Il DLSS di NVIDIA (Deep Learning Super Sampling) ha rivoluzionato il gioco per PC aumentando significativamente le prestazioni e la qualità dell'immagine. Questa guida esplora la funzionalità di DLSS, i progressi generazionali e il confronto con le tecnologie concorrenti.
Contributo da Matthew S. Smith.
Comprensione di DLSS
DLSS utilizza AI per migliorare in modo in modo in modo di giocare le risoluzioni del gioco, minimizzando l'impatto delle prestazioni rispetto al rendering nativo ad alta risoluzione. Implementazioni iniziali focalizzate sulla super risoluzione, ma ora comprendono:
- ricostruzione del raggio DLSS: illuminazione Ai-potenziata e qualità dell'ombra. - Generazione di frame DLSS e generazione multi-frame: frame generati ai-A-A-A-Generated per un aumento di FPS (principalmente DLSS 3 e 4). - DLAA (anti-aliasing Deep Learning): Anti-aliasing alimentato AI per una qualità dell'immagine superiore alla risoluzione nativa.
La super risoluzione DLSS è la caratteristica più comune. Le impostazioni di gioco offrono in genere opzioni come prestazioni ultra, prestazioni, equilibri e qualità. Queste modalità rendono le risoluzioni più basse, quindi rialzate per la risoluzione nativa usando l'IA. Ad esempio, 4K con qualità DLSS potrebbe renderla a 1440p, migliorando significativamente i frame rate.
Mentre DLSS aggiunge dettagli oltre il rendering nativo, possono verificarsi manufatti minori come l'ombra "gorgogliamento". Questi problemi sono stati ampiamente mitigati in DLSS 4.
DLSS da 3 a DLSS 4: un salto quantistico
DLSS 4, introdotto con la serie 50 RTX, utilizza una rete neurale del trasformatore (TNN) anziché la rete neurale convoluzionale (CNN) utilizzata in DLSS 3. Il TNN analizza più parametri e interpreta i dati in modo più sofisticato, risultando in: risultante in: risultante in: risultante con: risultante in: risultante in base: risultante in: con conseguente: risultante in: con conseguente: risultante in: risultante in: risultante in: risultante in: risultante in base: risultante in: con conseguente: risultante in: risultante in base: risultante in: risultante in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in: risultando in modo
- Miglioramento della super risoluzione e ricostruzione dei raggi: Dettagli migliorati, nitidezza e artefatti ridotti.
- Generazione multi-frame: Genera quattro fotogrammi artificiali per frame reso, aumentando drasticamente FPS. Abbinato a Nvidia Reflex 2.0 per ridurre al minimo il ritardo di ingresso.
Mentre la generazione multi-frame è esclusiva della serie 50 RTX, i miglioramenti della qualità delle immagini della TNN sono disponibili tramite l'app Nvidia per le vecchie schede RTX. L'app consente inoltre DLSS Ultra Performance e DLAA, dove non supportate in modo nativo.
Il significato di DLSS
DLSS è trasformativo per i giochi per PC. Per GPU NVIDIA di fascia media o di fascia bassa, sblocca impostazioni e risoluzioni più elevate. Estende inoltre la durata della GPU mantenendo i frame rate giocabili anche con impostazioni esigenti. DLSS ha abbassato la barriera delle prestazioni, sebbene le pratiche di prezzo di Nvidia rimangano un punto di discussione.
DLSS vs. concorrenti (FSR & XESS)
Mentre AMD FSR e Intel Xess offrono upscaling, DLSS fornisce generalmente una qualità dell'immagine superiore e, con DLSS 4, generazione avanzata di frame con bassa latenza. Tuttavia, DLSS è esclusivo dell'hardware NVIDIA e richiede l'implementazione degli sviluppatori.
Conclusione
DLSS è un punto di svolta, in costante evoluzione. Sebbene non impeccabili, i suoi benefici sono sostanziali, estendendo la longevità della GPU e migliorando le esperienze di gioco. Tuttavia, considera il costo dell'hardware Nvidia e la disponibilità del supporto DLSS nei tuoi giochi preferiti quando prendi decisioni di acquisto. Le tecnologie concorrenti di AMD e Intel offrono alternative praticabili.
