Die März-Technologie ist unaufhaltsam und nirgendwo ist dies mehr zu als mit der Grafik-hardware. Jedes Jahr Karten bekommen, die deutlich schneller und bringt eine ganz neue Reihe von Abkürzungen für ausgefallene grafische tricks.
Blick auf die visuellen Einstellungen für PC-Spiele, die Sie stoßen werden eine word-Salat, enthält diese leckeren nuggets als MSAA, FXAA, SMAA und WWJD. OK, vielleicht nicht das Letzte.
Wenn Sie der glückliche Besitzer einer neuen Nvidia GeForce RTX-Karte, können Sie jetzt auch wählen, um zu ermöglichen, etwas genannt, DLSS. Es ist die Abkürzung für Deep-Learning-Super-Sampling und ist ein großer Teil der nächsten generation hardware-features Nvidia RTX-Karten.
Zum Zeitpunkt des Schreibens, nur diese Karten verfügen über die erforderliche hardware zum laufen DLSS:
- RTX 2060
- RTX 2060 Super
- RTX 2070
- RTX 2070 Super
- RTX 2080
- RTX 2080 Super
- RTX 2080 Ti
Die spezifische hardware-Frage ist, bezeichnet man als “Mathematische” Kern, wobei jedes Modell eine unterschiedliche Anzahl dieser spezialisierten Prozessoren.
Tensor-Kerne sind entworfen, um zu beschleunigen machine-learning-Aufgaben, die DLSS ist ein Beispiel. Wenn Sie nicht DLSS, dass ein Teil der Karte bleibt inaktiv. Dies bedeutet, dass Sie nicht mit der vollen Kapazität von Ihrem glänzenden neuen GPU, wenn DLSS verfügbar ist, bleibt aber aus.
Es ist mehr als dass, obwohl.Um zu verstehen, was Wert DLSS bringt auf den Tisch, müssen wir kurz abschweifen in ein paar Verwandte Konzepte.
Ein Kurzer Abstecher In Die Interne Auflösungen & Upscaling
Moderne Fernseher und Monitore haben was ist bekannt als die “native” Auflösung. Dies bedeutet einfach, dass der Bildschirm hat eine bestimmte Anzahl von physikalischen Pixel. Wenn das Bild, das Sie anzeigen auf diesem Bildschirm unterscheidet sich die genaue native Auflösung, es muss “skaliert” oben oder unten, damit es passt.
Also, wenn Sie den Ausgang ein HD Bild auf einem 4K-display, zum Beispiel, es sieht ziemlich blocky und gezackt. Gerade, wenn man schon gezoomt, ein digitales Foto zu weit. In der Praxis jedoch HD-video sieht einfach nur Super auf einem 4K TV, wenn auch vielleicht etwas weniger scharf als der nativen 4K-Filmmaterial. Das ist, weil der TV hat ein Stück hardware, auch bekannt als “upscaler”, der Prozesse und Filter, die niedriger auflösende Bild zu schauen akzeptabel.
Das problem ist, dass die Qualität des upscaling-hardware variiert Wild zwischen Anzeige Marken und Modelle. Das ist der Grund, warum GPUs kommen oft mit Ihren eigenen scaling-Technologie.
Die “pro” – Konsolen, die entworfen sind, um die Ausgabe auf 4K-display mit einer nativen 4K-Bild, so dass keine Anzeige upscaling passiert. Dies bedeutet, dass die Entwickler der Spiele haben die vollständige Kontrolle über die endgültige Bildqualität.
Aber die meisten Konsolen-games nicht machen bei einer nativen 4K-Auflösung. Sie haben eine geringere “interne” Lösung, die bringt weniger Spannung auf der GPU. Das Bild wird dann vergrößert, um das Aussehen so gut wie möglich auf dem Bildschirm mit hoher Auflösung, die mit der Konsole die interne scaling-Technologie.
Im Effekt, DLSS ist eine anspruchsvolle Methode, die macht ein PC-Spiel auf eine niedrigere als die native Auflösung und verwendet dann die DLSS-Technologie Hochskalieren es für das angeschlossene display. In der Theorie führt dies zu einer deutlichen Erhöhung in der Leistung.
Während das klingt wie eine Menge, was auf die 4K Konsolen, unter der Haube, DLSS ist wirklich etwas besonderes. Alles Dank “deep learning”.
Was ist Der “Deep Learning” Etwas Über?
Deep learning ist ein machine-learning-Technik, die mithilfe eines simulierten neuronalen Netzes. In anderen Worten, eine digitale Annäherung, wie die Neuronen in Ihrem Gehirn lernen und Lösungen für komplexe Probleme.
Es ist die Technologie, die es unter anderem ermöglicht Computern, die Gesichter erkennen, und lässt Roboter verstehen und zu navigieren die Welt um Sie herum. Es ist auch verantwortlich für die letzten Summen von deepfakes. Das ist die geheime Zutat von DLSS.
Neuronale Netzwerke erfordern “Ausbildung”, die im Grunde zeigt die Netto-Beispiele, wie etwas Aussehen soll. Wenn Sie lehren wollen, im Netz, wie zu erkennen, ein Gesicht, Sie zeigen es Millionen von Gesichtern, lässt Sie lernen, die Merkmale und Muster, aus denen sich ein typisches Gesicht. Wenn es lernt die Lektion richtig ist, können Sie zeigen Sie jedes Bild mit einem Gesicht in ihm, und er holt es sich sofort.
Was Nvidia getan haben, zu trainieren, Ihre deep-learning-software, die auf unglaublich hohen Auflösung der Bilder von den spielen, dass die Unterstützung DLSS. Das neuronale Netzwerk lernt, was das Spiel “soll” so Aussehen wie beim Rendern mithilfe von supercomputer-level-Grafik-performance.
Es dann dauert, dass die geringere interne Auflösung, frame-und, aus Mangel eines besseren Wortes, “imagines”, was es wohl ausgesehen haben, wenn einer viel, viel leistungsfähigere computer als die ihrige hatten, machte die Szene. Wenn das klingt ein wenig wie schwarze Magie, um Sie gut zu, du bist nicht allein!
Wann DLSS
Zuerst von allen, können Sie nur verwenden, DLSS in spielen, die es unterstützen, das ist eine Liste, die wächst schnell, zum Glück. Jeder Titel hat seine eigenen Anforderungen für die DLSS, wie das Rendern bei einer Mindest-Auflösung, weil das, was das neuronale Netz trainiert wurde, auf.
Aber das große Gehirn bei Nvidia nicht aufhören zu lernen und die DLSS-Funktion auf Ihrer Karte wird ständig aktualisiert, erweitert pro-Titel, – support und-Qualität.
Der beste Weg, um herauszufinden, ob Sie verwenden sollten, DLSS in Ihre Spiele zu Augapfels die Folge. Vergleichen Sie es mit traditionellen upscaling oder anti-aliasing zu sehen, das ist angenehmer. Leistung ist ebenfalls ein wichtiger Entscheidungsfaktor. Wenn Sie auf 60 frames pro Sekunde, aber kann es nicht erhalten, DLSS ist eine gute Wahl.
Wenn Sie immer sind hohe frame-raten jedoch, DLSS kann sogar verlangsamen. Das ist, weil die tensor-Kerne benötigen eine Feste Menge an Zeit, um Prozess jeden frame. Jetzt können Sie es nicht schnell genug für die high-frame-rate-Spiel.
Im wesentlichen, DLSS ist nützlich, wenn eine Anzeige mit hoher Auflösung (z.B. 4K -, uw-oder 1440p Auflösungen) mit einem Ziel-frame-rate bei rund 60 Bildern pro Sekunde. Es ist auch unglaublich hilfreich bei der Aktivierung der anderen Haupt-party-trick der RTX-Karten – ray-tracing. DLSS verrechnen kann der Leistungsverlust von ray tracing ganz gut, mit einem Ergebnis, das ist manchmal spektakulär.
Das ist das Mindeste, was Sie wissen müssen, bevor Sie entscheiden, zu gehen mit DLSS oder nicht. Denken Sie nur daran, dass diese Technologie ändert sich schnell, so dass, wenn Sie nicht wie die Ergebnisse heute, kommen zurück in ein paar Monaten, und Sie nur könnten nur weggeblasen werden endlich.