Source: https://www.grandtech.site/nvidia-dlss-en-2020-resultados-sorprendentes/
Timestamp: 2020-07-04 02:07:27+00:00

Document:
Nvidia DLSS en 2020 | Todo Tecnología
Hemos estado esperando para investigar el Supermuestreo de aprendizaje profundo de Nvidia durante mucho tiempo, en parte porque queríamos que salieran nuevos juegos con el algoritmo actualizado de Nvidia. También queríamos hacerle a Nvidia tantas preguntas como pudiéramos para profundizar en el estado precise de DLSS.
El artículo de hoy cubrirá todo. Vemos los últimos títulos para usar DLSS y nos centramos principalmente en Management y Wolfenstein: Youngblood, para ver cómo se acumula Nvidia DLSS 2.0 (como lo llamamos). Esto incluirá nuestro conjunto recurring de comparaciones visuales que analizan DLSS en comparación con la calidad de imagen incorporada, el escalado de resolución y varias otras técnicas de acabado. Luego, por supuesto, habrá un vistazo al rendimiento en todas las GPU RTX de Nvidia.
También revisaremos brevemente los juegos de lanzamiento originales que utilizaron DLSS para ver qué ha cambiado aquí, y habrá muchas discusiones sobre el ecosistema RTX, el advertising and marketing de Nvidia, las expectativas, las decepciones, and so forth. Apriete usted mismo porque esta será una visión integral de la situación precise de DLSS.
Solo después de discutir el tema en detalle anteriormente, aquí hay una descripción common de dónde detenemos DLSS. ..
Nvidia anunció DLSS como una característica clave de las GPU GeForce RTX 20 Sequence cuando se lanzaron en septiembre de 2018. La concept period mejorar el rendimiento de los juegos para aquellos que quieren jugar en alta resolución con configuraciones de alta calidad, como el trazado de rayos. Lo hizo renderizando el juego a una resolución más baja que la nativa, por ejemplo, 1440p si su resolución objetivo period 4K, y luego volviéndolo a la resolución unique usando el poder de la IA y el aprendizaje profundo. El objetivo period que este algoritmo de escalamiento proporcionara una calidad de imagen de mayor calidad en el nivel unique, dando a la GPU RTX más valor del que tenían en ese momento.
Este algoritmo de IA también utilizó una nueva característica en las GPU RTX Turing: núcleos tensoriales. Si bien es possible que estos núcleos se incluyan en la GPU para que también sea adecuada para el uso del centro de datos y la estación de trabajo, Nvidia encontró una manera de usar esta función de {hardware} para juegos. Más tarde, Nvidia decidió deshacerse de los núcleos tensoriales para sus GPU Turing más baratas en sus productos de la serie GTX 16, por lo que DLSS terminó siendo appropriate solo con los productos RTX de la serie 20.
Si bien todo esto sonaba prometedor, la ejecución en los primeros 9 meses estuvo lejos de ser perfecta. Las primeras implementaciones de DLSS lucían mal y producían una imagen borrosa con artefactos. Battlefield V fue un caso particularmente desafortunado, pero incluso el Metro Exodus no podía impresionar.
Uno de los principales problemas con la versión unique de DLSS es que no proporcionó una experiencia mejor que las técnicas de escalado de resolución existentes. La implementación en Battlefield V, por ejemplo, parecía inferior y se desempeñó peor que una easy mejora de resolución. En Metro Exodus estaba más a la par con estas técnicas, pero tampoco fue impresionante. Debido a que DLSS estaba bloqueado a ciertas configuraciones y resoluciones de calidad en ciertas GPU y solo period appropriate en una gama muy limitada de juegos, no tenía sentido usar DLSS en lugar de escalar.
Después del resultado decepcionante, Nvidia decidió tirar la versión unique de DLSS a la basura, al menos así sonó en base a nuestras conversaciones con la compañía. En cambio, a corto plazo, lanzaron un mejor filtro de enfoque para sus herramientas FreeStyle que mejoraría la experiencia de escalado de resolución mientras trabajaba internamente en una nueva versión de DLSS.
El primer paso hacia DLSS 2.Zero fue el lanzamiento de Management. Este juego no utiliza la versión «remaining» del nuevo DLSS, sino lo que Nvidia llama una «aproximación» de la purple de IA en curso. Esta aproximación se procesó en un algoritmo de procesamiento de imágenes que se ejecutó en núcleos de sombra estándar, en lugar de núcleos tensoriales especiales de Nvidia, pero intentó proporcionar una experiencia comparable a DLSS. Por simplicidad, llamamos a esto DLSS 1.9, y hablaremos más sobre esto cuando veamos DLSS en Management.
A finales de 2019, sin embargo, Nvidia estaba lista para finalizar el nuevo DLSS; creemos que la actualización es lo suficientemente significativa como para garantizar que se llama DLSS 2.0. Hay cambios fundamentales en la forma en que DLSS funciona con esta versión, incluida la eliminación de todas las restricciones, por lo que DLSS ahora funciona en cualquier configuración de resolución y calidad en todas las GPU RTX. Además, ya no requiere entrenamiento por día. Juegos, en lugar de utilizar un sistema de entrenamiento generalizado, y funciona con un rendimiento superior. Estos cambios requirieron una actualización significativa del DLSS SDK, por lo que no es appropriate con los títulos DLSS originales.
Hasta ahora, hemos visto dos títulos usando DLSS 2.0: Wolfenstein: Youngblood e indie title & # 39; Danos la luna & # 39;. Nos centraremos principalmente en Youngblood, ya que es un lanzamiento importante.
Nvidia nos cube que DLSS 2.Zero es la versión que se utilizará en todos los juegos habilitados para DLSS en el futuro; La versión del núcleo del sombreador, DLSS 1.9, fue única y solo se utilizará para el management. Pero aún creemos que es importante hablar sobre lo que Nvidia ha hecho en Management, tanto para ver cómo ha evolucionado DLSS como para ver qué es posible con un algoritmo de imagen de núcleo Shader, así que vamos sumérgete en ello.
Algunos detalles visuales y comparaciones se notan mejor en movimiento.
Mire el video de HUB a continuación para obtener más información.
Management + DLSS
Con una resolución objetivo 4K, DLSS 1.9 en Management es impresionante. Más cuando considera que esto es una aproximación de la tecnología completa que se ejecuta en los núcleos de sombra. El juego te permite elegir dos resoluciones de renderizado, que en 4K te da la opción de 1080p o 1440p, dependiendo del nivel de rendimiento y la calidad de imagen que desees.
DLSS con una resolución de representación de 1440p es la mejor de las dos opciones. No proporciona el mismo nivel de nitidez o claridad que el 4K incorporado, pero se acerca bastante. También está generalmente cerca de una imagen a escala de 1800p. En algunas áreas, DLSS es mejor, en otras es peor, pero la imagen ligeramente más suave proporcionada por DLSS es bastante comparable a una escala de resolución pequeña. Sin embargo, a diferencia de las versiones anteriores de DLSS, no sufre ningún artefacto de pintura al óleo ni reconstrucciones extrañas cuando se amplía de 1440p a 4K. La calidad de salida es muy buena.
También podemos ver que la representación DLSS a 1440p es mejor que simplemente jugar el juego a 1440p. Algunas de las diferencias son sutiles y requieren que nos acerquemos para ver una mejor gestión de bordes y líneas más limpias, pero las diferencias están ahí: preferiríamos jugar en DLSS de 1440p que en nativo.
Eso no quiere decir que el DLSS 1.9 sea perfecto porque parece usar una técnica de reconstrucción temporal, tomando múltiples imágenes y combinándolas en una para obtener imágenes con mayor detalle. Esto es evidente cuando se observan algunos de los pequeños detalles del mundo del juego de management, especialmente las válvulas de aire agrietadas que complican el algoritmo de imagen y producen un parpadeo que no está presente ni en las imágenes originales ni a escala de 1800p. Estos cables o líneas súper finos en todo el entorno parecen dar a DLSS el mayor problema, aunque la calidad de imagen para objetos más grandes es decente.
Artículo anteriorRevisamos el monitor más vendido de Amazon
Artículo siguiente5 títulos que cada jugador de PC debe tener

References: resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución