DLSS: Gaming mit KI revolutionieren

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 von DLSS, die Generationenförderung und den Vergleich mit konkurrierenden Technologien.

Beiträge von Matthew S. Smith

DLSS verstehen

DLSS verwendet KI, um Spielauflösungen zu verbessern und eine höhere Treue ohne den üblichen Leistungsverlust zu erzielen. Der DLSS konzentriert sich zunächst auf Upscaling und umfasst jetzt:

• DLSS Ray Rekonstruktion: Ai-verstärkte Beleuchtung und Schatten. - DLSS-Rahmengenerierung & Mehrrahmengenerierung: AI-generierte Frames für erhöhte FPS (hauptsächlich DLSS 3 und 4). - DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing): AI-anti-aliasing gegen überlegene Bildqualität bei der nativen Auflösung.

DLSS Super -Auflösung, das herausragendste Feature, bietet verschiedene Modi (Ultra -Leistung, Leistung, ausgewogen, Qualität). Diese Modi werden bei niedrigeren Auflösungen und dann mit AI zur nativen Auflösung hochwertig. Zum Beispiel in Cyberpunk 2077 bei 4K mit DLSS -Qualität rendert das Spiel bei 1440p, was zu deutlich höheren Bildraten führt. Während DLSs bei der nativen Auflösung details addiert, können kleinere Artefakte wie Schatten "sprudeln" auftreten, obwohl diese in DLSS 4 stark minimiert wurden.

DLSS 3 und 4: Ein Generationssprung

DLSS 3 (einschließlich 3.5) verwendete ein Faltungsnetz (CNN) für die AI -Verarbeitung. DLSS 4, das mit der RTX 50-Serie eingeführt wurde, verwendet ein Transformator-Netzwerk (TNN), das die Qualität und die Fähigkeiten erheblich verbessert.

Das TNN analysiert doppelt so den Parametern, liefert ein tieferes Verständnis der Szene und ermöglicht eine ausgefeiltere Interpretation von Langstreckenmustern. Dies führt zu schärferen Bildern, einer besseren Detailerhaltung und reduzierten Artefakten.

Die Multi-Frame-Generation von DLSS 4 generiert vier künstliche Rahmen pro gerenderter Rahmen, wodurch die Bildraten drastisch steigern. Nvidia Reflex 2,0 mindert die potenzielle Eingangsverzögerung. Während geringfügige Ghosting auftreten kann, insbesondere bei Einstellungen mit höherer Rahmengenerierung, ermöglicht NVIDIA die Anpassung der Rahmenerzeugung, um die Aktualisierungsrate ihres Monitors für optimale Ergebnisse zu entsprechen. Auch ohne eine RTX 50-Serie-Karte ist das verbesserte TNN-Modell für die DLSS-Superauflösung und die Strahlrekonstruktion über die NVIDIA-App sowie die DLSS-Ultra-Leistung und DLAA verfügbar.

Die Bedeutung von DLSS

DLSS ist für PC -Spiele transformativ. Für NVIDIA-GPUs mit mittlerer Reichweite oder Lower-End entsperren es höhere Einstellungen und Auflösungen. Es erweitert auch die GPU -Lebensdauer, indem die spielbaren Bildraten auch bei reduzierten Einstellungen aufrechterhalten wird. Während die Preispraktiken von NVIDIA ein gültiger Diskussionspunkt sind, verbessert DLSS das Preis-Leistungs-Verhältnis von Preis zu Leistung unbestreitbar.

DLSS vs. FSR gegen Xess

DLSS übertrifft AMD FSR und Intel Xess in der Bildqualität, insbesondere mit der Mehrrahmengenerierung von DLSS 4 und einer geringen Latenz. Während die Wettbewerber Hochschulen anbieten, liefert DLSS im Allgemeinen schärfere, weniger artifakten Bilder. 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 es nicht einwandfrei ist, ist die Auswirkungen auf das Spielen unbestreitbar, die GPU -Langlebigkeit und die Verbesserung der visuellen Treue erweitert. Denken Sie jedoch daran, das Gleichgewicht zwischen GPU -Kosten, DLSS -Funktionen und Ihrer Gaming -Bibliothek zu berücksichtigen, um die beste Einkaufsentscheidung zu treffen. Der Aufstieg konkurrierender Technologien wie FSR und XESS bietet Spielern mehr Auswahlmöglichkeiten und überschreitet die Grenzen von Leistung und visueller Qualität weiter.