Походът на технологиите е неумолим и никъде това не е по-вярно, отколкото с графичния хардуер. Всяка година картите стават значително по-бързи и носят изцяло нов набор от акроними за фантастични графични трикове. 

Разглеждайки визуалните настройки за компютърни игри, ще срещнете салата от думи, която съдържа такива вкусни хапки като MSAA, FXAA, SMAA и WWJD . Добре, може би не последното.

Ако сте щастлив собственик на нова Nvidia GeForce RTX карта, вече можете също да изберете да активирате нещо, наречено DLSS . Това е съкратено от Deep Learning Super Sampling и е голяма част от хардуерните функции от следващо поколение, намиращи се в картите Nvidia RTX .

Към момента на писане само тези карти имат необходимия хардуер за стартиране на DLSS :

• RTX 2060
• RTX 2060 Супер
• RTX 2070
• RTX 2070 Супер
• RTX 2080
• RTX 2080 Супер
• RTX 2080 Ti

Въпросният специфичен хардуер се нарича „ тензорно^(Tensor) “ ядро, като всеки модел има различен брой от тези специализирани процесори.

Тензорните ядра са проектирани да ускоряват задачите за машинно обучение, за които DLSS е пример. Ако не използвате DLSS , тази част от картата остава неактивна. Това означава, че не използвате пълния капацитет на своя лъскав нов графичен процесор^(GPU) , ако DLSS е наличен, но остава изключен. 

Все пак има нещо повече от това. За да разберем каква стойност носи DLSS на масата, трябва да се отклоним накратко в няколко свързани понятия.

Бързо заобикаляне към вътрешни резолюции и повишаване на мащаба^{(A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling)}

Съвременните телевизори^{(Modern TVs)} и монитори имат това, което е известно като „родна“ разделителна способност^(resolution) . Това просто означава, че екранът има определен брой физически пиксели. Ако изображението, което показвате на този екран, се различава от точната естествена разделителна способност, то трябва да бъде „мащабирано“ нагоре или надолу, за да пасне. 

Така че, ако изведете HD изображение на 4K дисплей^{(4K display)} , например, то ще изглежда доста блокирано и назъбено. Все едно сте увеличили твърде много цифрова снимка. На практика обаче HD видеото^{(HD video)} изглежда добре на 4K телевизор, ако може би е малко по-малко рязко от естествените 4K кадри. Това е така, защото телевизорът има част от хардуера, известна като „ускорител“, който обработва и филтрира изображението с по-ниска разделителна способност, за да изглежда приемливо.

Проблемът е, че качеството на увеличаващия се хардуер варира значително между марките и моделите на дисплея. Ето^(Which) защо графичните процесори^(GPUs) често идват със собствена технология за мащабиране.

„Професионалните“ конзоли, които са проектирани да извеждат на 4K дисплей, го представят с естествено 4K изображение, така че изобщо да не се случва повишаване на мащаба на дисплея. Това означава, че разработчиците на игри имат пълен контрол върху качеството на крайното изображение. 

Повечето конзолни игри обаче не се изобразяват с естествена 4K резолюция. Те имат по-ниска „вътрешна“ разделителна способност, което натоварва по-малко GPU . След това това изображение се увеличава, за да изглежда възможно най-добре на екрана с висока разделителна способност, като се използва вътрешната технология за мащабиране на конзолата.

Всъщност DLSS е сложен метод, който изобразява компютърна игра с по-ниска от естествената разделителна способност и след това използва технологията DLSS , за да я увеличи за свързания дисплей. На теория това води до значително повишаване на производителността. 

Въпреки че това звучи много като това, което се случва на 4K конзоли, DLSS под капака е наистина нещо специално. Всичко благодарение на „задълбочено обучение“.

За какво е частта „Дълбоко обучение“?^{(What’s The “Deep Learning” Bit About?)}

Дълбокото обучение е техника за машинно обучение, която използва симулирана невронна мрежа. С други думи, цифрово приближение на това как невроните в мозъка ви учат и създават решения на сложни проблеми.

Това е технологията, която, наред с други неща, позволява на компютрите да разпознават лица и позволява на роботите да разбират и да се движат в света около тях. Той също така е отговорен за неотдавнашните вълни от deepfakes . Това е тайният сос на DLSS. 

Невронните мрежи изискват „обучение“, което по същество показва нетните примери за това какво трябва да бъде нещо. Ако искате да научите мрежата как да разпознава лице, вие й показвате милиони лица, оставяйки я да научи характеристиките и моделите, които съставляват типичното лице. Ако то научи урока правилно, можете да му покажете всяко изображение с лице в него и то веднага ще го избере.

Това , което Nvidia направи, е да обучи своя софтуер за дълбоко обучение върху изображения с невероятно висока разделителна способност от игрите, които поддържат DLSS . Невронната мрежа научава как „трябва“ да изглежда играта, когато се изобразява с помощта на графична производителност на ниво суперкомпютър.

След това взема тази рамка с по-ниска вътрешна разделителна способност и поради липса на по-добра дума „представя“ как би изглеждало, ако много, много по-мощен компютър от вашия беше изобразил сцената. Ако това ви звучи малко като черна магия, значи не сте сами!

Кога да използвате DLSS^{(When To Use DLSS)}

На първо^(First) място, можете да използвате DLSS само в игри, които го поддържат, което е списък, който расте бързо, за щастие. Всяко заглавие също има свои собствени изисквания за DLSS , като например изобразяване при минимална разделителна способност, тъй като невронната мрежа е обучена върху това.

Големият мозък на Nvidia обаче не спира да се учи и DLSS функцията на вашата карта ще продължи да получава актуализации, разширявайки поддръжката и качеството по заглавие.

Най-добрият начин да разберете дали трябва да използвате DLSS във вашите игри е да погледнете резултата. Сравнете го с традиционното увеличаване на мащаба или анти-алиасинга, за да видите кое е по-приятно. Изпълнението също е важен решаващ фактор. Ако сте насочени към 60 кадъра в секунда, но не можете да стигнете дотам, DLSS е добър избор.

Ако обаче получавате висока честота на кадрите, DLSS всъщност може да забави нещата. Това е така, защото тензорните ядра се нуждаят от фиксиран период от време за обработка на всеки кадър. В момента те не могат да го направят достатъчно бързо за игра с висока скорост на кадрите.

По същество DLSS е най-полезен при използване на дисплей с висока разделителна способност (например 4K, ултраширока или 1440p резолюция) с целева честота на кадрите от около 60 кадъра в секунда. Също така е невероятно полезно, когато активирате другия основен трик на RTX картите – проследяване на лъчи. DLSS може доста добре да компенсира загубата на производителност при проследяване на лъчи, с краен резултат, който на моменти е грандиозен.

Това е най-малкото, което трябва да знаете, преди да решите да използвате DLSS или не. Само^(Just) не забравяйте, че тази технология се променя бързо, така че ако не ви харесват резултатите днес, върнете се след няколко месеца и най-накрая може просто да останете поразени.

What Is DLSS and Should You Use It In Games

The march of technology iѕ inеxorable and nowhere is this more true than with graphics hardwarе. Every year cards get signifiсantly faster and bring a whole new set of acronуms for fanсy graphical tricks. 

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

• Използвайте GBoost, за да увеличите производителността на игрите на компютър с Windows 10

• Изтеглете Tencent Gaming Buddy PUBG Mobile емулатор за компютър

• Как да активирате виртуализацията в MSI Gaming Plus Max B450

• Как да оптимизирате компютъра с Windows за онлайн игри

• 6 най-добри публични видеоигри, които да играете безплатно сега

• Как да споделяте игри в Steam

• Най-добрите безплатни PS4 игри за игра в момента

• Как да скриете игри в Steam

• 10-те най-добри канала в YouTube за ретро компютърни игри

• Най-добрите сайтове за изтегляне на безплатни компютърни игри

• 7-те най-добри игри за PlayStation VR

• 5 сайта за продажба на ограничено и специално издание на видеоигри

• 8 алтернативи на Steam за закупуване на компютърни игри онлайн

• 3 Discord игри за фенове на игри и аниме

• Уютни игри за игра на Nintendo Switch

• 7-те най-редки N64 игри

• 7 най-добри Roguelike игри за всяка платформа

• 8 най-добри FPS браузърни игри, които можете да играете онлайн сега

• Как да играете Pokemon игри на компютър

• Как да играете безжични компютърни VR игри на Oculus Quest с виртуален работен плот