Hirdetés

Mi a DLSS, hogyan lesznek a mesterséges intelligenciától szebbek a játékok?

|

Az Nvidia technológiájának köszönhetően akár 4K-felbontás mellett sem kell lemondanunk a magas képkockaszámról.

Hirdetés

Amikor pár évvel ezelőtt bejelentették az első RTX kártyákat, a legnagyobb buzzword a valós idejű ray tracing, vagyis a sugárkövetés volt, ami lehetővé tette, hogy a játékaink még mutatósabbak, a tükröződő felületek még gyönyörűbbek legyenek, és olyan részleteket is megjelenítsünk, amelyeket korábban egész egyszerűen lehetetlen lett volna.

Egyesek még azt is bedobták, hogy ez akár kompetitív előnyt is jelenthet, hiszen mi mondjuk egy tükröződő felületen megláthatjuk egy másik játékos modelljét, miközben ő nem lát minket, ha a menüben nem nyomott rá, hogy "RTX ON". Aztán hamar kiderült, hogy bár valóban látványos ez a megoldás, a képkockaszám úgy bezuhan tőle még egy 2080Ti esetében is, hogy nincs az az isten, hogy bárki így tolja majd a Battlefield multiját.

Hirdetés

Szép csendben azonban egy másik technológia, a DLSS is elindult világhódító útjára. A Deep Learning Super Sampling azóta már a 2.0-s változatnál jár, és egyre több játék támogatja, de sokan még mindig nem tudják, mire is jó pontosan.

A DLSS vajon mi?

A Super Sampling technológiát remélhetőleg senkinek sem kell bemutatni. Ennek lényege, hogy a GPU a kijelzőnkénél magasabb felbontáson rendereli a frame-eket (tehát egy 1080p-s monitor esetén mondjuk 4K-ban), majd ezt leskálázza megfelelő méretűre. Ez természetesen számítási teljesítményben rengeteg extra terhet helyez a GPU-ra, viszont egy olyan szintet üt meg, amit más élsimítási technikák nem tudnának.

Bár a DLSS nevében is szerepel a Super Sampling, maga a technológia teljesen máshogy működik, ennek köszönhetően pedig jóval kevésbé megterhelő. A videokártya ilyenkor nem egyszerűen magasabb felbontáson renderel, hanem egy neurális hálót használva megtippeli, hogyan is kellene kinéznie a képnek nagyobb felbontáson.

Ezt a neurális hálót az Nvidia központjában szuperszámítógépek segítségével tanítják úgy, hogy nagy felbontású, 16K-s frame-eket tolnak az arcába, ezek alapján pedig megtanulja, hogyan is kell akkurátusan létrehozni az extra pixeleket. A DLSS első körben csak adott játékokkal működött úgy, hogy a neurális hálót az adott játékon keresztül kellett tanítania az Nvidiának, az információt pedig aztán driverfrissítések formájában eljuttatni a felhasználóknak.

Bár izgalmasan hangzott már az 1.0 is, azért az eredmény nem hozta az ígért végeredményt: bár valamelyest nőtt a sebesség, a kép homályos lett és több helyen is renderelési hibák rontották az összképet. Nagy szerencsénkre azonban az Nvidia nem adta fel.

2.0 > 1

A DLSS 2.0 egyik legnagyobb előnye, hogy már nem csak konkrét játékokon keresztül tudják tanítani, hanem általános gaming tartalommal is, így sokkal szélesebb körben használható, és jóval gyorsabban eljut a frissítés a játékosokhoz. Ezzel a megoldással a natív felbontásban renderelthez szinte megkülönböztethetetlenül hasonló minőségű végeredményt kaphatunk, miközben csak fele annyi pixelt kell kirenderelnie a GPU-nak.

A DLSS frame-enként mindig ugyanannyi időt vesz igénybe, így ez a módszer még a grafikailag intenzív játékoknál is kevésbé megterhelő, köszönhetően az RTX kártyákban található Tensor magoknak, amik dedikáltan a mesterséges intelligencia kezeléséért felelősek. Mivel ezek a GTX kártyákban még nem találhatóak meg, a DLSS csak a 2000-es és 3000-es szériával használható. A DLSS 2.0-t támogató játékokban pedig választhatunk is, hogy mire szeretnénk ezt használni: Quality, Balance, és Performance (esetenként Ultra Performance) módok közt váltva a menüben.

Kinek jó ez?

Először is nézzük, hol segít igazán sokat a DLSS, pontosabban a DLSS 2.0. Az olyan, gyakran széthulló részeknél, mint mondjuk szövegek, egy drótkerítés kirajzolása, vagy távoli házak felületei, egyértelmű és azonnal észrevehető a különbség, de általánosságban elmondható, hogy az apró részletekből sokkal többet kapunk, mintha alacsonyabb felbontáson játszanánk. A végeredmény a natív 4K-hoz nagyon közeli, sőt, bizonyos esetekben akár még jobb is lehet, ha a mesterséges intelligencia talál egy jobb megoldást az adott objektum megjelenítésére, mint amit a kód eredetileg meghívna.

A DLSS-nek azok örülhetnek a legjobban, akik olyan hardverrel rendelkeznek, ami mondjuk 1440p-ben még simán elviszi a legújabb játékokat, de a 4K alatt már igencsak prüszköl, de van egy 4K-s tévéjük, és esetenként bizony azon játszanának, mondjuk Death Strandinget, Shadow of the Tomb Raidert, vagy épp Watch Dogs Legiont. Utóbbi nálunk egy RTX 3070-es kártyával (amiről hamarosan egy részletes anyagban is beszámolunk), 4K Ultra beállítások és RTX On mellett 35 fps körül teljesített, a DLSS Ultra Performance módba állításával viszont azonnal megduplázódott a képkockaszám, és 60-70 fps-t mutatott a számláló, miközben látványban alig észrevehető volt csak a különbség.

Sőt, a fiók aljáról még a nagyítót is előkotortuk, de hiába meresztettük a szemünket, nagyon nehéz volt észre venni a különbségeket a natív renderhez képest. Persze, ha tudod, mit keresel és kimerevíted a képet (screenshot), lehet találni különbségeket, nade de játék közben...

Bár maga a technológia lenyűgöző, azért a DLSS sem fekete mágia. Mivel kizárólag RTX kártyákkal működik, feltételezi, hogy nem egy belépőszintű PC-vel rendelkezünk, emellett pedig a játékoknak is implementálniuk kell (a támogatott játékok listája itt található).

A 4K-s gaming már most sokkal elérhetőbb lett a játékosok számára, hiszen sok esetben gyakorlatilag egy csomó "ingyen" frame-et kapunk, különösen akkor, ha a ray tracinget is használni akarjuk, és nagyon kíváncsian várjuk, mire lesz képes a jövőben, amikor már a 8K-s panelekért sem kell eladnunk a vesénket.

Ha nem csak a legjobb hardverek és perifériák, hanem a játékok világa is érdekel, akkor kattints ide!

Hirdetés
Hirdetés

Úgy tűnik, AdBlockert használsz, amivel megakadályozod a reklámok megjelenítését. Amennyiben szeretnéd támogatni a munkánkat, kérjük add hozzá az oldalt a kivételek listájához, vagy támogass minket közvetlenül! További információért kattints!

Engedélyezi, hogy a https://pcworld.hu értesítéseket küldjön Önnek a kiemelt hírekről? Az értesítések bármikor kikapcsolhatók a böngésző beállításaiban.