Nvidiaは、その主力のXNUMXつである、 DLSS。 略語は ディープラーニングのスーパーサンプリング、あるいは、 人工ニューラルネットワークによるスーパーサンプリング。

あなたは遠くから始めなければなりません このテクノロジーを思いついた理由を理解するために。 ビデオゲームの制限の30つは、特定のハードウェアで取得できるパフォーマンスです。 PCの世界では、グラフィックパラメータを調整することにより、複数の異なるエクスペリエンスを得ることができます。 グラフィックのディテールを優先して120 FPSで再生するか、各設定を下げて200 FPSで再生できるようにします。 予算は常に限界でした。1000€GPUには、XNUMX€GPUの容量はありません。 GPUのタスクは、最終的な画像を構成するピクセルの色を決定することです。 ピクセル数が少ないほど、計算が速くなり、パフォーマンスが向上します。

解決ゲート

まだ 解像度に触れることは、PCゲームの世界で最大のタブーのXNUMXつであるようです、コンソールの世界では毎日使用されます。 主に画面から少し離れた場所で再生するため、モニター上のネイティブの画像よりも低い解像度の画像を拡散する際に生じる細部の損失は非常に明白です。 したがって、一般に、最小限の再生がはるかに優れていますが、視覚的な明瞭さを最大にするために、常にモニターのネイティブ解像度で再生してください。

近年では、 4K との使用に向かって移動する意志 レイトレーシング、計算量が多いほど現実に近い光線の拡散に基づいて計算されたリアルタイムのライティング、より多くのアルゴリズムを使用して、低い解像度から高解像度画像を再構築できる多くの新しいアップスケーリング技術が考案されました効率的かつ効果的。 Rainbow Six SiegeやWatch Dogs 2で使用されるような一時的な再構成手法、またはPlayStation 4で使用されるチェッカーボードレンダリングは優れた結果をもたらします。 これらは、まだ多くのアーティファクトと品質の知覚できる損失があるテクニックですが、バックパフォーマンスを得るには妥協案です。

以下がよりある

近年、ディープラーニングアルゴリズムに基づく画像再構成とアップスケーリングの多くの技術が開発されており、他の既存のプログラムや人間の作業よりも優れた非常に優れた結果が得られています。 これらはリアルタイムではなく計算されたため、古いフィルムを復元したり、時間によって破壊または破損した作品を修復したり、技術的に短い時間の子供たちの低解像度でフォトギャラリーを改善したりするのに役立ちます。 Nvidiaはここで機会を見ました。彼女がニューラルアルゴリズムをフレームの生成に匹敵する時間で実行できた場合、彼女は同じルールをビデオゲームにリアルタイムで適用できました。

これが、チューリングアーキテクチャがコンピューティングユニットで非常に高密度である理由の32つです。 古典的なグラフィック計算用のFP32ユニット、メインパイプラインを中断せずに浮動小数点の精度を必要としない多くのエフェクトを処理するINTXNUMXユニット。 リアルなライティングのために、光線とゲームワールドのジオメトリとの交差の計算を高速化するRTXモジュール。 そして最後に、このテクノロジーの主人公:i テンソルコア。 ディープラーニング計算のベースにある行列、代数構造を精巧に作成するために最適化された計算ユニット。

DLSS 2.0トレーニング
ネットワークから再構築された画像は、16Kのネイティブ解像度で画像に対してテストされ、アルゴリズムが間違っている箇所を特定して、自律的に改善されます

そこで、2018年末にDLSS 1.0が登場しました。 そして、それは確かにバラや花ではありませんでした、逆に、技術は特に未熟でした。 Nvidiaのアプローチは特に「イメージ中心」でした。 この技術は、静的な画像、または決定論的な画像に対して単純なアップスケーリングを実行するのにうまく機能しましたが、ビデオゲームの動きのある動的な画像ではあまり効果がありませんでした。 各ソフトウェアには、特定のニューラルネットワークトレーニングが必要でした。 テンソルコアはアルゴリズムの実行が非常に遅く、これは特定の構成で使用できないことを意味しました。 リスクは、パフォーマンスが向上するのではなく低下することでした。 最終的な画像の品質は、4Kの取得を目的とした場合にのみ許容可能でしたが、フルHDでの使用は自殺でした。 ネットワークのさらなるトレーニングによる改善の約束にもかかわらず、ほとんど変化はありません。

常に間違いを大切に

そのため、Nvidiaはこのテクノロジを再考し、使用に値するものにし、とりわけ使いやすくすることを決定しました。 DLSS 2.0は大きな前進であり、最初の反復から画像を再構築するまったく新しい方法です。 私たちは一般的なアルゴリズムを使用しており、もはや単一のゲームごとにアドホックに構築されていないため、すべてのソフトウェアとすべての解像度に適用できます。 アルゴリズムも高速化されており、ハウスは以前のXNUMX倍の速度で動作するようになり、構成の制限が完全に解消されています。 個々のゲームごとに以前の専用ネットワークによって生成された情報を置き換えるには、 Nvidiaは、動きに関するベクトル情報を統合しています フレーム内。 このようにして、最初に生成された画像の後に時間的フィードバックが生成され、XNUMX番目以降は時間的に安定した画像が作成されます。

この方法は、TAAの名前で知られているTemporal Anti Aliasingテクニックの基礎であり、画像の角を滑らかにするタスクがあります。 つまり、Nvidiaの技術者が行う作業を大幅に簡略化すると、DLSS 2.0は高品質のアップスケーラーとTAAフィルターを組み合わせたものと言えます。 しかし、結果として、それは最悪の側面ではなく、50つの世界の強みを取ります。 このアルゴリズムはさらに柔軟で、品質、バランス、パフォーマンスの4つの品質レベルでプレイヤーに提示されます。 後者は最終解像度の57%(66倍のアップスケール)で動作し、バランス型は最終解像度のXNUMX%で動作し、品質はXNUMX%です。

NvidiaによるDLSS 2.0、公式プレゼンテーションおよび技術ダイビング。
多くの細部のネイティブ解像度と比較しても、パフォーマンスが向上するだけでなく、レンダリングされたグラフィック品質も向上します。

サポートされている新しいゲーム

何も触れない宣伝だけではありません。 Nvidiaは、このテクノロジーを実装する際の開発者の負担を軽減するために取り組んできました。 ただし、ゲームエンジンから上記のベクター情報にアクセスする必要があります。TAAを使用すると、今日では非常に一般的ですが、既存のソフトウェアのドライバーから直接操作することはできません。 私自身がDLSS 2.0を試してみました 月を届けてください、予想外のパフォーマンスが得られ、RTX 2560では1080 FPSを超えるフレームレートで、RTXエフェクトを含め、ウルトラですべて60×2060で再生できます。

コントロール、美しいRemedy Entertainmentシューティングゲームは、DLSS 2.0の味を見せてくれました。通常のFP32コアで予備的なバリアントが実行されました。 今度は、次の拡張である実際のDLSS 2.0で受け取ります。 二度目の走りが気になるニュース。 DLSSによってパフォーマンスが向上するためにRTXを使用する必要がないことを示す証拠として、Mechwarrior 5にはこのテクノロジーが搭載されます。

私はあなたのことは知りませんが、グラフィックスカードの用途を広げて長持ちさせることができる、全体的なグラフィック品質を犠牲にすることなくパフォーマンスを向上させるテクノロジーへのこのドリフトを高く評価しています。 可変レートシェーディングは、次のコンソールとTuringとその後のカードの両方で採用されることを考えると、未来になりますが、DLSSのこの新しい化身は本当に革新的であり、注目すべき穴のエースであると確信しています。 決めるのは私次第で、ここからすべてのPCゲームに実装されて、終わりまで見たいです.