¿Qué es DLSS y por qué importa para los juegos?

El DLSS de NVIDIA, o Deep Learning Super Muesting, es un cambio de juego para los juegos de PC. Aumenta significativamente el rendimiento y extiende la vida útil de las tarjetas de gráficos Nvidia, lo que hace que sus juegos lo respalden, un número en constante crecimiento.

Desde su debut en 2019, DLSS ha sufrido actualizaciones sustanciales, refinando su operación, efectividad y características en las generaciones RTX de NVIDIA. Esta guía explica DLSS, su funcionalidad, diferencias clave y su relevancia, incluso si no posee una tarjeta NVIDIA.

Contribuciones adicionales de Matthew S. Smith.

¿Qué es DLSS?

NVIDIA DLSS, o Learning Deep Learning Super Sample, es el sistema patentado de Nvidia para mejorar el rendimiento del juego y la calidad de la imagen. "Super Muestling" se refiere a su inteligente desplazamiento de juegos a resoluciones más altas con un impacto de rendimiento mínimo, gracias a una red neuronal entrenada en datos extensos de juego.

Más allá de la elevación inicial, DLSS ahora incorpora características como la reconstrucción de rayos DLSS (iluminación y sombras mejoradas con AI), generación de cuadros de DLSS y generación de múltiples marcos (marcos insertados a IA para FPS más altos) y DLAA (anti-Aliacres de aprendizaje profundo) para gráficos superiores que la resolución nativa.

La súper resolución, a menudo utilizada con el trazado de rayos, es la característica más común. Los juegos respaldados por DLSS generalmente ofrecen modos de rendimiento, rendimiento, equilibrado y de calidad ultra. Cada modo se convierte en una resolución más baja (para FPS más altas) y luego aumenta su resolución nativa usando AI. Por ejemplo, en * cyberpunk 2077 * a 4K con calidad DLSS, el juego se produce a 1440p, luego es escondido a 4K, lo que resulta en velocidades de cuadros significativamente más altas.

A diferencia de los métodos más antiguos como la representación de tablero de ajuste, la representación neural de DLSS agrega detalles que a menudo exceden la resolución nativa sin DLSS, preservando los detalles perdidos con otras técnicas de ampliación. Sin embargo, esto puede producir artefactos como sombras "burbujeantes" o líneas parpadeantes, problemas significativamente reducidos en DLSS 4.

El salto generacional: DLSS 3 a DLSS 4

La serie RTX 50 introdujo DLSS 4, revolucionando el modelo AI. Para comprender el impacto, examinemos los motores AI subyacentes.

DLSS 3 (incluido DLSS 3.5 con generación de cuadros) utilizó una red neuronal convolucional (CNN). Entrenado en vastos datos de videojuegos, analizó escenas, relaciones espaciales, bordes y objetos. Si bien es efectivo, los avances en el aprendizaje automático requirieron un cambio.

DLSS 4 emplea un modelo de transformador (TNN), mucho más poderoso. Analizando el doble de parámetros, logra una comprensión de escena más profunda e interpreta las entradas de manera más sofisticada, incluidos los patrones de largo alcance. Esto conduce a resultados superiores en todas las características de DLSS.

Este nuevo modelo mejora el DLSS Super Muestling y la reconstrucción de rayos DLSS, conservando detalles finos para el juego más nítido y reduciendo los artefactos. TNN de DLSS 4 también mejora drásticamente la generación de cuadros. Mientras que DLSS 3.5 insertó un cuadro, DLSS 4 genera cuatro (generación de cuadros múltiples DLSS), potencialmente duplicando, triplicando o aumentando aún más las velocidades de cuadro.

Para mitigar el retraso de entrada, NVIDIA integró el reflejo NVIDIA 2.0 (un tema para otra discusión) reduciendo significativamente la latencia de entrada. Si bien puede ocurrir fantasmas menores ocasionales detrás de los objetos en movimiento, especialmente en la configuración de generación de cuadros más altas, NVIDIA permite a los usuarios ajustar la generación de cuadros para que coincida con la tasa de actualización de su monitor, evitando problemas como la rotura de la pantalla.

La generación de DLSS Multi Frame es exclusiva de la serie RTX 50, pero los beneficios del modelo TNN mejorados están disponibles para otras tarjetas RTX a través de la aplicación NVIDIA, lo que permite el modo DLSS Ultra Performance y DLAA donde no es compatible de manera nativa.

¿Por qué DLSS importa para los juegos?

DLSS es transformador para los juegos de PC. Para tarjetas NVIDIA de gama media o de gama baja, desbloquea una configuración y resoluciones de gráficos más altos. También extiende la vida útil de la GPU, manteniendo velocidades de cuadro jugables incluso con configuraciones reducidas o modos de rendimiento alterados. Esta característica amigable para el consumidor beneficia a los jugadores con limitaciones presupuestarias.

Mientras NVIDIA fue pionero en la tecnología, AMD (FidelityFX Super Resolution o FSR) e Intel (XE Super Sample o Xess) ofrecen soluciones competidoras. Si bien estas alternativas mejoran el rendimiento, DLSS 4 generalmente proporciona una calidad de imagen superior y menos artefactos.

Nvidia DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess

DLSS mantiene una ventaja significativa debido a la calidad de imagen mejorada de DLSS 4 y la generación de múltiples cuadros con baja latencia. Mientras que AMD e Intel ofrecen una generación de escala y marco, el aprendizaje automático de NVIDIA sigue siendo superior. La super resolución DLSS y la reconstrucción de rayos DLSS generalmente producen imágenes más crujientes y más consistentes.

Es crucial tener en cuenta que, a diferencia de AMD FSR, DLSS es exclusivo de las tarjetas NVIDIA y requiere la implementación del desarrollador. Si bien el apoyo está muy extendido, no es universal.

Conclusión

Nvidia DLSS es una tecnología que cambia el juego continuamente. Si bien no es perfecto, mejora significativamente las experiencias de los juegos y extiende la longevidad de la GPU. Sin embargo, las ofertas de AMD e Intel proporcionan alternativas viables. Considere el precio de la GPU, las características y sus preferencias de juego para determinar el mejor valor para sus necesidades.