Технолошки поход је неумољив и нигде то није тако истинито него код графичког хардвера. Сваке године картице постају знатно брже и доносе потпуно нови скуп акронима за отмјене графичке трикове. 

Гледајући визуелна подешавања за ПЦ игрице, наићи ћете на салату од речи која садржи тако укусне комаде као што су МСАА, ФКСАА, СМАА^{(MSAA, FXAA, SMAA)} и ВВЈД^(WWJD) . ОК, можда не тај последњи.

Ако сте срећни власник нове Нвидиа ГеФорце РТКС^{(Nvidia GeForce RTX)} картице, сада такође можете изабрати да омогућите нешто што се зове ДЛСС^(DLSS) . То је скраћеница од Дееп Леарнинг Супер Самплинг^{(Deep Learning Super Sampling)} и велики је део хардверских функција следеће генерације које се налазе у Нвидиа РТКС^{(Nvidia RTX)} картицама.

У време писања, само ове картице имају потребан хардвер за покретање ДЛСС^(DLSS) -а :

• РТКС 2060
• РТКС 2060 Супер
• РТКС 2070
• РТКС 2070 Супер
• РТКС 2080
• РТКС 2080 Супер
• РТКС 2080 Ти

Специфични хардвер у питању се назива „ Тензорско^(Tensor) “ језгро, при чему сваки модел има различит број ових специјализованих процесора.

Тензорска језгра су дизајнирана да убрзају задатке машинског учења, за шта је пример ДЛСС . ^(DLSS)Ако не користите ДЛСС^(DLSS) , тај део картице остаје неактиван. То значи да не користите пун капацитет свог сјајног новог ГПУ^(GPU) -а ако је ДЛСС^(DLSS) доступан, али остаје искључен. 

Ипак, ту је више од тога. Да бисмо разумели какву вредност ДЛСС^(DLSS) доноси столу, морамо накратко да скренемо пажњу на неколико повезаних концепата.

Брзи пут до интерних резолуција и повећања^{(A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling)}

Модерни телевизори^{(Modern TVs)} и монитори имају оно што је познато као „природна” резолуција^(resolution) . То једноставно значи да екран има одређени број физичких пиксела. Ако се слика коју приказујете на том екрану разликује од тачне изворне резолуције, мора се „смањити“ нагоре или надоле да би одговарала. 

Дакле, ако емитујете ХД слику на 4К екран^{(4K display)} , на пример, она ће изгледати прилично коцкасто и назубљено. Баш као да сте превише зумирали дигиталну фотографију. У пракси, међутим, ХД видео^{(HD video)} изгледа сасвим добро на 4К ТВ-у, ако је можда мало мање оштар од изворних 4К снимака. То је зато што ТВ има део хардвера познат као „упсцалер“ који обрађује и филтрира слику ниже резолуције како би изгледала прихватљиво.

Проблем је у томе што квалитет хардвера који се повећава увелико варира између брендова екрана и модела. Због^(Which) тога ГПУ-ови^(GPUs) често долазе са сопственом технологијом скалирања.

„Про“ конзоле које су дизајниране да излазе на 4К екран представљају га са изворном 4К сликом, тако да се уопште не дешава повећање величине екрана. То значи да програмери игара имају потпуну контролу над коначним квалитетом слике. 

Међутим, већина игара за конзоле се не приказује у матичној 4К резолуцији. Имају нижу „интерну“ резолуцију, што мање оптерећује ГПУ^(GPU) . Та слика се затим увећава како би изгледала што је могуће боље на екрану високе резолуције користећи интерну технологију скалирања конзоле.

У ствари, ДЛСС^(DLSS) је софистициран метод који приказује ПЦ игру на нижој резолуцији од изворне, а затим користи ДЛСС^(DLSS) технологију да би је унапредио за повезани екран. У теорији ово доводи до значајног повећања перформанси. 

Иако то звучи много као оно што се дешава на 4К конзолама, ДЛСС испод хаубе је^(DLSS) заиста нешто посебно. Све захваљујући „дубоком учењу“.

О чему се ради о „дубоком учењу“?^{(What’s The “Deep Learning” Bit About?)}

Дубоко учење је техника машинског учења која користи симулирану неуронску мрежу. Другим речима, дигитална апроксимација како неурони у вашем мозгу уче и стварају решења за сложене проблеме.

То је технологија која, између осталог, омогућава рачунарима да препознају лица и омогућава роботима да разумеју свет око себе и да се крећу по њему. Такође је одговоран за недавне таласе деепфакеса^(deepfakes) . То је тајни сос ДЛСС-а. 

Неуронске мреже захтевају „обуку“ која у основи показује нето примере како нешто треба да буде. Ако желите да научите мрежу како да препозна лице, показујете му милионе лица, дозвољавајући му да научи карактеристике и обрасце који чине типично лице. Ако правилно научи лекцију, можете му показати било коју слику са лицем и оно ће је одмах изабрати.

Оно што је Нвидиа^(Nvidia) урадила је да обучи свој софтвер за дубоко учење на сликама невероватно високе резолуције из игара које подржавају ДЛСС^(DLSS) . Неуронска мрежа учи како игра „треба да изгледа“ када се прикаже коришћењем графичких перформанси на нивоу суперкомпјутера.

Затим узима тај оквир ниже унутрашње резолуције и, у недостатку боље речи, „замишља“ како би то изгледало да је много, много моћнији рачунар од вашег приказао сцену. Ако вам то звучи мало као црна магија, нисте сами!

Када користити ДЛСС^{(When To Use DLSS)}

Пре свега, ^(First)ДЛСС^(DLSS) можете да користите само у играма које га подржавају, а то је листа која, на срећу, брзо расте. Сваки наслов такође има своје захтеве за ДЛСС^(DLSS) , као што је рендеровање на минималној резолуцији, јер је то оно на чему је неуронска мрежа обучена.

Међутим, велики мозак Нвидије^(Nvidia) не престаје да учи и ДЛСС^(DLSS) функција на вашој картици ће наставити да добија ажурирања, проширујући подршку по наслову и квалитет.

Најбољи начин да схватите да ли треба да користите ДЛСС^(DLSS) у својим играма је да погледате резултат. Упоредите то са традиционалним повећањем или анти-алиасингом да видите шта је пријатније. Учинак је такође важан одлучујући фактор. Ако циљате на 60 кадрова у секунди, али не можете да стигнете тамо, ДЛСС^(DLSS) је добар избор.

Међутим, ако имате високу брзину кадрова, ДЛСС^(DLSS) заправо може успорити ствари. То је зато што је језгри тензора потребно одређено време за обраду сваког оквира. Тренутно не могу то да ураде довољно брзо за репродукцију са великом брзином кадрова.

У суштини, ДЛСС^(DLSS) је најкориснији када се користи екран високе резолуције (нпр. 4К, ултраширока или 1440п резолуције) са циљном брзином кадрова од око 60 кадрова у секунди. Такође је невероватно корисно када активирате други главни трик РТКС^(RTX) картица – праћење зрака. ДЛСС^(DLSS) може прилично добро да надокнади губитак перформанси праћења зрака, са крајњим резултатом који је понекад спектакуларан.

То је најмање што треба да знате пре него што одлучите да користите ДЛСС^(DLSS) или не. Само^(Just) запамтите да се ова технологија брзо мења, па ако вам се не свиђају резултати данас, вратите се за неколико месеци и можда ћете се коначно одушевити.

What Is DLSS and Should You Use It In Games

The march of technology is inexorable and nowhere іs this more true than with graphics hardwarе. Evеry yeаr cards get significantly faster and bring a whоle new set of acronyms for fancy 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

• Користите ГБоост да побољшате перформансе играња на рачунару са оперативним системом Виндовс 10

• Преузмите Тенцент Гаминг Будди ПУБГ Мобиле емулатор за рачунар

• Како омогућити виртуелизацију у МСИ Гаминг Плус Мак Б450

• Како оптимизовати Виндовс рачунар за онлајн игре

• 6 најбољих видео игара у јавном домену за бесплатно играње

• Најбољи сајтови за преузимање бесплатних ПЦ игрица

• Удобне игре за играње на Нинтендо Свитцх-у

• Како играти бежичне ПЦ ВР игре на Оцулус Куест-у са виртуелном радном површином

• 7 најбољих ГамеЦубе игара свих времена

• 10 најбољих ретро игара за Нинтендо Свитцх

• 10 игара за два играча које можете играти на мрежи

• 3 Дисцорд игре за љубитеље игара и анимеа

• Како играти Вии У игре на вашем Виндовс рачунару

• 8 најбољих ФПС игара претраживача које можете играти на мрежи

• 5 локација на којима можете пронаћи ограничено и специјално издање видео игара за продају

• 7 најбољих Н64 тркачких игара

• 10 најбољих бесплатних ВР игара које можете играти сада

• Како да користите Стеам Ремоте Плаи да стримујете локалне игре за више играча било где

• 7 најбољих видео игара за Ноћ вештица за сабласну ноћ

• 7 најбољих СНЕС игара свих времена