Die DLSS (Deep Learning Super -Sample) von NVIDIA revolutionierte PC -Gaming, indem sie die Leistung und die Bildqualität erheblich steigern. Dieser Leitfaden untersucht die Funktionalität, Evolution und Vergleich von DLSS mit konkurrierenden Technologien.
Beiträge von Matthew S. Smith
DLSS verstehen
DLSS nutzt die KI, um intelligente Spielauflösungen in die Spiele zu erhöhen und die Leistungsauswirkungen im Vergleich zu hochauflösender Renderung der nativen Auflösungen zu minimieren. Der DLSS konzentriert sich zunächst auf Upscaling und umfasst jetzt:
- DLSS Ray Rekonstruktion: Ai-verstärkte Beleuchtung und Schattenqualität. - DLSS-Rahmengenerierung & Mehrrahmengenerierung: AI-generierte Frames für erhöhte FPS. - DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing): AI-betriebene Anti-Aliasing für überlegene Bildqualität über die native Auflösung.
DLSS Super -Auflösung, seine bekannteste Funktion, bietet verschiedene Modi (Ultra -Leistung, Leistung, ausgewogen, Qualität) in unterstützten Spielen. Diese Modi werden bei niedrigeren Auflösungen und dann mit AI zur nativen Auflösung hochwertig, was zu höheren Bildraten führt. Beispielsweise in Cyberpunk 2077 bei 4K mit DLSS -Qualität rendert das Spiel bei 1440p und Upscales bis 4K.
Während DLSS in der nativen Renderung von Details hinzufügt und Details bei anderen Upscaling -Methoden aufbewahrt, kann es kleinere Artefakte wie Shadow "Bubbling" oder flackernde Linien einführen. Diese Probleme haben sich insbesondere mit DLSS 4 erheblich verbessert.
DLSS 3 gegen DLSS 4: Ein Generationssprung
DLSS 3 (einschließlich 3,5) verwendete ein AI -Modell mit Faltungsstücken Neural Network (CNN). DLSS 4, das mit der RTX 50-Serie eingeführt wurde, verwendet ein Transformator-Netzwerk (TNN), ein weitaus fortschrittlicheres Modell, das doppelt so hoch wie die Parameter für das Verständnis für überlegene Szenen analysiert.
Dies erlaubt:
.
- Multi-Frame-Generierung: generiert vier künstliche Rahmen pro gerendertem Rahmen und erhöht die Bildraten drastisch. Kombiniert mit Nvidia Reflex 2.0, um die Eingangsverzögerung zu minimieren.
Während die Rahmengenerierung von DLSS 4 exklusiv für RTX 50er ist, sind die verbesserten TNN-Modellvorteile für ältere Karten über die NVIDIA-App erhältlich. Diese App ermöglicht auch DLSS Ultra Performance und DLAA, wo sie nicht nativ unterstützt werden.
Die Bedeutung von DLSS
DLSS ist für PC-Gaming transformativ, insbesondere für Nvidia-GPUs mit mittlerer oder niedrigerer Nvidia. Es entsperren höhere Grafikeinstellungen und -auflösungen, verlängert die GPU-Lebensdauer und bietet kostengünstige Leistungssteigerungen. Während Nvidia DLSS Pionierarbeit leistete, bieten AMDs FSR und Intel Xess konkurrierende Technologien an.
DLSS vs. FSR gegen Xess
DLSS 4 bietet im Vergleich zu FSR und XESS überlegene Funktionen der Bildqualität und der Rahmengenerierung. Während Wettbewerber Leistungsverbesserungen anbieten, liefert DLSS im Allgemeinen knackige Bilder mit weniger Artefakten. DLSS ist jedoch exklusiv für den NVIDIA -GPUs und erfordert die Implementierung der Entwickler.
Abschluss
DLSS ist ein Game-Changer, der sich ständig verbessert. Obwohl seine Leistung und visuelle Verbesserungen nicht makellos sind, sind die GPU -Langlebigkeit erheblich. Denken Sie jedoch daran, die Kosten und Funktionen Ihrer GPU neben den Spielen zu berücksichtigen, die Sie spielen, um den besten Wert zu ermitteln. Die Entstehung von Wettbewerbstechnologien wie FSR und Xess bietet Spielern mehr Auswahlmöglichkeiten.
