DLSS eller Deep Learning Super Sampling är Nvidias teknik för smart uppskalning, som kan ta en bild som återges med en lägre upplösning och uppskala den till en skärm med högre upplösning, vilket ger mer prestanda än naturlig rendering. Nvidia introducerade denna teknik med den första generationen av RTX-serien av grafikkort. DLSS är inte bara en teknik för vanlig uppskalning eller supersampling, utan använder AI för att på ett smart sätt öka kvaliteten på bilden som gjordes med en lägre upplösning för att bevara bildkvaliteten. Detta kan i teorin ge det bästa från båda världar eftersom bilden som visas fortfarande skulle vara av hög kvalitet medan prestandan också kommer att förbättras jämfört med naturlig återgivning.
DLSS kan till och med förbättra bildkvaliteten i Wolfenstein: Youngblood - Bild: Nvidia
Behov av DLSS
Så varför behöver vi sådana snygga uppskalningstekniker för att pressa ut mer prestanda? Verkligheten är att tekniken för nyare bildskärmar utvecklas mycket snabbare än tekniken för våra PC-komponenter. De senaste bildskärmarna kan ge skarp 4K-upplösning med upp till 144 eller till och med 165Hz uppdateringshastigheter. De flesta spelare anser idag att 1440p 144Hz är den bästa platsen för avancerat spel. Att köra den här typen av upplösningar med dessa uppdateringshastigheter tar mycket grafisk hästkrafter. I moderna spel kanske bara de bästa av de bästa GPU: erna kan hantera 4K 60 FPS-spel med allt inställt på Ultra. Det betyder att om du vill förbättra prestanda men inte vill kompromissa med bildkvaliteten så mycket, kan uppskalning eller DLSS supersamplingsteknik vara till nytta.
DLSS kan också vara viktigt för de spelare som vill rikta in sig på 4K-upplösning men inte har helt grafiska hästkrafter för att göra det. Dessa spelare kan vända sig till DLSS för den här uppgiften, eftersom det skulle göra spelet med en lägre upplösning (säg 1440p) och sedan uppskala det smart till 4K för en skarp bild men ändå högre prestanda. DLSS kan komma i mer praktiska RTX-grafikkort i mellannivå och nybörjarnivå och gör det möjligt för användarna att spela med högre upplösningar vid bekväma ramar utan att kompromissa med kvaliteten.
Raytracing
En annan stor funktion som skjuts framåt inom PC-spel är Raytracing i realtid. Nvidia tillkännagav stöd för raytracing med deras nya RTX-serie grafikkort. Raytracing är en renderingsteknik som ger noggrann återgivning av ljusvägar i spel och andra grafiska applikationer, vilket resulterar i mycket högre grafisk trohet, särskilt i skuggor, reflektioner och global belysning. Även om det ger fantastiska bilder, har Raytracing stor inverkan på prestanda. I många spel kan det faktiskt skära framraten till hälften jämfört med traditionell rendering. Ange DLSS.
Raytracing kommer med en enorm prestationshit - Bild: Techspot
Genom att använda kraften från DLSS (och nu de mycket förbättrade DLSS 2.0) -spelarna med RTX-serien av grafikkort kan lindra mycket av prestandaförlusten som följer med Raytracing och kan njuta av en strålbildsbild med högre trovärdighet samtidigt som en högre bildnivå behålls. Denna teknik anses vara extremt imponerande av granskare och allmänheten på grund av det faktum att den kan göra raytracing faktiskt spelbar med höga upplösningar, och den behåller nästan exakt samma bildkvalitet som den traditionellt återgivna bilden. DLSS är en absolut nödvändighet med Raytracing och Nvidia gjorde ett bra jobb med att utveckla och släppa dessa två tekniker samtidigt.
Traditionell uppskalning
Uppskalning och supersamplingstekniker har funnits tidigare också. Faktum är att dessa är inbyggda i nästan alla moderna spel och till och med kontrollpanelerna för både Nvidia och AMD. Dessa tekniker implementerar också samma grundläggande uppskalningsmetod som DLSS; de tar en bild med lägre upplösning och uppskalar den så att den passar en skärm med högre upplösning. Så vad gör dem annorlunda? Svaret kommer i grunden ner på två saker.
- Utgångskvalitet: Utgångsbildkvaliteten för traditionellt uppskalade spel är i allmänhet lägre än för DLSS. Detta beror på att DLSS använder AI för att beräkna och justera bildkvaliteten så att skillnaden mellan inbyggda och uppskalade bilder kan minimeras. Det finns ingen sådan bearbetning i traditionell uppskalningsteknik, så bildkvaliteten på utdata är lägre än både traditionell rendering och DLSS.
- Prestationshit: En annan stor nackdel med traditionell supersampling är prestationshiten över DLSS. Denna uppskalning kan göra bilden med en lägre upplösning, men den ger inte tillräckligt med prestandaförbättring för att motivera förlusten av bildkvaliteten. DLSS mildrar problemet genom att ge en enorm prestandaförbättring samtidigt som bildkvaliteten fortfarande är extremt nära den ursprungliga kvaliteten. Detta är anledningen till att DLSS märks som 'nästa stora sak' av många tekniska experter och granskare.
Vad gör DLSS unikt
DLSS är en teknik som har utvecklats av Nvidia, som är världsledande inom banbrytande arbete som Deep Learning och Artificial Intelligence. Det är förståeligt att DLSS har några knep i ärmen som undviker traditionella uppskalningstekniker.
AI-uppskalning
DLSS utnyttjar kraften från AI för att smart beräkna hur man återger bilden med en lägre upplösning och samtidigt hålla maximal kvalitet intakt. Den använder kraften från de nya RTX-korten för att utföra komplexa beräkningar och använder sedan dessa data för att justera den slutliga bilden så att den ser så nära nativ rendering som möjligt. Detta är en extremt imponerande teknik som vi hoppas fortsätter att utvecklas ytterligare eftersom många till och med har kallat DLSS för att vara ”spelets framtid”.
Färger Tensor
Nvidia har lagt dedikerade processorkärnor på RTX-serien av grafikkort som kallas Tensor Cores. Dessa kärnor fungerar som beräkningsplatser för djupinlärning och AI-beräkningar. Dessa snabba och mycket avancerade kärnor används också för DLSS-beräkningar. DLSS-tekniken använder djupinlärningsfunktioner för dessa kärnor för att bevara kvalitet och ge maximal prestanda under spel. Detta betyder dock också att DLSS endast är begränsad till RTX-paketet med grafikkort med Tensor-kärnor, och kan inte användas på äldre GTX-kort eller kort från AMD för den delen.
Nvidias Tensor-kärnor hanterar den bearbetning som krävs för DLSS - Bild: Nvidia
Ingen träff på visuell kvalitet
Kännetecknet för DLSS är dess extremt imponerande bevarande av kvalitet. Genom att använda traditionell uppskalning med hjälp av spelmenyerna kan spelare definitivt märka brist på skärpa och skarphet i spelet efter att det har gjorts med en lägre upplösning. Detta är ett problem när du använder DLSS. Även om det ger bilden en lägre upplösning (ofta upp till 66% av den ursprungliga upplösningen) är den resulterande uppskalade bilden mycket bättre än vad du skulle få ut av traditionell uppskalning. Det är så imponerande att de flesta spelare inte kan se skillnaden mellan en bild som återges med högre upplösning och en bild som uppskalats av DLSS. Detta är en banbrytande bedrift inom spel eftersom spelare alltid letar efter en balans mellan kvalitet och prestanda. Med DLSS har de en chans att få båda.
DLSS erbjuder inga kompromisser i visuell kvalitet. - Bild: Nvidia
Betydande prestationsvinster
Den mest anmärkningsvärda fördelen med DLSS och utan tvekan hela incitamentet bakom dess utveckling är den betydande prestandahöjningen medan DLSS är påslagen. Denna prestanda kommer från det enkla faktum att DLSS gör spelet med en lägre upplösning och sedan uppskalar det med AI för att matcha bildskärmens utgångsupplösning. Med hjälp av de djupa inlärningsfunktionerna i RTX-serien av grafikkort kan DLSS mata ut bilden i en kvalitet som matchar den ursprungligen återgivna bilden.
Styrning med kvalitetsläge DLSS ger mycket bättre prestanda och bildkvalitet än naturlig återgivning - Bild: Nvidia
Gör Raytracing spelbart
Raytracing framträdde från ingenstans 2018 och blev plötsligt ledande inom PC-spel med Nvidia som trycker på den här funktionen hårt och till och med märker sina nya grafikkort som 'RTX' istället för deras vanliga GTX-namngivningsschema. Även om Raytracing är en intressant och unik funktion som verkligen ökar spelets visuella kvalitet, är spelindustrin fortfarande inte redo att skifta helt till raytraced-rendering jämfört med traditionell rasteriserad rendering än.
En stor anledning till detta är prestationshiten som kommer med Raytracing. Genom att helt enkelt aktivera Raytracing kan vissa spel uppleva prestandaförlust på upp till HALV för det ursprungliga framerate. Detta innebär att du kompromissar betydligt med prestanda även på de mest avancerade grafikkorten.
Det är här DLSS kommer in. DLSS kan faktiskt göra den här nya funktionen spelbar i även de mest krävande spelen. Genom att rendera bilden med en lägre upplösning och senare uppskalera den utan att den visuella kvaliteten förloras, kan DLSS kompensera för den prestationshit som Raytracing normalt ger spel. Det är därför de flesta spel som stöder Raytracing också har stöd för DLSS så att de kan användas tillsammans för en nästan perfekt upplevelse.
Betydande prestationsvinster i kontroll när DLSS slås PÅ med RayTracing - Bild: Nvidia
Anpassningsbara förinställningar
DLSS 2.0 förbättras ytterligare på ramverket som läggs av DLSS och introducerar mer anpassningsbara förinställningar. Nu kan användare välja mellan tre förinställningar som heter Kvalitet, Balanserad och Prestanda. Alla 3 förinställningar förbättrar prestandan på vissa sätt, medan kvalitetsförinställningen till och med kan förbättra bildkvaliteten jämfört med naturlig återgivning! DLSS 2.0 har nu också infört en Ultra Performance-förinställning för 8K-spel med GeForce RTX 3090 som faktiskt möjliggör 8K-spel.
Nya DLSS 2.0 förbättras massivt under den första generationen - Bild: Nvidia
Under huven
Nvidia har förklarat mekaniken bakom sin DLSS 2.0-teknik på sin officiella webbplats. Vi vet att Nvidia använder ett system som kallas Neural Graphics Framework eller NGX, som använder förmågan hos en NGX-driven superdator för att lära sig och bli bättre på AI-beräkningar. DLSS 2.0 har två primära ingångar till AI-nätverket:
- Låg upplösning, aliasbilder som återges av spelmotorn
- Rörelsevektorer med låg upplösning från samma bilder - genereras också av spelmotorn
Nvidia använder sedan en process som kallas temporal feedback för att 'uppskatta' hur ramen kommer att se ut. Därefter tar en speciell typ av AI-autokodare den aktuella ramen med låg upplösning och den tidigare upplösningen med hög upplösning för att bestämma pixel-för-pixel-basis hur man genererar en högre ram av högre kvalitet. Nvidia vidtar samtidigt åtgärder för att förbättra superdatorns förståelse för processen:
Under träningsprocessen jämförs den utgående bilden med en offline-renderad 16K referensbild med ultrahög kvalitet, och skillnaden kommuniceras tillbaka till nätverket så att den kan fortsätta lära sig och förbättra sina resultat. Denna process upprepas tiotusentals gånger på superdatorn tills nätverket på ett tillförlitligt sätt matar ut högkvalitativa bilder med hög upplösning.
När nätverket har tränats levererar NGX AI-modellen till din GeForce RTX-dator eller bärbar dator via spelklara drivrutiner och OTA-uppdateringar. Med Turing's Tensor Cores som levererar upp till 110 teraflops dedikerad AI-hästkrafter kan DLSS-nätverket köras i realtid samtidigt med ett intensivt 3D-spel. Detta var helt enkelt inte möjligt före Turing och Tensor Cores.
Stöd
DLSS är en relativt ny teknik som fortfarande är i sin linda. Medan fler och fler spel börjar stödja den här funktionen finns det fortfarande en enorm katalog med äldre spel som förmodligen aldrig stöder den. Vi kan dock förvänta oss enorma investeringar i DLSS och Raytracing framåt eftersom både Nvidia och AMD nu har stöd för dessa funktioner (AMD ska tillkännage en DLSS-konkurrent snart), liksom nästa generations konsoler, PlayStation 5 och Xbox Series X.
Nyligen med lanseringen av RTX 3000-serien har Nvidia utökat sin spelkatalog som stöder den här funktionen. DLSS 2.0 kommer nu till Cyberpunk 2077, Call of Duty: Black Ops Cold War, Fortnite, Watch Dogs Legion, Boundary och Bright Memory: Infinite. Andra anmärkningsvärda titlar som redan har stöd för DLSS 2.0 inkluderar Death Stranding , Hymn , F1 2020, Control, Deliver Us The Moon, MechWarrior 5 och Wolfenstein: Youngblood.
Listan över spel som stöder DLSS 2.0 fortsätter att växa - Bild: Nvidia
Även om detta bibliotek inte är gigantiskt på något sätt, bör man komma ihåg den framtida potentialen för en så imponerande teknik som DLSS. Med sin massiva prestandaförbättring och olika funktioner kan DLSS vara spelets mittpunkt inom en snar framtid, särskilt med banbrytande teknik som Raytracing som går framåt. Nvidia hävdar också att dess DLSS-teknik fortsätter att lära sig och förbättra genom AI, vilket är bra för alla PC-spelare som är ivriga att njuta av fantastiska bilder på höga bildnivåer.
Slutsats
DLSS eller Deep Learning Super Sampling är en otroligt imponerande teknik som utvecklats av Nvidia. Det ger en stor prestandaförbättring jämfört med traditionell naturlig rendering, samtidigt som det inte går på kompromiss med bildkvaliteten. Detta är möjligt genom omfattande arbete inom AI och djupinlärning från Nvidia.
Genom att utnyttja kraften i RTX-serien av grafikkort kan DLSS ge nästan oskiljbar bildkvalitet till inbyggd upplösning, samtidigt som den ger en stor framerate-bump som kan göra Raytracing och högre upplösningar som 4K spelbara. DLSS fortsätter att utöka sitt bibliotek med spel som stöds, och vi hoppas att det fortsätter att bli bättre också så att spelare kan njuta av det visuella som de älskar i de ramar de önskar.
