DLSS: La tecnología que cambia el juego para los juegos mejorados

DLSS de NVIDIA, o aprendizaje profundo de súper muestreo, revolucionó los juegos de PC. Esta tecnología aumenta significativamente el rendimiento y la calidad de la imagen, extendiendo la vida útil de las tarjetas de gráficos Nvidia, siempre que el juego lo respalde, un número en constante crecimiento.

Desde su debut en 2019, DLSS ha sufrido actualizaciones sustanciales, afectando su funcionalidad, efectividad y diferenciando las generaciones de tarjetas RTX. Esta guía detalla DLSS, su operación, variaciones y relevancia, incluso para los usuarios no nvidios.

Contribuciones adicionales de Matthew S. Smith.

Entendiendo DLSS

El DLSS, o el aprendizaje profundo de Super Muestling, es el sistema patentado de NVIDIA para mejorar el rendimiento y las imágenes del juego. "Super Muestling" se refiere a su mejora inteligente a resoluciones más altas con una sobrecarga de rendimiento mínima, gracias a una red neuronal capacitada en datos extensos de juego.

Inicialmente centrado en el aumento de la escala, DLSS ahora incorpora características como la reconstrucción de rayos DLSS (iluminación y sombras mejoradas con AI), generación de cuadros de DLSS y generación multifieles (marcos con inserción de AI para FPS más altos) y DLAA (anti-alias de aprendizaje profundo, combinación Mejoras de la calidad de la imagen con antialiasing mejorado AI-AI para imágenes superiores que la resolución nativa).

Super Resolución, especialmente crucial con el trazado de rayos, es su característica más destacada. Los juegos respaldados por DLSS generalmente ofrecen modos como ultra rendimiento, rendimiento, equilibrado y calidad. Estos modos se convierten en resoluciones más bajas (logrando FPS más altos) y una resolución de lujo de lujo a la nativa utilizando el aprendizaje automático. Por ejemplo, en Cyberpunk 2077 a 4K con la calidad de DLSS, el juego se produce a 1440p, luego a las escala a 4K, lo que resulta en velocidades de cuadros significativamente más altas.

Sin embargo, la representación neuronal de DLSS difiere de métodos más antiguos como la representación de tablero de ajedrez. Puede agregar detalles invisibles a la resolución nativa sin DLSS, preservando los detalles perdidos con otras técnicas de ampliación. Los artefactos potenciales como las sombras "burbujeantes" o las líneas parpadeantes se han mitigado significativamente, especialmente en DLSS 4.

DLSS 3 vs. DLSS 4: Un salto generacional

La serie RTX 50 introdujo DLSS 4, revolucionando el modelo AI subyacente. Para comprender el impacto, examinemos los motores de IA.

DLSS 3 (incluido DLSS 3.5 con generación de cuadros) utilizaron redes neuronales convolucionales (CNN). Entrenado en vastos datos de videojuegos, CNNS analizó escenas, relaciones espaciales, bordes y otros elementos. Sin embargo, los avances en el aprendizaje automático requirieron un cambio.

DLSS 4 emplea redes de transformadores (TNN), mucho más potentes. Analizando el doble de parámetros, TNNS ofrece una comprensión de escena más profunda. Esto permite una interpretación más sofisticada, incluidos los patrones de largo alcance, lo que resulta en un procesamiento superior y aspectos DLSS mejorados.

Este nuevo modelo mejora el súper muestreo DLSS y la reconstrucción de rayos DLSS, preservando detalles finos y reduciendo los artefactos. El TNN de DLSS 4 también mejora significativamente la generación de cuadros. Mientras que DLSS 3.5 insertó marcos individuales, DLSS 4 genera cuatro marcos artificiales por marco renderizado (generación multiframe DLSS), potencialmente duplicando o triplicando las velocidades de cuadro.

NVIDIA Reflex 2.0 minimiza la latencia de entrada, abordando las preocupaciones sobre el retraso. Si bien puede ocurrir fantasmas menores, especialmente en la configuración de generación de cuadros más altas, NVIDIA permite a los usuarios ajustar la generación de cuadros para que coincida con la tasa de actualización de su monitor, evitando problemas como el desgarro de la pantalla.

La generación de múltiples cuadros de DLSS es exclusiva de la serie RTX 50, pero los beneficios del modelo TNN mejorados están disponibles para la super resolución DLSS y la reconstrucción de rayos DLSS a través de la aplicación NVIDIA, que también permite DLSS Ultra Performance y DLAA donde no respaldados.

La importancia de DLSS para los juegos

DLSS es transformador para los juegos de PC. Para tarjetas NVIDIA de gama media o de gama baja, desbloquea una configuración y resoluciones de gráficos más altos. También extiende la vida útil de la GPU, manteniendo las velocidades de cuadros jugables ajustando la configuración o los modos de rendimiento, beneficiando a los jugadores conscientes del presupuesto.

Mientras que NVIDIA fue pionero en DLSS, AMD (FidelityFX Super Resolution - FSR) e Intel (XE Super Sample - Xess) ofrecen tecnologías competidoras. Aunque el precio de GPU más alto de NVIDIA es una crítica válida, DLSS ha mejorado innegablemente las relaciones de precio/rendimiento en muchos escenarios.

DLSS vs. FSR vs. Xess

DLSS supera a los competidores debido a la calidad de imagen superior de DLSS 4 y la generación multifieles de baja latencia. Mientras que AMD e Intel ofrecen generación de escala y marco, el aprendizaje automático de NVIDIA sigue siendo superior, ofreciendo imágenes más crujientes y más consistentes con menos artefactos.

Sin embargo, a diferencia de AMD FSR, DLSS es exclusivo de las tarjetas NVIDIA y requiere la implementación del desarrollador. Si bien el apoyo se ha ampliado, no está garantizado universalmente.

Conclusión

Nvidia DLSS es un cambio de juego, mejorando continuamente. Si bien no es perfecto, mejora significativamente las experiencias de los juegos y extiende la longevidad de la GPU. Sin embargo, las ofertas de AMD e Intel proporcionan alternativas viables. Los jugadores deben sopesar los precios y las características de GPU con sus preferencias de juego para determinar el valor óptimo.