Pohod tehnologije je neumoljiv i nigdje to nije tako istinito nego kod grafičkog hardvera. Svake godine kartice postaju znatno brže i donose potpuno novi skup akronima za otmjene grafičke trikove. 

Gledajući vizualne postavke za PC igre, naići ćete na salatu od riječi koja sadrži tako ukusne grumenčiće kao što su MSAA, FXAA, SMAA i WWJD . OK, možda ne taj zadnji.

Ako ste sretni vlasnik nove Nvidia GeForce RTX kartice, sada također možete odabrati da omogućite nešto što se zove DLSS . To je skraćenica od Deep Learning Super Sampling i veliki je dio hardverskih značajki sljedeće generacije koje se nalaze u Nvidia RTX karticama.

U vrijeme pisanja, samo ove kartice imaju potreban hardver za pokretanje DLSS-a^(DLSS) :

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

Specifični hardver o kojem je riječ naziva se jezgrom " Tensor ", pri čemu svaki model ima različit broj ovih specijaliziranih procesora.

Tenzorske jezgre dizajnirane su za ubrzavanje zadataka strojnog učenja, što je DLSS primjer. Ako ne koristite DLSS , taj dio kartice ostaje neaktivan. To znači da ne koristite puni kapacitet svog sjajnog novog GPU -a ako je DLSS dostupan, ali ostaje isključen. 

No, tu je više od toga. Da bismo razumjeli kakvu vrijednost DLSS donosi na stol, moramo se nakratko skrenuti u nekoliko povezanih koncepata.

Brzi put do internih razlučivosti i povećanja^{(A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling)}

Moderni televizori^{(Modern TVs)} i monitori imaju ono što je poznato kao "nativnu" rezoluciju^(resolution) . To jednostavno znači da zaslon ima određeni broj fizičkih piksela. Ako se slika koju prikazujete na tom zaslonu razlikuje od točne izvorne razlučivosti, mora se "smanjiti" prema gore ili prema dolje kako bi odgovarala. 

Dakle, ako emitujete HD sliku na 4K zaslon^{(4K display)} , na primjer, ona će izgledati prilično kockasto i nazubljeno. Baš kao da ste previše zumirali digitalnu fotografiju. U praksi, međutim, HD video izgleda sasvim dobro na 4K TV-u, iako je možda malo manje oštar od izvornih 4K snimaka. To je zato što TV ima komad hardvera poznat kao "upscaler" koji obrađuje i filtrira sliku niže razlučivosti kako bi izgledala prihvatljivo.

Problem je u tome što kvaliteta hardvera za povećanje uvelike varira između marke i modela zaslona. Zbog^(Which) toga GPU-ovi^(GPUs) često dolaze s vlastitom tehnologijom skaliranja.

"Pro" konzole koje su dizajnirane za izlaz na 4K zaslon predstavljaju ga s izvornom 4K slikom, tako da se uopće ne događa povećanje veličine zaslona. To znači da programeri igara imaju potpunu kontrolu nad konačnom kvalitetom slike. 

Međutim, većina igara za konzole ne renderira se u izvornoj 4K rezoluciji. Imaju nižu "unutarnju" rezoluciju, što manje opterećuje GPU . Ta se slika zatim povećava kako bi izgledala što bolje na zaslonu visoke razlučivosti pomoću interne tehnologije skaliranja konzole.

Zapravo, DLSS je sofisticirana metoda koja prikazuje PC igru ​​na nižoj od izvorne razlučivosti, a zatim koristi DLSS tehnologiju kako bi je povećala za povezani zaslon. U teoriji to dovodi do značajnog povećanja performansi. 

Iako to zvuči kao ono što se događa na 4K konzolama, DLSS ispod poklopca je stvarno nešto posebno. Sve zahvaljujući “dubokom učenju”.

O čemu je riječ o "dubokom učenju"?^{(What’s The “Deep Learning” Bit About?)}

Duboko učenje je tehnika strojnog učenja koja koristi simuliranu neuronsku mrežu. Drugim riječima, digitalna aproksimacija kako neuroni u vašem mozgu uče i stvaraju rješenja za složene probleme.

To je tehnologija koja, između ostalog, omogućuje računalima da prepoznaju lica i omogućuje robotima da razumiju svijet oko sebe i da se kreću u njemu. Također je odgovoran za nedavne navale deepfakesa^(deepfakes) . To je tajni umak DLSS-a. 

Neuronske mreže zahtijevaju "trening" koji u osnovi pokazuje neto primjere kako bi nešto trebalo biti. Ako želite naučiti mrežu kako prepoznati lice, pokazujete mu milijune lica, dopuštajući mu da nauči značajke i uzorke koji čine tipično lice. Ako pravilno nauči lekciju, možete mu pokazati bilo koju sliku s licem i ono će je odmah odabrati.

Ono što je Nvidia učinila jest trenirati svoj softver za duboko učenje na slikama nevjerojatno visoke rezolucije iz igara koje podržavaju DLSS . Neuronska mreža uči kako bi igra "trebala" izgledati kada se renderira pomoću grafičkih performansi na razini superračunala.

Zatim uzima taj okvir niže unutarnje razlučivosti i, u nedostatku bolje riječi, "zamišlja" kako bi to izgledalo da je scenu prikazalo mnogo, puno moćnije računalo od vašeg. Ako vam to malo zvuči kao crna magija, niste sami!

Kada koristiti DLSS^{(When To Use DLSS)}

Prije svega, ^(First)DLSS možete koristiti samo u igrama koje ga podržavaju, a to je popis koji, na sreću, brzo raste. Svaki naslov također ima svoje zahtjeve za DLSS , kao što je renderiranje na minimalnoj razlučivosti, jer je to ono na čemu je neuronska mreža trenirana.

Međutim, veliki mozak u Nvidiji^(Nvidia) ne prestaje učiti i DLSS značajka na vašoj kartici nastavit će dobivati ​​ažuriranja, proširujući podršku po naslovu i kvalitetu.

Najbolji način da shvatite trebate li koristiti DLSS u svojim igrama je promatrati rezultat. Usporedite to s tradicionalnim povećanjem ili anti-aliasingom da vidite što je ugodnije. Učinak je također važan odlučujući faktor. Ako ciljate na 60 sličica u sekundi, ali ne možete doći do toga, DLSS je dobar izbor.

Međutim, ako dobivate visoke brzine kadrova, DLSS zapravo može usporiti stvari. To je zato što tenzorskim jezgrama treba fiksno vrijeme za obradu svakog okvira. Trenutno to ne mogu učiniti dovoljno brzo za reprodukciju s velikom brzinom kadrova.

U suštini, DLSS je najkorisniji kada se koristi zaslon visoke razlučivosti (npr. 4K, ultraširoka ili 1440p razlučivost) s ciljnom brzinom sličica u sekundi od oko 60 sličica u sekundi. Također je nevjerojatno koristan kada aktivirate drugi glavni trik RTX kartica – praćenje zraka. DLSS može prilično dobro nadoknaditi gubitak performansi praćenja zraka, s krajnjim rezultatom koji je ponekad spektakularan.

To je najmanje što trebate znati prije nego što odlučite koristiti DLSS ili ne. Samo^(Just) zapamtite da se ova tehnologija brzo mijenja, pa ako vam se ne sviđaju rezultati danas, vratite se za nekoliko mjeseci i možda ćete se na kraju jednostavno oduševiti.

What Is DLSS and Should You Use It In Games

The march of technology is inexorable and nowhere is this more true than with graphics hardware. Every year cards get significantly faster and bring a whole new set of acronyms for fancy graphical trickѕ. 

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

• Koristite GBoost za poboljšanje performansi igranja na računalu sa sustavom Windows 10

• Preuzmite Tencent Gaming Buddy PUBG Mobile emulator za PC

• Kako omogućiti virtualizaciju u MSI Gaming Plus Max B450

• Kako optimizirati Windows računalo za online igre

• 6 najboljih videoigara u javnoj domeni za besplatno igranje

• Najbolje besplatne PS4 igre za igranje upravo sada

• Kako igrati Pokemon igre na računalu

• 10 najboljih retro igara za Nintendo Switch

• 10 najboljih DOS igara koje možete igrati online

• Najbolja mjesta za preuzimanje besplatnih PC igrica

• 8 PC igara s sjajnim pričama

• 10 igara za dva igrača koje možete igrati na mreži

• Možete li igrati PS3 igre na PS4?

• Kako sakriti igre na Steamu

• Ugodne igre za igranje na Nintendo Switchu

• 10 najboljih nenasilnih videoigara za PC, Xbox, PlayStation

• Kako igrati Wii U igre na vašem Windows računalu

• 10 najboljih YouTube kanala za retro računalne igre

• 9 najboljih igara na PS4

• Hoće li PS5 igrati igre za PS4 i PS3?