1. Scroll
  2. /
  3. Technologia
  4. /
  5. DLSS — co to jest? Czy dzięki DLSS gry wyglądają lepiej i działają płynniej?

Technologia

19.09.2021 12:46

DLSS — co to jest? Czy dzięki DLSS gry wyglądają lepiej i działają płynniej?

Gry Nauka
9
0
0
9
0

DLSS to technologia, która zmienia zasady gry na rynku kart graficznych. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji gracze mogą wejść na nowy poziom rozgrywki. Wyjaśniamy, czym jest DLSS i jaka moc drzemie w kartach Nvidia GeForce RTX.

Co to jest i jak działa DLSS?

Deep Learning Super Sampling, czyli w skrócie DLSS, wykorzystuje metodę głębokiego uczenia (deep learning) do zwiększania liczby generowanych klatek bez zmniejszania wydajności karty graficznej. Obecna generacja DLSS jest już drugą osłoną tej technologii. W odróżnieniu od pierwszej wersji DLSS 2.0 poprawia płynność rozgrywki bez wyraźnej straty na jakości obrazu, która była bolączką premierowego wydania DLSS.

Działanie technologii DLSS 2.0 możliwe jest dzięki dodatkowym rdzeniom Tensor, które są obecne w kartach Nvidia GeForce RTX. W odróżnieniu od podstawowych rdzeni CUDA, Tensor nie wykonują jednego, dokładnego obliczenia w jednym takcie zegara procesora graficznego (GPU). Operują one na macierzy 4 × 4, wykonując działania z mieszaną precyzją. Dzięki temu rdzenie Tensor są po prostu w stanie wykonać więcej obliczeń niż rdzenie CUDA. Efektem jest szybsze renderowanie kolejnych klatek, czyli zwiększenie płynności rozgrywki.

dlss

To właśnie rdzenie Tensor umożliwiają działanie sztucznej inteligencji (AI), której jednym z elementów jest deep learning. Algorytmy głębokiego uczenia uruchamiają warstwy sieci neuronowej. Ta analizuje dane zapisane na sterowniku karty graficznej. Tymi danymi są zrzuty ekranów z tysięcy gier. Część z nich to wyrenderowane na zaawansowanych komputerach obrazy w rozdzielczości 16K. Są one porównywane z grafikami wygenerowanymi w gorszej jakości. To właśnie te „gorsze” są punktem wyjścia dla Temporal Feedback, czyli procesu generowania obrazu w wyższej rozdzielczości.

Następnie wykorzystywany jest specjalny typ sieci AI — convolutional autoencoder (autoenkoder splotowy). Porównuje on obraz niskiej jakości z tym wygenerowanym w poprzedniej klatce, który jest już w rozdzielczości wyższej.

Sztuczna inteligencja w DLSS
Źródło: nvidia.com

Zobacz: Ray tracing – co to jest? Sprawdzamy, co nam daje ray tracing w grach

Kolejny krok to otrzymanie od silnika gry informacji o wektorze ruchu. Dzięki nim autoenkoder może przewidzieć kolejną klatkę i stworzyć obraz lepszej jakości. Tak powstały obraz jest następnie porównywany z wzorcami w rozdzielczości 16K. Różnice między modelem w 16K a stworzoną grafiką są analizowane przez sztuczną inteligencję. Dzięki temu może ona stworzyć obraz jak najbliższy grafice wzorcowej.

Jak to możliwe, że zwiększenie szczegółowości nie zmniejsza płynności rozgrywki? 

Dodatkowe rdzenie Tensor przeznaczone do obsługi technologii DLSS 2.0 powiększają zasoby procesora karty graficznej. Zdejmując z podstawowych rdzeni CUDA konieczność generowania grafiki, zwalniają moc obliczeniową potrzebną do szybszego renderowania obrazu. Rezultatem jest właśnie zwiększenie szczegółowości obrazu przy jednoczesnym zachowaniu odpowiedniej płynności rozgrywki.

DLSS — kolejna sztuczka Nvidii?

Poprawa jakości wyświetlanego obrazu kojarzyć może się z upscalingiem (skalowaniem obrazu o niższej rozdzielczości do wyższej). Czy DLSS 2.0 jest więc wyłącznie wdzięczną marketingową nazwą dla znanej od lat technologii? Niezupełnie.

Istotnie, podobnie jak upscaling, DLSS 2.0 poprawia jakość obrazu. Jednak w przeciwieństwie do tradycyjnie pojmowanego upscalingu nie podbija jedynie samej rozdzielczości poprzez wypełnienie pikselami pustych miejsc na ekranie, tak by dopasować wyświetlany obraz do wyższej rozdzielczości. Sekretem technologii DLSS jest wspomniane głębokie uczenie. Deep learning pozwala technologii DLSS wydobyć 64 próbki na piksel z jednej próbki klatki źródłowej. W efekcie umożliwia to wydedukowanie, które kształty i krawędzie powinny zostać poprawione, a które nie. Mając informacje o wektorze ruchu, DLSS może optymalizować kolejne klatki, przewidując, co pojawi się zaraz na ekranie. Co ważne, uczenie trwa bez przerwy i ciągle się rozwija, dzięki czemu sztuczna inteligencja wykonuje przeznaczone jej zadanie coraz lepiej.

Porównanie gry bez DLSS i z
Źródło: nvidia.com

DLSS 2.0 jest więc nie tyle upscalingiem samym w sobie, ile technologią, która go wykorzystuje. Innymi słowy, DLSS 2.0 jest kompleksowym rozwiązaniem poprawiającym wrażenia z rozgrywki.

Wzrost wydajności w grach dzięki DLSS

Deep Learning Super Sampling 2.0 umożliwia wybór jednego z trzech trybów. Zależnie od tego, na który z nich zdecyduje się gracz, wzrost wydajności może się nieco różnić. Tryby te to Quality, Performance lub Balanced. Na finalny efekt wpływ ma również model karty graficznej.

Pierwszy z trybów poprawia jakość wyświetlanego obrazu, zapewniając płynność nieco niższą niż w przypadku trybu Performance. Większa wydajność, jaką oferuje Performance, możliwa jest jednak tylko przy niższej rozdzielczości obrazu. Kompromisem między tymi dwoma rozwiązaniami jest Balanced. Warto pamiętać, że nie wszystkie gry obsługujące DLSS 2.0 obsługują też wszystkie trzy tryby.

Jedną z takich gier jest Death Stranding, w której do wyboru gracz ma tylko tryby Quality i Performance. Pokaz ilustrujący moc drzemiącą w DLSS można zobaczyć na filmie przygotowanym przez samą Nvidię. Widać na nim różnice między wyglądem Death Stranding na karcie graficznej z włączoną technologią DLSS i bez niej.

Death Stranding - porównanie
Źródło: youtube.com

Testową kartą graficzną w tym przypadku jest Nvidia GeForce RTX 2060. Jedną z widocznych różnic po włączeniu DLSS jest ilość generowanych w ciągu sekundy klatek (FPS). W trybie Quality liczba FPS to około 60, a więc wartość dwukrotnie wyższa, niż gdy DLSS jest wyłączony. Posiadacze nowszych kart graficznych mogą doświadczyć jeszcze większej płynności. Zależnie od modelu karty, wybranego trybu i gry możliwe jest osiągnięcie wyniku nawet 140 FPS podczas rozgrywki.

Kolejnym przykładem działania DLSS jest Wolfenstein: Youngblood. Skok wydajności na poziomie 20-25% jest tam możliwy już w trybie Quality. Z włączonym DLSS liczba FPS waha się w granicach 90-100, podczas gdy natywnie wynosi około 70. W trybie Perfomance wydajność wzrasta jeszcze bardziej, nawet aż o 40%. Nie da się ukryć, że jest to imponujący wynik.

Wolfenstein: Youngblood - porównanie
Źródło: youtube.com

Death Stranding i Wolfenstein: Youngblood to jedne z wielu tytułów, w których DLSS zwiększa płynność rozgrywki. Gier kompatybilnych z tą technologią jest dużo więcej.

Czy DLSS 2.0 poprawia grafikę?

Technologia Deep Learning Super Sampling została stworzona przede wszystkim do poprawy wydajności w grach. Wersja 2.0 wniosła jednak również poprawę odwzorowania detali graficznych. Przykładem mogą być przywołane już Death Stranding i Wolfenstein: Youngblood.

DLSS 2.0 - wzrost wydajności w grach
Źródło: oiot.pl

Rozległe lokacje z niewielką ilością szczegółów, jakich wiele w Death Stranding, powodują, że niedociągnięcia łatwiej dostrzec. Dzięki wykorzystaniu technologii DLSS lepiej widoczne są krawędzie obiektów oraz detale takie jak znajdujące się w oddali przedmioty czy napisy na ścianach lub ekwipunku postaci. Wolfenstein: Youngblood jest z kolei dowodem na to, że także mniejsze przestrzenie wypełnione obiektami mogą zyskać na szczegółowości dzięki DLSS.

Jakie karty graficzne obsługują DLSS?

Deep Learning Super Sampling jest autorską technologią firmy Nvidia. W związku z tym z jej dobrodziejstw mogą skorzystać jedynie posiadacze kart tego producenta. Są to karty Nvidia GeForce RTX z serii 20 i 30. Zapewne także kolejne generacje produktów Nvidii będą kompatybilne z DLSS.

Nvidia GeForce RTX z serii 20 z DLSS:

  • 2060
  • 2060 Super
  • 2070
  • 2070 Super
  • 2080
  • 2080 Ti

Nvidia GeForce RTX z serii 30 z DLSS:

  • 3060
  • 3060 Ti
  • 3070
  • 3070 Ti
  • 3080
  • 3080 Ti
  • 3090

Najlepsze gry z DLSS

Technologia Nvidii znajduje zastosowanie w coraz większej liczbie gier. Poza wspomnianymi już Death Stranding i Wolfenstein: Youngblood DLSS obsługuje kilkadziesiąt innych gier, wśród których są:

  • Battlefield 2042
  • Battlefield V
  • Call of Duty: Black Ops Cold War
  • Call of Duty: Modern Warfare
  • Call of Duty: Warzone
  • Control
  • Crysis Remastered
  • Cyberpunk 2077
  • Deliver Us The Moon
  • Doom Eternal
  • Fortnite
  • MechWarrior 5: Mercenaries
  • Medium
  • Metro Exodus
  • Minecraft
  • Mount & Blade II: Bannerlord
  • Outriders
  • Pumpkin Jack
  • Red Dead Redemption 2
  • Rust
  • Shadow of the Tomb Rider Definitive Edition
  • Watchdogs: Legion
Red Dead Redemption 2 z technologią od NVIDII
Źródło: globalcirculate.com

Lista tytułów kompatybilnych z DLSS 2.0 stale się powiększa. Zdarza się, że gra pierwotnie nieobsługująca technologii głębokiego uczenia Nvidii otrzymuje stosowną aktualizację już po premierze. Przykładem takiej gry jest Marvel’s Avengers. Produkcja studia Square Enix otrzymała wsparcie dla DLSS 2.0 półtora miesiąca po premierze. Niewykluczone jest więc, że liczba gier z możliwością włączenia DLSS 2.0 powiększy się nie tylko o nowe gry, ale również o tytuły, które już weszły na rynek.

Czy dla DLSS warto kupić kartę graficzną GeForce RTX?

Karta graficzna obsługująca DLSS 2.0 to dobry wybór dla każdego gracza. Z zalet tej technologii skorzystać mogą zarówno posiadacze słabszych, jak i mocniejszych komputerów. W słabszy sprzęt DLSS 2.0 może tchnąć nowe życie, pozwalając na granie z satysfakcjonującą wydajnością. Właściciele mocnych komputerów mogą dzięki DLSS 2.0 wznieść swoją rozgrywkę na nowy poziom, zyskując płynność rozgrywki niedostępną dla większości graczy.
Głębokie uczenie to, obok technologii takich jak ray tracing czy mesh shaders, jedno z największych osiągnięć Nvidii w ostatnich latach. Dzięki zaawansowanym rozwiązaniom gry stają się płynniejsze i po prostu ładniejsze. Bez wątpienia DLSS 2.0 jest mocną kartą przetargową Nvidii i twardym orzechem do zgryzienia dla konkurencji, czyli AMD oraz nowego gracza na rynku kart graficznych — Intela.

9
0

Podziel się:

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.