Nvidia's DLSS (နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုစူပါနမူနာ) သည်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်ရုပ်ပုံအရည်အသွေးသိသိသာသာတိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့် PC Gaming ကိုတော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ ၎င်း၏အောင်မြင်မှုသည် Nvidia ၏ RTX ဂရပ်ဖစ်ကဒ်များ၏တန်ဖိုးနှင့်သက်တမ်းကိုတိုးမြှင့်ရန်အတွက်အမြဲတမ်းကြီးထွားလာသောဂိမ်းများကိုထောက်ပံ့ရန်အတွက်ပံ့ပိုးမှုအပေါ်ပံ့ပိုးမှုအပေါ်ပံ့ပိုးမှုအပေါ်ပံ့ပိုးမှုအပေါ်ပံ့ပိုးမှုရှိသည်။
2019 ပွဲ ဦး ထွက်မှ DLSS သည်သိသိသာသာအဆင့်မြှင့်တင်မှုများပြုလုပ်ခဲ့ပြီး၎င်း၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း, ထိရောက်မှုနှင့် rtx မျိုးဆက်များအကြားခွဲခြားမှုကိုထိခိုက်စေသည်။ Nvidia အသုံးပြုသူများအတွက်ပင်ဤလမ်းညွှန်သည် DLSS သည် DLSS ကိုဖြည့်ဆည်းပေးသည်။
- Matthew S. Smith မှနောက်ထပ်ပံ့ပိုးမှုများ။ *
DLSS ကိုနားလည်ခြင်း
DLSS Intenigently Intenigently Unsscales Encapales Game Resolutions သည် ပိုမို. စွမ်းဆောင်ရည်အနည်းဆုံးချိန်ညှိချက်များမှပိုမိုမြင့်မားသောဆက်နွယ်မှုများနှင့်အတူပိုမိုမြင့်မားသောဆက်နွယ်မှုများနှင့်ပိုမိုမြင့်မားသောဆက်နွယ်မှုများနှင့်အတူပိုမိုမြင့်မားသောဆက်နွယ်မှုကိုကျေးဇူးတင်ပါသည်။ ဤ "Super Squarping" သည် DLSS ၏အဓိကအချက်ကိုအစပိုင်းတွင်ဖွဲ့စည်းထားသော်လည်းယခုအချိန်တွင် DLSS RELDS ပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်း (AI တိုးမြှင့်သည့်အလင်းရောင်မျိုးဆက်များ), နှင့် Dlaa (နက်ရှိုင်းသောလေ့လာသင်ယူမှုဆန့်ကျင်ရေး, ဇာတိ resolution အရည်အသွေးထက်သာလွန်
Super Resolution, DLSS ၏အထင်ကရဖြေရှင်းချက် (အထူးသဖြင့် Ray Traacing) တွင်ဂိမ်းများကိုပိုမိုမြင့်မားသော FPS အတွက်အနိမ့်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်များကို အသုံးပြု. AI ကို UPSCALE ကိုသင်၏ဇာတိ resolution သို့အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်, DLSS အရည်အသွေးနှင့်အတူ 4K 2077 မှာ 4K မှာ 4K မှာ 1440p မှာ 240p မှာမူတည်တယ်။
DLSS သည် Checkerboard ကဲ့သို့အဟောင်းနည်းစနစ်များထက်ပိုမိုများပြားသောနည်းစနစ်များထက်ပိုမိုများပြားသောနည်းစနစ်များနှင့်မမြင်နိုင်သည့်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုထည့်သွင်းခြင်းအားဖြင့် "bubbling" အရိပ်များကဲ့သို့သောအလားအလာရှိသောအပိုပစ္စည်းများကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။ သို့သော်ဤပြ issues နာများကိုအထူးသဖြင့် DLSS 4 နှင့်သိသိသာသာလျော့နည်းသွားသည်။
DLSS 3 vs. DLSS 4: မျိုးဆက် Leap
RTX 50-series သည် DLSS 4 ကိုမိတ်ဆက်ပေးခဲ့ပြီး DLSS 3 တွင် DLSS 3 တွင်အသုံးပြုသော convolsal nernure neurnet network (CNN) အစားအသွင်ကူးပြောင်းမှုပုံစံ (CNN) ကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ TNN သည် parameters များကိုနှစ်ဆခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း, ပိုမိုနက်ရှိုင်းသောမြင်ကွင်းကိုနားလည်သဘောပေါက်ခြင်းနှင့်ပိုမိုခေတ်မီသောအဓိပ္ပာယ်ကောက်ယူခြင်းကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။
အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့်အပိုပစ္စည်းများကိုလျှော့ချခြင်းများကိုထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့်အပိုပစ္စည်းများကိုထိန်းသိမ်းခြင်း, DLSS 4 ၏မျိုးရိုးဗီဇမျိုးဆက်မျိုးစုံဖြင့်ဘောင်နှုန်းဖြင့်အတု frame မျိုးဆက် 4 ခုကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ Nvidia Reflex 2.0 Mitigisates အလားအလာ input ကို lag ။
အထူးသဖြင့်ဘေ့စ်မျိုးဆက်ဆိုင်ရာဆက်တင်များ၌အသေးအဖွဲ 0 န်ထမ်းများဖြစ်ပွားနိုင်သော်လည်း Nvidia သည်အသုံးပြုသူများအားသူတို့၏မော်နီတာ၏ Refresh rate နှင့်ကိုက်ညီစေရန်နှင့်ပြ issues နာများကဲ့သို့ပြ addressing နာများကိုအပြီးသတ်လုပ်ခြင်းနှင့် minimize လုပ်ခြင်းကိုချိန်ညှိရန်ခွင့်ပြုသည်။ RTX 50-series များမရှိဘဲပင်တိုးတက်လာသော TNN မော်ဒယ်ကို DLSS Ultra စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်ဒေါင်းနှင့်အတူ Super resolution နှင့် Ray ပြန်လည်တည်ဆောက်ရေးအတွက် NVIDIA အက်ပလီကေးရှင်းမှတစ်ဆင့်လက်လှမ်းမီသည်။
ဂိမ်းကစားခြင်းအတွက် DLSS ၏အရေးပါမှု
DLSS သည်အထူးသဖြင့်အလယ်အလတ်တန်းစားသို့မဟုတ်နိမ့်ဆုံး Nvidia GPU များအတွက် PC Gaming အတွက်အသွင်ပြောင်းသည်။ ၎င်းသည် GPU သက်တမ်းတိုးခြင်းနှင့်ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသည့်စွမ်းဆောင်ရည်တိုးတက်မှုများကိုတိုးချဲ့ခြင်းနှင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းများကိုပိုမိုမြင့်မားသောဂရပ်ဖစ်ချိန်ညှိချက်များနှင့်ဆုံးဖြတ်ချက်များကိုသော့ဖွင့်ထားသည်။ NVIDIA ရှေ့ပြေး DLSS ကိုရှေ့ဆောင်လုပ်စဉ်အတွင်း AMD ၏ FSR နှင့် Intel ၏ Xess တို့သည်ယှဉ်ပြိုင်ရသောနည်းပညာများကိုပေးသည်။
** DLSS နှင့် FSR နှင့် FSR vs.
DLSS သည် Image Device (အထူးသဖြင့် DLSS 4) နှင့်အနိမ့်အလိတ်မျိုးဆက်မျိုးဆက်များနှင့်အတူပြိုင်ဘက်များထက်သာလွန်သည်။ AMD နှင့် Intel သည်မျိုးဆက်သစ်များကိုထောက်ပံ့ပေးခြင်းနှင့်ဘ 0 မျိုးဆက်များကိုပေးသော်လည်း DLSS သည်အပိုအပိုပစ္စည်းများနှင့်အတူကြည်လင်သောမြင်ကွင်းများကိုပေးစွမ်းသည်။ သို့သော် DLSS သည် NVIDIA ကတ်များနှင့်မတူဘဲ developer အကောင်အထည်ဖော်ရန်လိုအပ်သည်။
နိဂုံး
DLSS သည် gpu longrevity ကိုစဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်စေရန်နှင့်တိုးချဲ့ရန်အတွက် DLSS သည်အခြေခံကျသောနည်းပညာဖြစ်သည်။ အပြစ်မပါသော်လည်း Gaming အပေါ်သက်ရောက်မှုသည်မငြင်းနိုင်ပါ။ အခြားနည်းလမ်းများရှိသော်လည်း DLSS ၏တသမတ်တည်းသောသန့်စင်မှုသည်၎င်းကို ဦး ဆောင်နည်းပညာတစ်ခုအဖြစ်ထားရှိသည်။ သို့သော် GAPERS သည် GPU ၏ကုန်ကျစရိတ်နှင့်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကောင်းဆုံးတန်ဖိုးကိုဆုံးဖြတ်ရန်သူတို့၏ဂိမ်းကြိုက်မှုကို ဦး စားပေးမှုအပေါ်တွင်ပါ 0 င်သင့်သည်။
