ディープ・ラーニング・スーパー・サンプリング

ディープ・ラーニング・スーパー・サンプリング（（DLSS））は、NVIDIAによって開発され、一部のビデオゲームでリアルタイムに使用するためのの画像アップスケーリングテクノロジーである。ディープラーニングを使用して、低解像度の画像を高解像度にアップスケールし、高解像度のコンピューターモニターに表示する。
NVIDIAは、このテクノロジーが画像を高解像度でネイティブにレンダリングするのと同様の品質で画像をアップスケールするが、ビデオカードによる計算が少なくてすむため、特定の解像度でより高いグラフィック設定とフレームレートが可能になると主張している。NVIDIAは、「DLSS2.0はネイティブ解像度に匹敵する画質を提供する」と主張している。
2021年6月の時点で、このテクノロジーはGeForce RTX 20およびGeForce RTX 30シリーズGPUでのみ利用可能。
歴史.
NVIDIAは、2018年9月に発売されたGeForce RTX20シリーズGPUの主要機能としてDLSSを装備した。当時は、いくつかのビデオゲーム（バトルフィールドV とメトロエクソダス）に限定されていた。アルゴリズムは、それが適用された各ゲームで特別に調整する必要があり、結果は通常で、単純な解像度のアップスケーリングほど良くなかった。
2019年、ビデオゲーム"コントロール"には、レイトレーシングと、TensorCoreを使用しなかったDLSSの改良版が付属していた。
2020年4月、NVIDIAはドライバーバージョン445.75を提供し、DLSS 2.0という名前のDLSSの改良版を出荷した。これは、コントロールやなどのいくつかの既存のゲームで利用でき、今後のゲームでも利用できるようになる。今回、NVIDIAは、Tensor Coreを再び使用し、AIを各ゲームで特別に調整する必要はないと述べた。
DLSS 2.0の副作用は、やなどのアンチエイリアス手法ではうまく機能しないように思われることである。これらの手法をDLSSで有効にすると、パフォーマンスに大きな悪影響がある。
2021年7月の時点で、DLSS 2.0は、ゲーム開発者がゲームごとに含める必要がある。
アルゴリズム.
DLSS 1.0.
NVIDIAは、DLSS 1.0は、従来のスーパーサンプリングを使用して「完璧なフレーム」を生成することで各ターゲットゲーム画像に対して機能し、これらの結果の画像でニューラルネットワークを調整したと説明した。 2番目のステップでは、初期結果でエイリアス入力を認識するようにモデルを調整した。
DLSS 2.0.
DLSS2.0は次のように機能する。
アーキテクチャ.
DLSSは、GeForce RTX 20およびGeForce RTX 30シリーズのGPUで、Tensor Coresと呼ばれる専用の AIアクセラレータでのみ使用できる。
Tensor Coreは、Tesla V100の製品ラインで最初に使用されたNVIDIA GPUのマイクロアーキテクチャ以降に利用可能。それらの特異性は、各Tensorコアが16ビット浮動小数点4 x 4マトリックスで動作し、コンパイラレベルでもCUDA C ++レベルで使用されるように設計されているように見えることである。
Tensor Coreは、32の並列スレッドでCUDA ワープレベルプリミティブを使用して、並列アーキテクチャを活用する。ワープは、同じ命令を実行するように構成された32　スレッドのセットである。