Die DLSS von NVIDIA oder Deep Learning Super -Sampling ist ein revolutionäres Merkmal im Bereich des PC -Gaming, wodurch die Leistung erheblich gesteigert und die Langlebigkeit der Grafikkarten von NVIDIA verbessert wird. Diese Technologie ist besonders vorteilhaft für Spieler, die sich mit der wachsenden Liste der Titel befassen, die sie unterstützen.
Seit seiner Einführung im Jahr 2019 hat sich DLSS durch mehrere Updates entwickelt, wodurch der Betrieb und deren Effektivität über verschiedene Generationen der RTX -Grafikkarten von NVIDIA hinweg verfeinert wurden. In diesem umfassenden Leitfaden werden wir uns mit dem DLSS, seiner Funktionalität, den Unterscheidungen zwischen seinen Versionen und seiner Bedeutung befassen, auch wenn Sie derzeit keine NVIDIA -Grafikkarte verwenden.
Zusätzliche Beiträge von Matthew S. Smith.
Was ist DLSS?
Nvidia DLSS, kurz für die tiefe Lernprobenahme, ist die proprietäre Technologie von NVIDIA, die sowohl die Leistung als auch die Bildqualität in Spielen verbessern soll. Der Begriff "Super -Sampling" spiegelt seine Fähigkeit wider, Spiele intelligent zu höheren Auflösungen hochzuhalten. Unter Verwendung eines neuronalen Netzwerks, das nach umfangreichen Gameplay-Daten geschult wurde, erreicht DLS dies ohne den wesentlichen Leistungsakt, der mit der manuellen Einstellung einer höheren Auflösung im Spiel einhergeht.
Der DLS ist zunächst auf Hochschulen ausgerichtet und hat sich um mehrere Systeme erweitert, die die Bildqualität unabhängig von der Verbesserung der Auflösung verbessern. Dazu gehören die Rekonstruktion von DLSS -Strahlen, die mit AI die Beleuchtung und Schatten verfeinern. DLSS -Rahmengenerierung und Multi -Frame -Erzeugung, die KI zum Einfügen zusätzlicher Frames in Gameplay einsetzen und damit die FPS erheblich stärken. und DLAA oder Deep Learning-Anti-Aliasing, die AI-verbesserte Anti-Aliasing anwendet, um Visuals zu bieten, die die Qualität der nativen Auflösung übertreffen.
Die Superauflösung, die anerkannte Funktion von DLSS, ist besonders vorteilhaft, wenn sie mit Strahlenverfolgung gepaart werden. In Spielen, die DLSS unterstützen, finden Sie in der Regel Optionen in den Grafikeinstellungen, um DLSS in verschiedenen Modi wie Ultra -Leistung, Leistung, Ausgewogenheit und Qualität zu aktivieren. Durch die Auswahl eines Modus wird das Spiel für eine geringere Leistung mit einer geringeren Auflösung verteilt und dann maschinelles Lernen zur Hochskala zur nativen Auflösung Ihres Monitors verwendet. In Cyberpunk 2077 bedeutet die Entscheidung für 4K mit dem DLSS -Qualitätsmodus beispielsweise das Spiel mit 1440p und DLSS -Aktualisierung auf 4K, was zu höheren Bildraten als bei nativem 4K zu erreichen ist.
Die neuronale Rendering -Technik von DLSS markiert eine Abweichung von älteren Methoden wie dem Rendering von Checkerboard. Es erhalten nicht nur Details, die bei anderen Upscaling -Methoden verloren gehen, sondern können auch Details hinzufügen, die bei der nativen Auflösung nicht sichtbar sind. Dies kann jedoch manchmal Artefakte wie "sprudelnde" Schatten oder flackernde Linien einführen, obwohl diese Probleme mit DLSS 4 erheblich gemindert wurden.
Der Generationssprung: DLSS 3 bis DLSS 4
Mit der RTX 50-Serie führte NVIDIA DLSS 4 ein, was das KI-Modell, das das System antreibt, erheblich verbessert. DLSS 3, einschließlich des 3.5 -Update, das die Frame -Generierung einführte, stützte sich auf ein Faltungsnetz (CNN), das auf umfangreichen Videospieldaten geschult wurde, um Szenen und räumliche Beziehungen zu analysieren. Fortschritte beim maschinellen Lernen führten jedoch zur Einführung eines Transformatormodells (TNN) in DLSS 4.
Das TNN -Modell in DLSS 4 kann doppelt so viele Parameter analysieren und ein tieferes Verständnis der Szenen und eine ausgefeiltere Verarbeitung bieten. Dies führt zu einem schärferen Gameplay mit besser erhaltenen Details wie Oberflächentexturen und reduzierten Artefakten wie sprudelnden Schatten und flackernden Linien. Der Übergang zu TNN steigert auch die Rahmengenerierungsfunktionen, wobei DLSS 4 die DLSS -Multi -Frame -Erzeugung einführt, die bis zu vier künstliche Rahmen pro gerendertem Rahmen erzeugen können.
Um potenziellen Eingabedlag- und Latenzproblemen entgegenzuwirken, integriert NVIDIA DLSS 4 mit NVIDIA Reflex 2.0, was die Eingangslatenz für ein reaktionsfähigeres Spielerlebnis erheblich verringert. Während das System nicht makellos ist und gelegentlich ein kleines Geister hinter sich bewegenden Objekten aufweist, bietet NVIDIA anpassbare Einstellungen für die Rahmengenerierung und empfiehlt den Benutzern, diese mit der Aktualisierungsrate ihres Monitors zu entsprechen, um Probleme wie Bildschirmriss zu vermeiden.
Auch ohne eine RTX 50-Serie-Karte können Benutzer mit der NVIDIA-App von den Bildqualitätsverbesserungen des neuen Transformatormodells profitieren, wodurch auch die Aktivierung des DLSS-Ultra-Leistungsmodus und der DLAA für Spiele aktiviert werden kann, die diese Funktionen nicht nativ unterstützen.
Warum ist DLSS für das Spielen von Bedeutung?
DLSS stellt einen bahnbrechenden Fortschritt bei PC-Gaming dar und ermöglicht Benutzern die NVIDIA-Grafikkarten mit mittlerer oder niedrigerer Leistung, um höhere Grafikeinstellungen und -auflösungen zu genießen. Es erweitert die Lebensdauer Ihrer GPU, indem Sie die spielbaren Bildraten durch angepasste Grafikeinstellungen oder Leistungsmodi aufrechterhalten, was es zu einem wertvollen Vorteil für budgetbewusste Spieler macht.
Darüber hinaus hat DLSS den Wettbewerb angeregt, wobei AMD und Intel ihre eigenen Hochschalttechnologien, AMD Fidelityfx Super Resolution (FSR) und Intel XE Super -Samping (XES) auf den Markt bringen. Während DLSS eine hohe Balken mit seiner überlegenen Funktionen der Bildqualität und seiner Funktionen für die Erzeugung von mehreren Frame festgelegt hat, hat es auch das Preis-Leistungs-Verhältnis in vielen Spielszenarien gesenkt.
Nvidia DLSS gegen AMD FSR gegen Intel Xess
Der DLSS von Nvidia steht dem Wettbewerb aus AMDs FidelityFX Super Resolution (FSR) und Intel XE Super Sample (XES) aus. DLSS behält ein Blei mit seiner verbesserten Bildqualität in DLSS 4 und seiner Fähigkeit, mehrere Frames mit minimaler Eingangslatenz zu erzeugen. Während die Technologien von AMD und Intel ähnliche Funktionen für Hochschulen und Rahmengenerierung bieten, bieten die Fortschritte von Nvidia maschinelles Lernen ein kraftvolleres, konsistenteres Bild mit weniger Artefakten.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass DLSS exklusiv für NVIDIA -Grafikkarten ist und im Gegensatz zu dem allgemein zugänglichen FSR die Spieleentwickler -Implementierung erfordert. Trotz der zunehmenden Anzahl von Spielen, die DLSS, FSR und XES unterstützen, sind nicht alle Titel kompatibel, und es gibt keine Standardmethode, um DLSS in nicht unterstützten Spielen zu aktivieren.
Abschluss
Nvidia DLSS hat die Spielebranche verändert und sich kontinuierlich verbessert und keine Anzeichen einer Verlangsamung gezeigt. Obwohl es nicht perfekt ist, kann es Ihr Spielerlebnis erheblich verbessern und die Lebensdauer Ihrer GPU verlängern. Da Wettbewerber wie AMD und Intel ihre eigenen Hochschalttechnologien einführen, ist es wichtig, die Kosten und Funktionen Ihrer GPU gegen die Spiele zu abwägen, die Sie spielen, um den besten Wert für Ihre Spielanforderungen zu finden.
