DLSS Nedir ve Oyunlarda Kullanmalısınız


Teknolojinin yürüyüşü inanılmazdır ve hiçbir yerde bu grafik donanımından daha doğru değildir. Her yıl kartlar çok daha hızlı bir şekilde büyüyor ve fantezi grafik püf noktaları için tamamen yeni bir kısaltma dizisi getiriyor.

PC oyunları için görsel ayarlara bakarak, MSAA, FXAA, SMAAve WWJDgibi lezzetli külçeleri içeren bir kelime salatasıyla karşılaşırsınız . Tamam, belki de sonuncusu değil.

Yeni bir Nvidia GeForce RTX kartın şanslı sahibiyseniz, artık DLSS. Derin Öğrenme Süper Örneklemesikısadır ve Nvidia RTX kartlarında bulunan yeni nesil donanım özelliklerinin büyük bir parçasıdır.

<şekil class = "lazy aligncenter">

Yazma sırasında, yalnızca bu kartlar DLSS'yi çalıştırmak için gereken donanıma sahiptir:

  • RTX 2060
  • RTX 2060 Süper
  • RTX 2070
  • RTX 2070 Süper
  • RTX 2080
  • RTX 2080 Super
  • RTX 2080 Ti
  • Söz konusu özel donanım, her modelin bulunduğu bir “tensör ” çekirdeği olarak adlandırılır. bu özel işlemcilerin farklı bir sayısı.

    Tensör göbekleri, DLSS'nin bir örneği olduğu makine öğrenme görevlerini hızlandırmak için tasarlanmıştır. DLSS'yi kullanmazsanız, kartın bu kısmı boş kalır. Bu, eğer DLSS mevcutsa ancak kapalı kalıyorsa parlak yeni GPU'nuzun tam kapasitesini kullanmıyorsunuz demektir.

    Bundan daha fazlası var. DLSS'nin tabloya ne gibi bir değer kattığını anlamak için, kısaca ilgili birkaç konsepte dalmak zorundayız.

    Hızlı Başlangıç Dahili Kararlar ve Yükseltme

    Modern TV'ler ve monitörler “yerel” çözüm olarak bilinen şeye sahiptir. Bu sadece ekranın belirli sayıda fiziksel piksele sahip olduğu anlamına gelir. Bu ekranda görüntülemekte olduğunuz görüntü doğal çözünürlükten farklıysa, sığması için "yukarı veya aşağı" ölçeklenmesi gerekir.

    Öyleyse bir Örneğin, 4K ekran HD görüntü, oldukça bloklu ve pürüzlü görünecek. Dijital bir fotoğrafı çok fazla yakınlaştırmışsınız gibi. Bununla birlikte pratikte HD video, 4K TV'de, belki de doğal 4K çekimlerden biraz daha keskin bir görüntü sağlıyorsa bile gayet iyi görünüyor. Bunun nedeni, TV'nin “düşük çözünürlükte” görüntüyü kabul edilebilir görünmek üzere işleyen ve filtreleyen “yükseltici” olarak bilinen bir donanıma sahip olmasıdır.

    Sorun, yükseltme donanımının kalitesinin ekran markaları arasında çılgınca değişmesidir. ve modeller. Bu nedenle GPU'lar sıklıkla kendi ölçeklendirme teknolojilerine sahiptirler.

    4K'lık bir ekrana çıkış yapmak üzere tasarlanan “pro” konsolları, doğal 4K'lık bir görüntüyle sunar, böylece hiçbir ekran büyütmesi gerçekleşmez. Bu, oyun geliştiricilerin nihai görüntü kalitesini tam olarak kontrol edebileceği anlamına gelir.

    Ancak, çoğu konsol oyunu yerel bir 4K çözünürlükte görüntü oluşturmaz. GPU'ya daha az stres uygulayan daha düşük bir “iç” çözünürlüğe sahipler. Bu görüntü daha sonra konsolun dahili ölçeklendirme teknolojisini kullanarak yüksek çözünürlüklü ekranda mümkün olduğunca iyi görünecek şekilde ölçeklendirilir.

    Aslında, DLSS bir PC oyununu yerel çözünürlükten daha düşük hale getiren ve daha sonra bağlı ekran için yükseltmek için DLSS teknolojisini kullanan sofistike bir yöntemdir. Teoride bu, performansta önemli bir artışa yol açar.

    4K konsollarında olanlara çok benziyor olsa da, DLSS başlığı altında gerçekten özel bir şey var. Hepsi “derin öğrenme” sayesinde.

    “Derin Öğrenme” Bit Hakkında Neler Var?

    <şekil class = "lazy aligncenter">

    Derin öğrenme, simüle edilmiş bir sinir ağını kullanan bir makine öğrenme tekniğidir. Başka bir deyişle, beyninizdeki nöronların nasıl öğrendiğine ve karmaşık sorunlara nasıl çözüm getirdiğine dair dijital bir yaklaşım.

    Diğerlerinin yanı sıra bilgisayarların yüzleri tanımalarını sağlayan ve robotların etraflarındaki dünyayı anlamalarını ve gezinmelerini sağlayan teknolojidir. deepfakes 'in son sayfalarından da sorumludur. Bu DLSS'nin gizli sosu.

    Yapay sinir ağları, temelde bir şeyin nasıl olması gerektiğinin net örneklerini gösteren “eğitim” gerektirir. Ağa bir yüzün nasıl tanınacağını öğretmek istiyorsanız, milyonlarca yüz göstererek tipik bir yüzü oluşturan özellikleri ve kalıpları öğrenmesine izin verirsiniz. Eğer dersi doğru bir şekilde öğrenirse, içinde yüzü olan herhangi bir görüntüyü gösterebilir ve anında seçecektir.

    Nvidia'nın yaptığı, derin öğrenme yazılımlarını DLSS'yi destekleyen oyunlardan inanılmaz derecede yüksek çözünürlüklü görüntüler üzerinde eğitmektir. Sinir ağı, süper bilgisayar düzeyinde grafik performansı kullanılarak işlendiğinde oyunun neye benzemesi gerektiğini öğrenir.

    Daha sonra bu düşük dahili çözünürlük çerçevesini alır ve daha iyi bir kelime bulunmadığı için ne olduğunu "hayal eder" seninkinden çok, çok daha güçlü bir bilgisayar, sahneyi hazırladığından çok daha fazla bir şeye benziyordu. Bu size biraz kara büyü gibi geliyorsa, yalnız değilsiniz!

    DLSS Ne Zaman Kullanılır

    Her şeyden önce, yalnızca DLSS'yi destekleyen oyunlarda kullanın, ki bu hızla, neyse ki hızla büyüyen bir liste. Her bir başlığın aynı zamanda, sinir ağının eğitildiği şey olduğu için, asgari çözünürlükte görüntü oluşturma gibi DLSS için kendi gereksinimleri vardır.

    Ancak, Nvidia'daki büyük beyin öğrenmeyi bırakmıyor ve kartınızdaki DLSS özelliği güncellemeleri almaya devam ediyor, başlık başına destek ve kaliteyi artırıyor.

    Oyunlarınızda DLSS kullanmanız gerekip gerekmediğini anlamanın en iyi yolu göz küresi sonucu. Hangisinin daha keyifli olduğunu görmek için geleneksel yükseltme veya kenar yumuşatma ile karşılaştırın. Performans aynı zamanda önemli bir karar verme faktörüdür. Saniyede 60 kare hedefliyor ancak oraya gidemiyorsanız, DLSS iyi bir seçimdir.

    Ancak kare hızları yükseliyorsa, DLSS işleri yavaşlatabilir. Bunun nedeni, tensör çekirdeklerinin her kareyi işlemesi için sabit bir zamana ihtiyaç duymasıdır. Şu anda yüksek kare hızında oyun için yeterince hızlı bir şekilde yapamıyorlar.

    Esas olarak, DLSS en çok kullanışlıdır saniyede yaklaşık 60 kare hedef kare hızında yüksek çözünürlüklü ekran (örneğin 4K, ultrawide veya 1440p çözünürlük). Ayrıca RTX kartlarının diğer ana parti numaralarını etkinleştirirken inanılmaz derecede faydalıdır - ışın izleme. DLSS, ışın izleme performansının kaybını oldukça iyi bir şekilde telafi edebilir, sonuçta olağanüstü sonuçlar elde edilir.

    DLSS'ye gitmeye karar vermeden önce bilmeniz gereken en az şey budur. Sadece bu teknolojinin hızla değiştiğini unutmayın, bu nedenle bugünkü sonuçları beğenmezseniz, birkaç ay içinde geri gelin ve sadece en sonunda uzağa atılmış olabilirsiniz.

    Related posts:


    13.09.2019