A technológia felvonulása megdöbbentő, és sehol ez nem igaz, mint a grafikus hardvereknél. Minden évben a kártyák jelentősen gyorsabbak, és egy teljesen új mozaikszó-készletet hoznak a divatos grafikai trükkökhöz.
A PC-játékok vizuális beállításait szem előtt tartva olyan szósalátát talál, amely olyan finom rögöket tartalmaz, mint a MSAA, FXAA, SMAAés a WWJD. . Rendben, talán nem utoljára.
Ha Ön egy új Nvidia GeForce RTX kártya szerencsés tulajdonosa, akkor dönthet úgy is, hogy engedélyezi a DLSSnevű oldalt. >. Ez a Mélyreható mintavételés a következő generációs hardverjellemzők nagy része, amelyek az Nvidia RTX kártyákon találhatók.
Az írás idején csak ezek a kártyák rendelkeznek a szükséges hardverrel a DLSS futtatásához:
A kérdéses hardvert „tenzor ” magnak nevezik, és mindegyik modell rendelkezik a speciális processzorok eltérő száma.
A Tensor magokat úgy tervezték, hogy felgyorsítsák a gépi tanulási feladatokat, amire a DLSS példa. Ha nem használja a DLSS-t, akkor a kártya ezen része tétlen marad. Ez azt jelenti, hogy nem használja a teljes fényes új GPU teljes kapacitását, ha a DLSS elérhető, de ki van kapcsolva.
De ennél több is van. Ahhoz, hogy megértsük, milyen értéket hoz a DLSS az asztalhoz, röviden át kell térnünk néhány kapcsolódó fogalomra.
Gyors kitérő Belső felbontás és nagyítás
A modern TV-k és monitorok „natív” felbontás néven ismertek. Ez egyszerűen azt jelenti, hogy a képernyőnek meghatározott számú fizikai pixelje van. Ha a képernyőn megjelenített kép eltér a pontos natív felbontástól, azt fel vagy le kell méretezni, hogy illeszkedjen.
Tehát ha egy Például a HD kép egy 4K kijelző -re, ez elég rohadtnak és egyenetlennek tűnik. Csakúgy, mintha túl nagyított volna egy digitális fényképet. A gyakorlatban azonban a HD videó nagyon jól néz ki egy 4K-os tévékészüléken, ha talán valamivel kevésbé éles, mint a natív 4K-felvétel. Ennek oka az, hogy a TV-ben van egy darab hardver, amelyet úgynevezett „upscaler” -nek hívnak, amely feldolgozza és kiszűrődik az alacsonyabb felbontású képet, hogy elfogadhatónak tűnjön. és modellek. Ez az oka annak, hogy a GPU-k gyakran saját méretezési technológiájukkal vannak ellátva.
A „pro” konzolok, amelyeket egy 4K-os kijelzőre történő megjelenítésre terveztek, natív 4K-képpel jelenítik meg, így egyáltalán nem történik a képernyőn történő felnagyítás. Ez azt jelenti, hogy a játékfejlesztők teljes mértékben ellenőrzik a végső képminőséget.
A legtöbb konzolos játék azonban nem a natív 4K felbontású. Alacsonyabb „belső” felbontásuk van, ami kevesebb stresszt jelent a GPU-nak. A képet ezután méretezzük, hogy a lehető legjobban nézze ki a nagy felbontású képernyőn a konzol belső méretezési technológiáját használva.
Valójában a DLSS egy kifinomult módszer, amely a PC-játékokat alacsonyabb felbontásúvá teszi, mint a natív felbontás, majd a DLSS technológiát használja a csatlakoztatott kijelző előmozdításához. Elméletileg ez a teljesítmény jelentős növekedését eredményezi.
Bár ez nagyjából hangzik, ami a 4K konzolokon történik, a motorháztető alatt a DLSS valójában valami különleges. Mindez a „mély tanulás” köszönhetően.
Mi a „mély tanulás” kicsit szól?
A mély tanulás olyan gépi tanulási technika, amely szimulált neurális hálózatot használ. Más szavakkal, az az agy idegsejtjeinek digitális hozzávetőlegessége, amellyel megtanulják és megoldásokat kínálnak az összetett problémákra.
Ez a technológia, amely többek között lehetővé teszi a számítógépek számára az arcok felismerését, és lehetővé teszi a robotok számára, hogy megértsék és navigálják a körülötte lévő világot. Felelős a deepfakes legutóbbi áradásokért is. Ez a DLSS titkos szósza.
A neurális hálózatok „kiképzést” igényelnek, amely alapvetően megmutatja a nettó példákat arra, hogy milyennek kell lennie. Ha meg akarja tanítani a netet, hogyan kell felismerni egy arcot, akkor milliókat mutat meg az arcoknak, és hagyja, hogy megtanulja a jellegzetes arcot alkotó tulajdonságokat és mintákat. Ha megfelelően megtanulja az órát, akkor bármilyen képet megjeleníthet egy arccal, és azonnal kiválasztja.
Az Nvidia azért tette meg, hogy a DLSS-t támogató játékok hihetetlenül nagy felbontású képein képessé tegye mélytanulás-szoftverét. A neurális hálózat megtanulja, hogyan kell kinéznie a játéknak, amikor szuperszámítógépes szintű grafikus teljesítményt nyújt.
Ezután megteszi ezt az alacsonyabb belső felbontási keretet, és jobb szó hiányában „elképzeli”, hogy mi ez Úgy néz ki, mintha egy sokkal, sokkal nagyobb teljesítményű számítógép lenne, mint a sajátja. Ha ez kissé úgy hangzik, mint a fekete mágia, akkor nem vagy egyedül!
Mikor kell használni a DLSS-t
Mindenekelőtt csak használja a DLSS-t olyan támogató játékokban, amelyek szerencsére gyorsan bővülnek. Mindegyik címnek megvannak a maga követelményei a DLSS vonatkozásában is, például egy minimális felbontásban történő megjelenítés, mert erre építették ki az ideghálót.
Az Nvidia nagy agyai azonban nem állítják le a tanulást, és a kártya DLSS funkciója folyamatosan frissítéseket fog kapni, bővíti a címenkénti támogatást és a minőséget.
A legjobb módszer arra, hogy kitaláljuk, használd-e a DLSS-t a játékaidban: szemgolyó az eredmény. Hasonlítsa össze a hagyományos előkelés vagy anti-álnevekkel, hogy megnézze, melyik a kellemesebb. A teljesítmény szintén fontos döntő tényező. Ha másodpercenként 60 képkockát céloz meg, de nem tud odajutni, a DLSS jó választás.
Ha azonban magas a képkockasebesség, a DLSS valójában lelassíthatja a dolgokat. Ennek oka az, hogy a tenzormagoknak rögzített időre van szükségük az egyes keretek feldolgozásához. Jelenleg nem tudják elég gyorsan megtenni a nagy képkocka-sebességű lejátszást.
A DLSS lényegében a leghasznosabb, ha egy nagy felbontású kijelző (pl. 4K, ultra széles vagy 1440p felbontás), a célkeret sebessége körülbelül 60 képkocka / másodperc. Hihetetlenül hasznos, ha aktiválja az RTX kártyák másik fő pártját - a sugárkövetést. A DLSS meglehetősen jól képes ellensúlyozni a sugárkövetés teljesítménycsökkenését, és a végeredmény néha látványos is. Ne felejtsd el, hogy ez a technológia gyorsan változik, tehát ha nem tetszik a mai eredmények, térjen vissza néhány hónap múlva, és végre végre elfújja.