La marcia della tecnologia è inesorabile e nulla è più vero che con l'hardware grafico. Ogni anno le carte diventano molto più veloci e portano una serie completamente nuova di acronimi per trucchi grafici fantasiosi.
Osservando le impostazioni visive per i giochi per PC, incontrerai un'insalata di parole che contiene gustose pepite come MSAA, FXAA, SMAAe WWJD. OK, forse non l'ultimo.
Se sei il fortunato proprietario di una nuova carta Nvidia GeForce RTX, ora puoi anche scegliere di abilitare qualcosa chiamato DLSS. È l'abbreviazione di Deep Learning Super Samplinged è una grande parte delle funzionalità hardware di prossima generazione presenti nelle schede Nvidia RTX.
Al momento della scrittura, solo queste schede hanno l'hardware necessario per eseguire DLSS:
L'hardware specifico in questione viene definito core "Tensor ", con ogni modello con un numero diverso di questi processori specializzati.
I core tensoriali sono progettati per accelerare le attività di apprendimento automatico, di cui DLSS è un esempio. Se non usi DLSS, quella parte della scheda rimane inattiva. Ciò significa che non stai utilizzando la piena capacità della tua nuova brillante GPU se il DLSS è disponibile, ma rimane spento.
C'è di più, però. Per capire quale valore apporta DLSS alla tabella, dobbiamo approfondire brevemente alcuni concetti correlati.
Una rapida deviazione in Risoluzioni interne e upcaling
TV e monitor moderni hanno ciò che è noto come un "nativo" risoluzione. Questo significa semplicemente che lo schermo ha un numero specifico di pixel fisici. Se l'immagine che stai visualizzando su quello schermo differisce dall'esatta risoluzione nativa, deve essere "ridimensionata" su o giù per adattarla.
Quindi se produci un L'immagine HD su un Display 4K, ad esempio, sembrerà piuttosto bloccata e frastagliata. Proprio come se avessi ingrandito troppo una foto digitale. In pratica, tuttavia, i video HD sembrano perfetti su una TV 4K, anche se forse un po 'meno nitida rispetto ai filmati 4K nativi. Questo perché la TV ha un hardware noto come "upscaler" che elabora e filtra l'immagine a bassa risoluzione per sembrare accettabile.
Il problema è che la qualità dell'hardware di upscaling varia in modo selvaggio tra i marchi di visualizzazione e modelli. Questo è il motivo per cui le GPU vengono spesso con la propria tecnologia di ridimensionamento.
Le console “pro” progettate per essere emesse su un display 4K presentano un'immagine 4K nativa, in modo che non avvenga affatto l'upscaling del display. Ciò significa che gli sviluppatori di giochi hanno il controllo completo della qualità dell'immagine finale.
Tuttavia, la maggior parte dei giochi per console non esegue il rendering con una risoluzione 4K nativa. Hanno una risoluzione "interna" inferiore, che mette meno stress sulla GPU. L'immagine viene quindi ingrandita per apparire al meglio sullo schermo ad alta risoluzione utilizzando la tecnologia di ridimensionamento interno della console.
In effetti, DLSS è un metodo sofisticato che esegue il rendering di un gioco per PC a una risoluzione inferiore a quella nativa e quindi utilizza la tecnologia DLSS per ingrandirlo per il display collegato. In teoria questo porta ad un significativo aumento delle prestazioni.
Mentre suona molto simile a quello che sta succedendo su console 4K, sotto il cofano il DLSS è davvero qualcosa di speciale. Tutto grazie al "deep learning".
Che cos'è il "Deep Learning" Bit About?
L'apprendimento profondo è una tecnica di apprendimento automatico che utilizza una rete neurale simulata. In altre parole, un'approssimazione digitale di come i neuroni nel cervello imparano e creano soluzioni a problemi complessi.
È la tecnologia che, tra le altre cose, consente ai computer di riconoscere i volti e consente ai robot di comprendere e navigare nel mondo che li circonda. È anche responsabile delle recenti date di deepfakes. Questa è la salsa segreta del DLSS.
Le reti neurali richiedono un "addestramento", che sostanzialmente mostra gli esempi netti di come dovrebbe essere qualcosa. Se vuoi insegnare alla rete come riconoscere una faccia, le mostri milioni di facce, facendole imparare le caratteristiche e i motivi che compongono una faccia tipica. Se apprende correttamente la lezione, puoi mostrarle qualsiasi immagine con una faccia e la sceglierà immediatamente.
Ciò che Nvidia ha fatto è addestrare il loro software di apprendimento profondo su immagini incredibilmente ad alta risoluzione dei giochi che supportano DLSS. La rete neurale impara come dovrebbe apparire il gioco quando viene riprodotto usando prestazioni grafiche a livello di supercomputer.
Quindi prende quel frame di risoluzione interna inferiore e, per mancanza di una parola migliore, "immagina" cosa sarebbe sembrato se un computer molto, molto più potente del tuo avesse reso la scena. Se ti suona un po 'come per magia nera, non sei solo!
Quando usare il DLSS
Prima di tutto, puoi solo usa DLSS nei giochi che lo supportano, che è un elenco che sta crescendo rapidamente, per fortuna. Ogni titolo ha anche i suoi requisiti per il DLSS, come il rendering con una risoluzione minima, perché questo è ciò su cui la rete neurale è stata addestrata.
Tuttavia, il grande cervello di Nvidia non smette di apprendere e la funzione DLSS sulla tua carta continuerà a ricevere aggiornamenti, ampliando il supporto per titolo e la qualità.
Il modo migliore per capire se dovresti usare DLSS nei tuoi giochi è bulbo oculare il risultato. Confrontalo con il tradizionale upscaling o anti-aliasing per vedere quale è più piacevole. Anche le prestazioni sono un fattore decisivo importante. Se hai come target 60 frame al secondo, ma non riesci ad arrivarci, DLSS è una buona scelta.
Se stai ottenendo frame rate elevati, il DLSS può effettivamente rallentare le cose. Questo perché i core tensoriali richiedono un periodo di tempo fisso per elaborare ciascun frame. In questo momento non possono farlo abbastanza velocemente per la riproduzione di frame rate elevati.
Fondamentalmente, DLSS è molto utile quando si utilizza un display ad alta risoluzione (ad esempio risoluzioni 4K, ultrawide o 1440p) con una frequenza dei fotogrammi target di circa 60 fotogrammi al secondo. È anche incredibilmente utile quando si attiva il trucco dell'altra parte principale delle schede RTX: il ray tracing. Il DLSS può compensare abbastanza bene la perdita di prestazioni del ray tracing, con un risultato finale a volte spettacolare.
Questo è il minimo che devi sapere prima di decidere di andare con DLSS o meno. Ricorda solo che questa tecnologia sta cambiando rapidamente, quindi se non ti piacciono i risultati oggi, torna tra qualche mese e potresti essere semplicemente spazzato via alla fine.