O DLSS da NVIDIA, ou super amostragem de aprendizado profundo, revolucionou os jogos de PC desde sua introdução em 2019. Essa tecnologia oferece aprimoramentos significativos de desempenho e estende o valor e a longevidade das placas gráficas RTX da NVIDIA, especialmente para os jogadores que jogam títulos que o suportam. Como o DLSS evoluiu através de várias atualizações, ele não apenas melhorou seu desempenho, mas também introduziu novos recursos, tornando -o relevante, mesmo que você não esteja usando uma GPU da NVIDIA.
*Contribuições adicionais de Matthew S. Smith.*
O que é DLSS?
O NVIDIA DLSS, ou super amostragem de aprendizado profundo, é uma tecnologia proprietária projetada para aumentar o desempenho do jogo e aumentar a qualidade da imagem. O termo "super amostragem" refere -se à sua capacidade de resoluções de jogo de luxo de forma inteligente. Graças a uma rede neural treinada em extensos dados de jogabilidade, o DLSS pode aumentar as resoluções mais altas com um impacto mínimo de desempenho em comparação com a definição manual de uma resolução mais alta no jogo.
Inicialmente, focados no aumento da escala, os DLSs agora abrangem vários sistemas que melhoram a qualidade da imagem, mesmo sem o aumento da escala. Estes incluem:
- Reconstrução de raios DLSS : usa a IA para melhorar a qualidade da iluminação e sombras.
- Geração de quadros DLSS e geração de molduras múltiplas : Aproveite a IA para inserir quadros adicionais, aumentando significativamente os FPs.
- DLAA (Anti-Aliasing Deep Learning) : aplica anti-aliases aprimorados a-i-i-aprimorados para gráficos superiores em comparação com a resolução nativa.
A característica mais reconhecida do DLSS é a super resolução, particularmente valiosa quando combinada com o rastreamento de raios. Nos jogos suportados, você pode encontrar vários modos DLSS nas configurações de gráficos, como Ultra Deformation, Performance, Balanced e Quality. Por exemplo, se você definir seu jogo como resolução em 4K com o modo de qualidade DLSS no Cyberpunk 2077, o jogo se renderiza em 1440p e o DLSS o aprimora para 4K, resultando em taxas de quadros mais altas devido à menor resolução de renderização.
A renderização neural do DLSS difere significativamente de métodos mais antigos, como a renderização do quadro de xadrez. Ele adiciona detalhes não visíveis na resolução nativa e preserva os detalhes perdidos em outras técnicas de upscaling. No entanto, também pode introduzir artefatos como sombras "borbulhantes" ou linhas tremeluzentes, embora elas tenham sido bastante aprimoradas, especialmente com o DLSS 4.
O salto geracional: DLSS 3 para DLSS 4
Com o lançamento da série RTX 50, a NVIDIA introduziu o DLSS 4, o que aumenta significativamente o modelo de IA usado. O DLSS 3, incluindo o DLSS 3.5 com geração de quadros, utilizou uma rede neural convolucional (CNN) treinada em extensos dados de videogame. No entanto, o DLSS 4 adota um modelo de transformador mais avançado, conhecido como TNN, que pode analisar o dobro de parâmetros, levando a um entendimento mais profundo da cena e resultados superiores.
Este novo modelo melhora a reconstrução de Rays DLSS Super Sampling e DLSS Ray, oferecendo jogabilidade mais nítida e mantendo mais detalhes. Também reduz artefatos visuais, como sombras borbulhantes e linhas tremeluzentes. O modelo TNN aprimora significativamente os recursos de geração de quadros, com a geração de vários quadros DLSS agora capaz de criar quatro quadros artificiais para cada quadro renderizado, potencialmente quadruplicar as taxas de quadros.
Para mitigar preocupações sobre o atraso de entrada, a NVIDIA integra o DLSS ao NVIDIA Reflex 2.0, o que reduz a latência para manter a capacidade de resposta do jogo. Embora a geração de quadros do DLSS possa introduzir pequenos fantasmas por trás de objetos em movimento, especialmente em configurações mais altas, a NVIDIA permite que os usuários ajustem a geração de quadros para corresponder à taxa de atualização do monitor, impedindo problemas como a ruptura da tela.
Mesmo sem uma placa RTX 50-Série, você pode se beneficiar do novo modelo de transformador para o DLSS Super Resolução e a reconstrução de raios DLSS usando o aplicativo NVIDIA, que também suporta o Modo de Desempenho DLSS Ultra e o DLAA para jogos que não suportam nativamente essas opções.
Por que os DLSs são importantes para os jogos?
O DLSS é um divisor de jogos para jogos de PC, principalmente para aqueles com GPUs NVIDIA de médio porte ou menor desempenho. Ele permite configurações e resoluções gráficas mais altas, prolongando a vida útil da sua GPU. À medida que os preços das placas gráficas continuam aumentando, o DLSS permite que os jogadores mantenham as taxas de quadros jogáveis ajustando as configurações, tornando-a uma solução econômica.
Além disso, o DLSS provocou a concorrência, com a AMD e a Intel introduzindo suas próprias tecnologias de upscaling, a AMD Fidelityfx Super Resolution (FSR) e a Intel Xe Super Sampling (XESS). Embora o DLSS da NVIDIA defina um alto padrão com os recursos de qualidade e geração de quadros, é exclusivo do NVIDIA GPUS e requer implementação do desenvolvedor, diferentemente do FSR mais universalmente compatível.
NVIDIA DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess
O DLSS da NVIDIA supera seus concorrentes, o FSR da AMD e o Xess da Intel, devido à qualidade superior da imagem no DLSS 4 e à geração avançada de múltiplos quadros com baixa latência. Embora as três tecnologias ofereçam aumento da escala e geração de quadros, o DLSS fornece visuais mais nítidos e mais consistentes com menos artefatos. No entanto, a exclusividade do DLSS às GPUs da NVIDIA e a dependência do suporte ao desenvolvedor podem limitar sua disponibilidade em comparação com o FSR.
Conclusão
O NVIDIA DLSS continua a evoluir, aumentando significativamente as experiências de jogos e prolongando a vida útil das GPUs. Apesar de suas imperfeições, o DLSS continua sendo uma ferramenta poderosa para os jogadores. Com a AMD e a Intel oferecendo tecnologias concorrentes, os jogadores têm mais opções do que nunca, mas os recursos avançados da DLSS o mantêm na vanguarda da tecnologia de jogos. Ao escolher uma GPU, considere o equilíbrio entre custos, recursos e jogos que você joga para encontrar o melhor valor para suas necessidades.