Nvidia dirige le marché des cartes graphiques pour le jeu sur PC depuis des années et, avec la montée en puissance de l’apprentissage automatique, l’IA joue un rôle de plus en plus important dans la façon dont nous vivons nos jeux. L’une de ses avancées les plus révolutionnaires a été l’apprentissage en profondeur Super échantillon (DLSS)une solution de mise à l’échelle intelligente qui ouvre la porte à des performances plus élevées, en particulier à des résolutions plus élevées. Cette technologie a subi plusieurs itérations au fil des ans et, avec le lancement de la série RTX 50, Il fait son plus grand saut à ce jour avec DLSS 4.
Dans ce guide, je vais expliquer tout ce que vous devez savoir sur le fonctionnement de cette technologie, pourquoi il est important pour vous et pour l’avenir des jeux PC, et Pourquoi est-ce quelque chose que vous devriez prendre en compte dans la prochaine mise à jour de votre PC.
Qu’est-ce que le DLSS
DLSS, ou Deep Learning Super échantillonnage, est le système nvidia breveté pour gravir intelligemment les jeux. La société a développé et développé des DLS depuis ses débuts en 2019. Tout au long de cette période, son objectif principal a été Améliorer les performances en rendant les jeux à une résolution inférieure puis grimpez ce contenu à la résolution native de son moniteur. Au lieu de vous laisser avec l’image doucement et potentiellement floue que vous ressentiriez lorsque vous téléchargez vous-même la résolution, DLSS applique sa mise à l’échelle via un réseau neuronal qui a été formé dans des milliers d’heures de jeux vidéo. Alternativement, si vous ne voulez pas ou que vous n’avez pas besoin d’augmenter la résolution, Vous pouvez activer l’anti-aliasing d’apprentissage en profondeur (DLAA)ce qui améliore l’image à votre résolution native.
Ces fonctions sont uniquement disponibles dans les cartes graphiques NVIDIA avec des noyaux de tenseur, qui ont commencé avec la série RTX 20. Ils sont le résultat de milliers d’heures de formation neuronale à Super-Tourse de nvidia. Votre réseau neuronal ingère et apprend d’énormes ensembles de données pour apprendre à remettre et reconstruire / améliorer les images avec la perte de qualité plus faible et, en fait, même fournir une clarté supplémentaire dans certaines situations.
Avec le temps, Nvidia a amélioré le système avec des fonctions supplémentaires. L’un des plus importants est la génération de cadres, qui Utilisez l’intelligence artificielle pour créer un cadre supplémentaire entre chaque cadre de renduce qui augmente la vitesse des photogrammes. Lorsqu’ils sont utilisés avec la réflexion NVIDIA (qui s’améliore également avec la série 50), ces cadres supplémentaires peuvent être mélangés avec un impact minimum sur la latence. Le résultat n’est pas seulement une “meilleure performance”mais il permet aux cartes graphiques de performances inférieures d’atteindre les fréquences de table intestinables auparavant avec des configurations graphiques ambitieuses.
Ce qui nous amène au présent avec DLSS 4.
TNN contre CNN (El Modelo Transformer)
Cette génération marque le changement le plus significatif de l’histoire de la fonction et Comprend un modèle d’IA complètement différent et beaucoup plus compétent.
Le modèle de transformateur
Jusqu’à maintenant, DLSS a utilisé un modèle d’IA appelé CNNou réseau neuronal convolutionnel, pour offrir ses avantages. Ce type de modèle Tests une image pour déterminer les éléments clés, tels que les lignes, les bords et les relations spatiales pour déterminer comment appliquer leurs améliorations. C’est un type très courant de réseau neuronal spécialisé dans l’Tests d’imageil n’est donc pas surprenant que ce soit le modèle fondateur de DLSS jusqu’à ce moment.
DLSS 4 utilise un modèle de transformateur à la place. Un transformateur est une forme différente du modèle du capable de calculer deux fois les paramètres pour mieux comprendre chaque trame de la scène. En d’autres termes, il est capable de mieux comprendre ce qu’il voit et ce qui se passe et ensuite Appliquer des calculs plus sophistiqués pour offrir une image de meilleure qualité.
Ce nouveau modèle est le noyau de DLSS 4 et affecte chacune des différentes pièces qui permettent à DLSS de voir et de fonctionner beaucoup mieux que la version précédente.
Plusieurs systèmes en un
Con dlss 4, Deep Learning Super l’échantillonnage est bien plus qu’une simple recoins (Et ce n’était jamais vraiment). Au lieu de cela, il s’agit d’une série de systèmes qui travaillent ensemble pour améliorer les performances, améliorer la qualité de l’image et réduire la latence. De plus, la génération de cadres s’est considérablement améliorée et Il peut produire des photogrammes triples qui DLSS 3.5.
C’est ce réseau de systèmes coopératifs celui qui permet à DLSS de voir et de fonctionner mieux que par le passé. Un système est responsable de l’augmentation de l’échelle (super résolution DLSS), tandis qu’un autre traite de l’éclairage et des ombres (reconstruction du rayon DLSS). La génération de trame DLSS multiplie les cadres, tandis que la réflexion 2.0, qui est une fonction DLSS indépendante, maintient de faibles nombres de latence Vous ne remarquez donc pas le décalage d’entrée pendant que vous jouez.
Super résolution DLSS C’est le sous-système qui est en charge de l’escalade. Si vous avez déjà vu DLSS dans le menu d’un jeu, il est très probable qu’il existe des options de qualité à choisir: Ultra Performance, Performance, Balance et Quality sont des préjections typiques. Chacun de ces niveaux Ajuster la résolution du rendu du jeula résolution de base que le modèle neuronal devra gravir.
Grâce au nouveau modèle TNN, DLSS Super Resolution est capable de Offrez des résultats beaucoup plus clairs et gardez beaucoup plus de détails Que le modèle CNN précédent perdrait, même en mouvement. Les résultats peuvent être presque égaux, égaux ou même légèrement plus clairs que la résolution native. Bien que toute amélioration qui dépasse la résolution native soit soumise à un débat et à un examen minutieux, quand il fonctionne, Ça peut être fantastique. L’impact du TNN est particulièrement notable sur les détails fins, tels que les textures, les bords fins et les lettres.
La reconstruction du rayon DLSS est le deuxième amplificateur d’image et l’un de ceux qui ont connu de grandes améliorations. Dans la substitution des Dennoisrs traditionnels (systèmes qui éliminent les granulés et le “bruit” d’une scène), cette partie du DLSS se concentre explicitement sur l’Tests et la reconstruction d’informations sur l’éclairage et l’ombre. Comme le DLSS en général, il s’est entraîné avec des milliers d’heures de données pour améliorer sa compréhension des différentes conditions d’éclairage et Comment devraient-ils apparaître dans les rendus en temps réel.
Le modèle TNN fournit une reconstruction du rayon DLSS Une bien meilleure compréhension que ce qui aurait pu auparavantet les résultats sont faciles à détecter. La reconstruction du rayon DLSS dans le modèle CNN avait des problèmes avec les ridules et les ombres mobiles. Dans l’image précédente, les résultats parlent d’eux-mêmes, mais il est également évident dans d’autres endroits.
Le scintillement qui était auparavant évident dans l’ombre et les lignes distants (comme les câbles téléphoniques) est considérablement réduit. Les objets de mouvement, tels que les ventilateurs de plafond, conservent plus de clarté. L’action étrange des “ombres pétillantes” n’est pas si évidente. Bien que les scènes des jeux soient variables et que davantage de tests et d’itérations sont nécessaires pour tirer des conclusions définitives, Il est difficile de soutenir que ce n’est pas un bond en avant pour DLSS en tant que système.
Anti-aliasing en profondeur, o dlaa, est une alternative à la super résolution DLSS. Si vous n’avez pas besoin des fonctions de mise à l’échelle, la DLAA vous permet d’améliorer considérablement votre résolution native par le biais de l’antialiasage amélioré par TNN. DLAA adoucit les bords beaucoup mieux que les modèles antialiasants traditionnels et maintient ces améliorations en mouvement. Le résultat est une image très claire qui semble remarquablement plus claire que la résolution native avec un antialiasing standard.
Les joueurs GPU les plus anciens peuvent être mis à jour vers le nouveau modèle de transformateurainsi que d’activer le mode DLAA ou DLSS Ultra Performance à partir de l’application NVIDIA.
Génération de cadre Y Multi-Frame Génération
DLSS Frame Generation a fait ses débuts avec la série 40 RTX. C’était controversé à l’époque, bien qu’il ait largement accepté comme Un moyen efficace d’améliorer les performances du jeu. Ce système, que je vais appeler SFG à partir de maintenant, a permis au GPU de profiter de ses cœurs de tension pour Créez un cadre artificiel basé sur les détails du cadre précédent. Grâce à cette technologie, les joueurs pourraient jouer des résolutions et des fréquences plus élevées de ce qui aurait été possible d’une autre manière, profiter de leurs moniteurs à haute fréquence de soude et profiter d’une action plus fluide en général.
Avec DLSS 4 et le nouveau modèle de transformateur, le système est désormais capable de générer jusqu’à trois cadres artificiels pour chaque cadre réel rendu. Cette nouvelle capacité est la génération Multi-Frame DLSS (MFG). DLSS est en mesure de réaliser cela grâce aux capacités de performance améliorées du nouveau TNNainsi que le changement de l’écoulement optique vers un réseau neuronal au lieu de s’appuyer sur l’accélérateur de débit optique basé sur la série RTX 40. La génération Multi Frame DLSS est exclusive à cette génération pour l’instant.
Le flux optique, en termes généraux, est la capacité d’interpréter la composition et le mouvement d’une scène pour déterminer ce qui devrait être rendu dans son cadre neuronal. Depuis le modèle de transformateur Il est capable d’analyser chaque scène plus approfondieingérant plus de points de données, il est capable d’anticiper avec une plus grande précision ce qui se passera à l’avenir.
Bien qu’il soit facile que les choses soient compliquées si le TNN rend 75% des cadres lorsqu’il devient maximum, la série RTX 50 introduit également le flip atéring. L’important est de savoir que Ce système contrôle le rythme des cadres pour garantir la fluidité du jeu. Cependant, NVIDIA recommande que le MFG n’établit que aussi élevé que nécessaire pour réaliser la fréquence de la mise à jour de votre moniteur. Dépasser pour obtenir les FP les plus élevés possibles Vous pouvez introduire des artefacts visuels en raison d’un décalage.
Conclusion
DLSS 4 n’est qu’un morceau de l’avenir de Les jeux PC se sont améliorés avec IA que Nvidia nous a promismais c’est …