Развитие технологий неумолимо, и нигде это так не проявляется, как в графическом оборудовании. С каждым годом карты становятся значительно быстрее и приносят совершенно новый набор аббревиатур для причудливых графических трюков. 

Глядя на визуальные настройки компьютерных игр, вы столкнетесь с набором слов^{(word salad)} , в котором собраны такие вкусные самородки, как MSAA, FXAA, SMAA и WWJD . Хорошо, может быть, не последний.

Если вы счастливый обладатель новой карты Nvidia GeForce RTX , теперь вы также можете включить функцию DLSS . Это сокращение от Deep Learning Super Sampling и является важной частью аппаратных^{(generation hardware)} функций следующего поколения, которые можно найти в картах Nvidia RTX .

На момент написания только эти карты имеют необходимое оборудование для запуска DLSS :

• RTX 2060
• RTX 2060 Супер
• RTX 2070
• RTX 2070 Супер
• RTX 2080
• RTX 2080 Супер
• RTX 2080 Ти

Конкретное аппаратное обеспечение, о котором идет речь, называется ядром « ^{(” core)}Tensor » , причем каждая модель имеет разное количество этих специализированных процессоров.

Тензорные ядра предназначены для ускорения задач машинного обучения, примером чего является DLSS . Если вы не используете ^{(t use)} DLSS , эта часть карты остается бездействующей. Это означает, что вы не используете всю мощность своего блестящего нового графического процессора^(GPU) , если DLSS доступен, но остается отключенным. 

Однако это еще не все. Чтобы понять, какую ценность приносит DLSS , мы должны ненадолго отвлечься на несколько связанных концепций.

Быстрый обход внутренних разрешений и масштабирования^{(A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling)}

Современные телевизоры и мониторы^{(Modern TVs and monitors)} имеют так называемое «родное» разрешение^(resolution) . Это просто означает, что экран имеет определенное количество физических пикселей. Если изображение, которое вы показываете на этом экране, отличается от точного исходного разрешения, его необходимо «масштабировать» вверх или вниз, чтобы оно подошло. 

Поэтому, если вы выводите HD-изображение , например, на дисплей 4K , оно будет выглядеть довольно блочным и неровным. ^{(4K display)}Как если бы вы слишком сильно увеличили цифровую фотографию. Однако на практике HD-видео^{(HD video)} выглядит просто отлично на 4K-телевизоре, хотя, возможно, немного менее четкое, чем родное 4K-видео. Это связано с тем, что в телевизоре есть аппаратное обеспечение, известное как «апскейлер», которое обрабатывает и фильтрует изображение с более низким разрешением, чтобы оно выглядело приемлемо.

Проблема в том, что качество оборудования для масштабирования сильно различается между брендами и моделями дисплеев. Вот^(Which) почему графические процессоры^(GPUs) часто поставляются со своей собственной технологией масштабирования^{(scaling technology)} .

«Профессиональные» консоли, которые предназначены для вывода на дисплей 4K, представляют его с исходным изображением 4K, так что масштабирование дисплея вообще не происходит. Это означает, что разработчики игр полностью контролируют качество конечного изображения^{(image quality)} . 

Тем не менее, большинство консольных игр не отображаются в родном разрешении 4K. У них более низкое «внутреннее » разрешение^{(” resolution)} , что меньше нагружает GPU . Затем это изображение масштабируется, чтобы оно выглядело как можно лучше на экране с высоким разрешением,^{(high-resolution screen)} с помощью встроенной в консоль технологии масштабирования^{(scaling technology)} .

По сути, DLSS — это сложный метод, при котором компьютерная игра^{(PC game)} воспроизводится с разрешением ниже исходного, а затем используется технология DLSS^{(DLSS technology)} для ее масштабирования для подключенного дисплея. Теоретически это приводит к значительному повышению производительности. 

Хотя это очень похоже на то, что происходит на консолях 4K, внутри DLSS^(DLSS) действительно нечто особенное. Все благодаря «глубокому обучению».

Что такое «Глубокое обучение»?^{(What’s The “Deep Learning” Bit About?)}

Глубокое обучение — это метод машинного обучения,^{(machine learning technique)} в котором используется смоделированная нейронная сеть. Другими словами, цифровая аппроксимация того, как нейроны вашего мозга учатся^{(brain learn)} и создают решения сложных проблем.

Это технология, которая, среди прочего, позволяет компьютерам распознавать лица, а роботам — понимать окружающий мир и ориентироваться в нем. Он также несет ответственность за недавние волны дипфейков. Это секретный соус DLSS . 

Нейронные сети требуют «обучения», которое в основном показывает чистые примеры того, на что что-то должно быть похоже. Если вы хотите научить сеть распознавать лица, вы показываете ей миллионы лиц, позволяя ей изучить особенности и узоры, из которых состоит типичное лицо. Если он усвоит урок должным образом, вы можете показать ему любое изображение с лицом, и он мгновенно выберет его.

Что Nvidia сделала, так это обучила свое программное обеспечение для глубокого обучения^{(learning software)} на изображениях с невероятно высоким разрешением из игр, поддерживающих DLSS . Нейронная сеть изучает, как «должна» выглядеть игра при рендеринге с использованием графической производительности на уровне суперкомпьютера.

Затем он берет этот кадр с более низким внутренним разрешением^{(resolution frame)} и, за неимением лучшего слова, «воображает», как это выглядело бы, если бы гораздо более мощный компьютер, чем ваш, отрисовывал сцену. Если для вас это звучит как черная магия, вы не одиноки!

Когда использовать DLSS^{(When To Use DLSS)}

Прежде^(First) всего, вы можете использовать DLSS только в играх, которые его поддерживают, и, к счастью, этот список быстро растет. У каждого тайтла также есть свои требования к DLSS , такие как рендеринг в минимальном разрешении, потому что именно на этом обучена нейросеть.

Тем не менее, большой мозг в Nvidia не ^{(Nvidia doesn)}перестает учиться^{(stop learning)} , и функция DLSS^{(DLSS feature)} на вашей карте будет продолжать получать обновления, расширяя поддержку и качество^{(support and quality)} для каждого заголовка .

Лучший способ понять, следует ли вам использовать DLSS в своих играх, — это посмотреть на результат. Сравните это с традиционным апскейлингом или сглаживанием, чтобы увидеть, что более приятно. Производительность также является важным решающим фактором^{(deciding factor)} . Если вы нацелены на 60 кадров в секунду, но не можете этого добиться, DLSS — хороший выбор.

Однако, если вы получаете высокую частоту кадров, DLSS может замедлить работу. Это связано с тем, что тензорным ядрам требуется фиксированное количество времени для обработки каждого кадра. Прямо сейчас они не могут сделать это достаточно быстро для игры с высокой частотой кадров^{(frame rate play)} .

По сути, DLSS наиболее полезен при использовании дисплея с высоким разрешением^{(high-resolution display)} (например, 4K, сверхширокое разрешение или разрешение 1440p) с целевой частотой кадров^{(target frame rate)} около 60 кадров в секунду. Это также невероятно полезно при активации другого основного приема^(RTX) карт RTX ^{(party trick)}— трассировки^{(– ray)} лучей . DLSS может довольно хорошо компенсировать потерю производительности^{(performance loss)} при трассировке лучей, с конечным результатом^{(end result)} , временами впечатляющим.

Это минимум, который вам нужно знать, прежде чем решить, использовать DLSS^(DLSS) или нет. Просто^(Just) помните, что эта технология быстро меняется, поэтому, если вам не нравятся результаты сегодня, вернитесь через несколько месяцев, и вы, возможно, просто в конце концов будете поражены.

What Is DLSS and Should You Use It In Games

The march of technоlogy is inexorable and nоwhere is thіs more trυe than with graphics hardware. Every year cards get signifiсantly faster and bring a whole new set of acronyms for fanсy graphical tricks. 

Looking at the visual settings for PC games, you’ll encounter a word salad that contains such tasty nuggets as MSAA, FXAA, SMAA and WWJD. OK, maybe not that last one.

If you are the lucky owner of a new Nvidia GeForce RTX card, you can now also choose to enable something called DLSS. It’s short for Deep Learning Super Sampling and is a big part of the next generation hardware features found in Nvidia RTX cards.

At the time of writing, only these cards have the required hardware to run DLSS:

• RTX 2060
• RTX 2060 Super
• RTX 2070
• RTX 2070 Super
• RTX 2080
• RTX 2080 Super
• RTX 2080 Ti

The specific hardware in question is referred to as a “Tensor” core, with each model having a different number of these specialized processors.

Tensor cores are designed to accelerate machine learning tasks, which DLSS is an example of. If you don’t use DLSS, that part of the card remains idle. This means you aren’t using the full capacity of your shiny new GPU if DLSS is available, but remains off. 

There’s more to it than that though.To understand what value DLSS brings to the table, we have to digress briefly into a few related concepts.

A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling

Modern TVs and monitors have what’s known as a “native” resolution. This simply means that the screen has a specific number of physical pixels. If the image you are displaying on that screen differs from the exact native resolution, it has to be “scaled” up or down to make it fit. 

So if you output an HD image to a 4K display, for example, it’s going to look quite blocky and jagged. Just as if you’ve zoomed a digital photo in too far. In practice however, HD video looks just fine on a 4K TV, if perhaps a little less sharp than native 4K footage. That’s because the TV has a piece of hardware known as an “upscaler” that processes and filters the lower-resolution image to look acceptable.

The problem is that the quality of the upscaling hardware varies wildly between display brands and models. Which is why GPUs often come with their own scaling technology.

The “pro” consoles that are designed to output to a 4K display present it with a native 4K image, so that no display upscaling happens at all. This means the developers of games have complete control of the final image quality. 

However, most console games do not render at a native 4K resolution. They have a lower “internal” resolution, which puts less stress on the GPU. That image is then scaled up to look as good as possible on the high-resolution screen using the console’s internal scaling technology.

In effect, DLSS is a sophisticated method that renders a PC game at a lower than native resolution and then uses the DLSS technology to upscale it for the connected display. In theory this leads to a significant boost in performance. 

While that sounds a lot like what’s happening on 4K consoles, under the hood DLSS is really something special. All thanks to “deep learning”.

What’s The “Deep Learning” Bit About?

Deep learning is a machine learning technique that uses a simulated neural net. In other words, a digital approximation of how the neurons in your brain learn and create solutions to complex problems.

It’s the technology that, among other things, allows computers to recognize faces and lets robots understand and navigate the world around them. It’s also responsible for the recent spates of deepfakes. That’s the secret sauce of DLSS. 

Neural networks require “training” which is basically showing the net examples of what something should be like. If you want to teach the net how to recognize a face, you show it millions of faces, letting it learn the features and patterns that make up a typical face. If it learns the lesson properly, you can show it any image with a face in it, and it will pick it out instantly.

What Nvidia have done is to train their deep learning software on incredibly high-resolution images from the games that support DLSS. The neural network learns what the game “should” look like when rendered using supercomputer-level graphics performance.

It then takes that lower internal resolution frame and, for lack of a better word, “imagines” what it would have looked like if a much, much more powerful computer than yours had rendered the scene. If that sounds a little like black magic to you well, you’re not alone!

When To Use DLSS

First of all, you can only use DLSS in games that support it, which is a list that’s growing quickly, thankfully. Each title also has its own requirements for DLSS, such as rendering at a minimum resolution, because that’s what the neural net has been trained on.

However, the big brain at Nvidia doesn’t stop learning and the DLSS feature on your card will keep getting updates, expanding per-title support and quality.

The best way to figure out if you should use DLSS in your games is to eyeball the result. Compare it to traditional upscaling or anti-aliasing to see which is more pleasant. Performance is also an important deciding factor. If you are targeting 60 frames per second, but can’t get there, DLSS is a good choice.

If you are getting high frame rates however, DLSS can actually slow things down. That’s because the tensor cores need a fixed amount of time to process each frame. Right now they can’t do it quickly enough for high frame rate play.

Essentially, DLSS is most useful when using a high-resolution display (e.g. 4K, ultrawide or 1440p resolutions) with a target frame rate at around 60 frames per second. It’s also incredibly useful when activating the other main party trick of RTX cards – ray tracing. DLSS can offset the performance loss of ray tracing quite well, with an end result that is at times spectacular.

That’s the least you need to know before deciding to go with DLSS or not. Just remember that this technology is changing rapidly, so if you don’t like the results today, come back in a few months and you just might just be blown away at last.

Related posts

• Use GBoost для повышения Gaming performance в ПК Windows 10

• Download Tencent Gaming Buddy PUBG Mobile emulator для ПК

• Как включить Virtualization в MSI Gaming Plus Max B450

• Как оптимизировать компьютер Windows 10 для Online Gaming

• 6 Best Public Domain Video Games, чтобы играть в Free сейчас

• Как использовать Steam Remote Play до Stream Local Multiplayer Games Anywhere

• 3 лучшие игры для вашего графического процессора с трассировкой лучей RTX

• Как играть в игры Wii U на ПК с Windows

• 10 Best Nintendo Switch Retro Games

• 5 лучших бесплатных онлайн-игр, чтобы убить часы времени

• 8 ПК Games с историями Great

• 10 лучших одиночных компьютерных игр для одиночной игры

• Лучшие сайты Download Free PC Games

• Как играть Wireless PC VR Games на Oculus Quest с Virtual Desktop

• 8 Best FPS Browser Games Вы можете играть в Online сейчас

• 3 игры Discord для любителей игр и аниме

• Best Free PS4 Games, чтобы играть прямо сейчас

• Как изменить имя пользователя и слоган Riot Games

• Лучшие эмуляторы SNES для игр онлайн

• Как найти консольные игры 1980-х и 1990-х годов и играть в них на своем ПК