Технологический прогресс неумолим, и особенно это касается графического оборудования. С каждым годом карты становятся значительно быстрее и приносят совершенно новый набор сокращений для причудливых графических трюков.
Глядя на визуальные настройки компьютерных игр, вы встретите словесный салат, содержащий такие вкусные самородки, как MSAA, FXAA, SMAA и WWJD . Хорошо, возможно, не последний.
Если вы стали счастливым обладателем новой карты Нвидиа GeForce РТХ, теперь вы также можете включить функцию под названием DLSS . Это сокращение от Deep Learning Super Sampling и представляет собой значительную часть аппаратных функций нового поколения, присутствующих в картах Nvidia RTX.
На момент написания только эти карты имеют необходимое оборудование для работы DLSS:
Конкретное оборудование, о котором идет речь, называется ядром «Тензор », причем каждая модель имеет разное количество этих специализированных процессоров.
Тензорные ядра предназначены для ускорения задач машинного обучения, примером чего является DLSS. Если вы не используете DLSS, эта часть карты останется бездействующей. Это означает, что вы не используете всю мощность своего нового блестящего графического процессора, если DLSS доступен, но он остается выключенным.
Однако это еще не все. Чтобы понять, какую ценность DLSS приносит, нам придется ненадолго отвлечься на несколько связанных концепций.
Быстрый экскурс во внутренние разрешения и масштабирование
Современные телевизоры и мониторы имеют так называемый «родной» разрешение. Это просто означает, что экран имеет определенное количество физических пикселей. Если изображение, которое вы отображаете на этом экране, отличается от точного исходного разрешения, его необходимо «масштабировать» вверх или вниз, чтобы оно соответствовало размеру.
Поэтому, если вы выведете изображение HD, например, на Дисплей 4К, оно будет выглядеть довольно блочным и неровным. Точно так же, как если бы вы слишком сильно увеличили цифровую фотографию. Однако на практике HD-видео выглядит отлично на телевизоре 4K, хотя, возможно, и немного менее четкое, чем видео в исходном формате 4K. Это связано с тем, что в телевизоре имеется аппаратное обеспечение, известное как «апскейлер», которое обрабатывает и фильтрует изображение с более низким разрешением, чтобы оно выглядело приемлемым..
Проблема в том, что качество оборудования для масштабирования сильно различается в зависимости от марки и модели дисплея. Вот почему графические процессоры часто имеют собственную технологию масштабирования.
Профессиональные консоли, предназначенные для вывода на дисплей 4K, отображают изображение в собственном формате 4K, поэтому масштабирование дисплея не происходит вообще. Это означает, что разработчики игр имеют полный контроль над качеством конечного изображения.
Однако большинство консольных игр не поддерживают исходное разрешение 4K. У них более низкое «внутреннее» разрешение, что снижает нагрузку на графический процессор. Затем это изображение масштабируется, чтобы оно выглядело как можно лучше на экране высокого разрешения с помощью внутренней технологии масштабирования консоли.
По сути, DLSS — это сложный метод, который визуализирует компьютерную игру с разрешением ниже исходного, а затем использует технологию DLSS для масштабирования ее для подключенного дисплея. Теоретически это приводит к значительному увеличению производительности.
Хотя это очень похоже на то, что происходит на консолях 4K, на самом деле DLSS — это нечто особенное. И все благодаря «глубокому обучению».
Что такое «глубокое обучение»?
Глубокое обучение – это метод машинного обучения, в котором используется моделируемая нейронная сеть. Другими словами, это цифровое приближение того, как нейроны вашего мозга обучаются и создают решения сложных проблем.
Эта технология, помимо прочего, позволяет компьютерам распознавать лица, а роботам понимать и ориентироваться в окружающем мире. Он также несет ответственность за недавние волны дипфейки. Это секретный соус DLSS.
Нейронные сети требуют «обучения», которое в основном показывает сетевые примеры того, как что-то должно быть. Если вы хотите научить сеть распознавать лица, вы показываете ей миллионы лиц, позволяя ей изучить черты и закономерности, составляющие типичное лицо. Если он усвоит урок правильно, вы можете показать ему любое изображение с лицом, и он мгновенно его выберет.
Nvidia обучила свое программное обеспечение глубокого обучения изображениям невероятно высокого разрешения из игр, поддерживающих DLSS. Нейронная сеть изучает, как «должна» выглядеть игра при рендеринге с использованием графической производительности суперкомпьютерного уровня..
Затем он берет этот кадр с более низким внутренним разрешением и, из-за отсутствия лучшего слова, «представляет», как бы он выглядел, если бы сцену визуализировал гораздо более мощный компьютер, чем ваш. Если для вас это звучит как черная магия, то вы не одиноки!
Когда использовать DLSS
Прежде всего, вы можете использовать DLSS только в играх, которые его поддерживают, и этот список, к счастью, быстро растет. У каждого тайтла также есть свои требования к DLSS, например, рендеринг в минимальном разрешении, потому что именно этому обучена нейронная сеть.
Однако большой мозг Nvidia не перестает учиться, и функция DLSS на вашей карте будет продолжать получать обновления, расширяя поддержку и качество каждой игры.
Лучший способ понять, стоит ли вам использовать DLSS в своих играх, — это оценить результат. Сравните это с традиционным масштабированием или сглаживанием, чтобы увидеть, что приятнее. Производительность также является важным решающим фактором. Если вы нацелены на частоту 60 кадров в секунду, но не можете ее достичь, DLSS — хороший выбор.
Однако если у вас высокая частота кадров, DLSS может фактически замедлить работу. Это связано с тем, что тензорным ядрам требуется фиксированное количество времени для обработки каждого кадра. Сейчас они не могут сделать это достаточно быстро для игры с высокой частотой кадров.
По сути, DLSS наиболее полезен при использовании дисплея с высоким разрешением (например, 4K, сверхширокого разрешения или 1440p) с целевой частотой кадров около 60 кадров в секунду. Это также невероятно полезно при активации другой главной функции карт RTX — трассировки лучей. DLSS может неплохо компенсировать потерю производительности трассировки лучей, а конечный результат порой бывает впечатляющим.
Это минимум, что вам нужно знать, прежде чем принять решение использовать DLSS или нет. Просто помните, что эта технология быстро меняется, поэтому, если вам не нравятся результаты сегодня, вернитесь через несколько месяцев, и вы, возможно, просто будете просто потрясены.