanaan upscaling dan bingkai, DLS biasanya menyampaikan visual crisper dengan artifak yang lebih sedikit. Walau bagaimanapun, DLSS adalah eksklusif untuk kad NVIDIA dan memerlukan pelaksanaan pemaju, tidak seperti AMD FSR.
Kesimpulan
DLSS kekal sebagai teknologi terobosan, terus meningkatkan dan memperluaskan panjang umur GPU. Walaupun tidak sempurna, kesannya terhadap permainan tidak dapat dinafikan. Walaupun alternatif wujud, penambahbaikan konsisten DLSS meletakkannya sebagai teknologi terkemuka. Walau bagaimanapun, pemain harus menimbang kos dan ciri GPU terhadap keutamaan permainan mereka untuk menentukan nilai optimum.
