Explicação do Deep Learning Super Sampling (DLSS 2.0)

DLSS ou Deep Learning Super Sampling é a técnica da Nvidia para upscaling inteligente, que pode pegar uma imagem renderizada em uma resolução inferior e aumentá-la para uma tela de resolução mais alta, fornecendo assim mais desempenho do que a renderização nativa. A Nvidia introduziu esta técnica com a primeira geração da série RTX de placas gráficas. DLSS não é apenas uma técnica para upscaling ou supersampling comum, em vez disso, usa IA para aumentar de forma inteligente a qualidade da imagem que foi renderizada em uma resolução mais baixa a fim de preservar a qualidade da imagem. Isso pode, em teoria, fornecer o melhor dos dois mundos, pois a imagem exibida ainda seria de alta qualidade, enquanto o desempenho também será melhorado em relação à renderização nativa.



O DLSS pode até melhorar a qualidade da imagem em Wolfenstein: Youngblood - Imagem: Nvidia

Necessidade de DLSS

Então, por que precisamos dessas técnicas sofisticadas de aumento de escala para obter mais desempenho? Bem, a realidade é que a tecnologia dos monitores mais recentes está se desenvolvendo a um ritmo muito mais rápido do que a tecnologia dos componentes do nosso PC. Os monitores mais novos podem fornecer resolução nítida de 4K com taxas de atualização de até 144 ou até 165Hz. A maioria dos jogadores hoje em dia considera 1440p 144Hz como o ponto ideal para jogos de última geração. Dirigir esses tipos de resolução com essas taxas de atualização exige muita potência gráfica. Em jogos modernos, apenas as melhores das melhores GPUs podem ser capazes de lidar com jogos de 4K 60 FPS com tudo configurado como Ultra. Isso significa que, se você deseja melhorar o desempenho, mas não quer comprometer tanto a qualidade da imagem, a técnica de aumento de escala ou superamostragem DLSS pode ser útil.



O DLSS também pode ser importante para os jogadores que desejam atingir a resolução 4K, mas não possuem a potência gráfica necessária para isso. Esses jogadores podem recorrer ao DLSS para essa tarefa, pois ele renderizaria o jogo em uma resolução mais baixa (digamos 1440p) e depois aumentaria de forma inteligente para 4K para uma imagem nítida, mas ainda com desempenho superior. O DLSS pode ser muito útil em placas de vídeo RTX de nível médio e básico e permitir que os usuários joguem em resoluções mais altas com taxas de quadros confortáveis ​​sem comprometer muito a qualidade.



Raytracing

Outro grande recurso que está sendo empurrado para a vanguarda dos jogos de PC é o Raytracing em tempo real. A Nvidia anunciou suporte para raytracing com sua nova série RTX de placas gráficas. Raytracing é uma técnica de renderização que fornece renderização precisa do caminho da luz em jogos e outros aplicativos gráficos, resultando em uma fidelidade gráfica muito maior, especialmente em sombras, reflexos e iluminação global. Embora forneça alguns visuais impressionantes, Raytracing tem um grande impacto no desempenho. Em muitos jogos, ele pode cortar a taxa de quadros pela metade, em comparação com a renderização tradicional. Digite DLSS.



Raytracing vem com um grande impacto no desempenho - Imagem: Techspot

Usando o poder do DLSS (e agora o muito melhorado DLSS 2.0), os jogadores com a série RTX de placas gráficas podem aliviar grande parte da perda de desempenho que vem com o Raytracing e podem desfrutar de uma imagem de traçado de raio de maior fidelidade, mantendo uma taxa de quadros mais alta. Esta técnica é considerada extremamente impressionante pelos revisores e pelo público em geral devido ao fato de que pode tornar o raytracing reproduzível em altas resoluções e retém quase exatamente a mesma qualidade de imagem da imagem renderizada tradicionalmente. O DLSS é uma necessidade absoluta com o Raytracing e a Nvidia fez um bom trabalho desenvolvendo e lançando essas duas técnicas simultaneamente.

Upscaling tradicional

As técnicas de aumento de escala e superamostragem também existiram no passado. Na verdade, eles são integrados em quase todos os jogos modernos e até mesmo nos painéis de controle da Nvidia e da AMD. Essas técnicas também implementam o mesmo método básico de aumento de escala do DLSS; eles pegam uma imagem de resolução mais baixa e a aumentam para caber em uma tela de resolução mais alta. Então, o que os torna diferentes? A resposta basicamente se resume a duas coisas.



  • Qualidade de saída: A qualidade da imagem de saída de jogos tradicionalmente aprimorados é geralmente menor do que com DLSS. Isso ocorre porque o DLSS usa AI para calcular e ajustar a qualidade da imagem de forma que a diferença entre as imagens nativas e ampliadas possa ser minimizada. Não existe tal processamento nas técnicas tradicionais de aumento de escala, portanto, a qualidade da imagem de saída é inferior à renderização tradicional e ao DLSS.
  • Sucesso de desempenho: Outra grande desvantagem da superamostragem tradicional é o desempenho atingido em DLSS. Esse aumento de escala pode renderizar a imagem em uma resolução mais baixa, mas não fornece melhoria de desempenho suficiente para justificar a perda de qualidade da imagem. O DLSS atenua esse problema, fornecendo um grande aumento de desempenho, enquanto ainda mantém a qualidade da imagem extremamente próxima à qualidade nativa. É por isso que o DLSS está sendo rotulado como “a próxima grande novidade” por muitos especialistas em tecnologia e revisores.

O que torna o DLSS único

DLSS é uma tecnologia que foi desenvolvida pela Nvidia, que é líder mundial em trabalhos inovadores como Deep Learning e Artificial Intelligence. É compreensível que o DLSS tenha alguns truques na manga que escapam às técnicas tradicionais de aumento de escala.

AI Upscaling

O DLSS aproveita o poder da IA ​​para calcular de maneira inteligente como renderizar a imagem em uma resolução mais baixa, mantendo a qualidade máxima intacta. Ele usa o poder dos novos cartões RTX para realizar cálculos complexos e, em seguida, usa esses dados para ajustar a imagem final para torná-la o mais próximo possível da renderização nativa. Esta é uma tecnologia extremamente impressionante que esperamos que continue a desenvolver, já que muitos até mesmo apelidaram o DLSS de 'o futuro dos jogos'.

Tensor Cores

A Nvidia colocou núcleos de processamento dedicados na série RTX de placas gráficas, conhecidas como Tensor Cores. Esses núcleos atuam como sites computacionais para aprendizado profundo e cálculos de IA. Esses núcleos rápidos e altamente avançados também são usados ​​para cálculos DLSS. A tecnologia de DLSS usa recursos de aprendizado profundo desses núcleos para preservar a qualidade e fornecer desempenho máximo durante os jogos. No entanto, isso também significa que o DLSS está limitado apenas ao conjunto RTX de placas gráficas com núcleos Tensor e não pode ser utilizado em séries de placas GTX mais antigas ou placas da AMD para esse efeito.

Os núcleos Tensor da Nvidia lidam com o processamento necessário para DLSS - Imagem: Nvidia

Sem acerto na qualidade visual

A característica marcante do DLSS é sua conservação extremamente impressionante de qualidade. Usando o upscaling tradicional usando os menus do jogo, os jogadores podem definitivamente notar uma falta de nitidez e nitidez do jogo depois que ele foi renderizado em uma resolução mais baixa. Isso não é um problema ao usar DLSS. Embora renderize a imagem em uma resolução mais baixa (muitas vezes até 66% da resolução original), a imagem com aumento de escala resultante é muito melhor do que o que você obteria com o aumento de escala tradicional. É tão impressionante que a maioria dos jogadores não consegue diferenciar entre uma imagem renderizada nativamente em uma resolução mais alta e uma imagem aprimorada por DLSS. Este é um feito inovador em jogos, pois os jogadores estão sempre procurando um equilíbrio entre qualidade e desempenho. Com DLSS, eles têm uma chance de obter os dois.

O DLSS não compromete a qualidade visual. - Imagem: Nvidia

Ganhos de desempenho significativos

A vantagem mais notável do DLSS e, sem dúvida, todo o incentivo por trás de seu desenvolvimento é a melhora significativa no desempenho enquanto o DLSS está ativado. Esse desempenho vem do simples fato de que o DLSS está renderizando o jogo em uma resolução mais baixa e, em seguida, aumentando a escala usando IA para corresponder à resolução de saída do monitor. Usando os recursos de aprendizado profundo da série RTX de placas gráficas, o DLSS pode produzir a imagem em uma qualidade que corresponde à imagem renderizada nativamente.

Controle usando o modo de qualidade DLSS oferece desempenho e qualidade de imagem muito melhores do que a renderização nativa - Imagem: Nvidia

Torna o Raytracing jogável

Raytracing surgiu do nada em 2018 e de repente se tornou a vanguarda dos jogos para PC com a Nvidia empurrando esse recurso com força e até mesmo marcando suas novas placas de vídeo como 'RTX' em vez de seu esquema de nomenclatura GTX usual. Embora o Raytracing seja um recurso interessante e único que aumenta a qualidade visual do jogo, a indústria de jogos ainda não está pronta para mudar completamente para a renderização de traçado de raio em relação à renderização rasterizada tradicional.

Um grande motivo para isso é o sucesso de desempenho que acompanha o Raytracing. Simplesmente ativando o Raytracing, alguns jogos podem sofrer perda de desempenho de até METADE da taxa de quadros original. Isso significa que você está comprometendo significativamente o desempenho, mesmo nas placas gráficas mais sofisticadas.

É aqui que entra o DLSS. O DLSS pode realmente tornar esse novo recurso jogável até mesmo nos jogos mais exigentes. Ao renderizar a imagem em uma resolução mais baixa e posteriormente aumentá-la sem qualquer perda de qualidade visual, o DLSS pode compensar o impacto de desempenho que o Raytracing normalmente traz para os jogos. É por isso que a maioria dos jogos que suportam Raytracing também têm suporte para DLSS para que possam ser usados ​​juntos para uma experiência quase perfeita.

Aumento significativo de desempenho no controle quando DLSS é ativado com RayTracing - Imagem: Nvidia

Predefinições personalizáveis

O DLSS 2.0 melhora ainda mais a estrutura estabelecida pelo DLSS e apresenta predefinições mais personalizáveis. Agora os usuários podem escolher entre 3 predefinições chamadas Qualidade, Equilibrado e Desempenho. Todas as 3 predefinições melhoram o desempenho de algumas maneiras, enquanto a predefinição de qualidade pode até melhorar a qualidade da imagem em relação à renderização nativa! O DLSS 2.0 agora também introduziu uma predefinição de Ultra Performance para jogos de 8K com a GeForce RTX 3090 que realmente torna os jogos de 8K possíveis.

O novo DLSS 2.0 melhora enormemente em relação à primeira geração - Imagem: Nvidia

Sob o capô

A Nvidia explicou a mecânica por trás de sua tecnologia DLSS 2.0 em seu site oficial. Sabemos que a Nvidia está usando um sistema chamado Neural Graphics Framework ou NGX, que usa a capacidade de um supercomputador equipado com NGX para aprender e melhorar em cálculos de IA. O DLSS 2.0 tem duas entradas principais na rede AI:

  • Baixa resolução, imagens com alias renderizadas pelo motor de jogo
  • Baixa resolução, vetores de movimento das mesmas imagens - também gerados pelo motor de jogo

A Nvidia então usa um processo conhecido como feedback temporal para “estimar” a aparência do quadro. Em seguida, um tipo especial de codificador automático AI pega o quadro atual de baixa resolução e o quadro anterior de alta resolução para determinar, pixel a pixel, como gerar um quadro atual de qualidade superior. A Nvidia também está tomando medidas simultaneamente para melhorar a compreensão do processo por parte do supercomputador:

Durante o processo de treinamento, a imagem de saída é comparada a uma imagem de referência 16K de qualidade ultra-alta renderizada offline e a diferença é comunicada de volta à rede para que ela possa continuar a aprender e melhorar seus resultados. Esse processo é repetido dezenas de milhares de vezes no supercomputador até que a rede produza imagens de alta qualidade e resolução de maneira confiável.

Depois que a rede é treinada, o NGX entrega o modelo AI ao seu PC ou laptop GeForce RTX por meio de drivers para jogos e atualizações OTA. Com o Tensor Cores de Turing fornecendo até 110 teraflops de potência IA dedicada, a rede DLSS pode ser executada em tempo real simultaneamente com um jogo 3D intensivo. Isso simplesmente não era possível antes dos núcleos de Turing e Tensor.

Apoio, suporte

DLSS é uma tecnologia relativamente nova que ainda está em sua infância. Embora mais e mais jogos estejam começando a oferecer suporte a esse recurso, ainda existe um enorme catálogo de jogos antigos que provavelmente nunca o oferecerão. No entanto, podemos esperar um grande investimento em DLSS e Raytracing no futuro, uma vez que a Nvidia e a AMD agora têm suporte para esses recursos (a AMD deve anunciar um concorrente DLSS em breve), bem como os consoles de próxima geração, o PlayStation 5 e o Xbox Series X.

Recentemente, com o lançamento da série RTX 3000, a Nvidia expandiu seu catálogo de jogos que suportam esse recurso. DLSS 2.0 está chegando agora ao Cyberpunk 2077, Call of Duty: Black Ops Cold War, Fortnite, Watch Dogs Legion, Boundary e Bright Memory: Infinite. Outros títulos notáveis ​​que já têm suporte para DLSS 2.0 incluem Death Stranding , Hino , F1 2020, Control, Deliver Us The Moon, MechWarrior 5 e Wolfenstein: Youngblood.

A lista de jogos compatíveis com DLSS 2.0 continua crescendo - Imagem: Nvidia

Embora esta biblioteca não seja de forma alguma gigantesca, deve-se ter em mente o futuro potencial de uma tecnologia tão impressionante como DLSS. Com sua enorme melhoria de desempenho e conjunto diversificado de recursos, o DLSS pode ser a peça central dos jogos em um futuro próximo, especialmente com tecnologias inovadoras como Raytracing indo para a frente. A Nvidia também afirma que sua tecnologia DLSS continua a aprender e melhorar por meio de IA, o que é uma coisa boa para todos os jogadores de PC ansiosos para desfrutar de visuais impressionantes em altas taxas de quadros.

Conclusão

DLSS ou Deep Learning Super Sampling é uma tecnologia incrivelmente impressionante desenvolvida pela Nvidia. Ele oferece uma grande melhoria de desempenho em relação à renderização nativa tradicional, sem comprometer a qualidade da imagem. Isso é possível através de um extenso trabalho nas áreas de IA e aprendizado profundo pela Nvidia.

Aproveitando o poder da série RTX de placas gráficas, o DLSS pode fornecer qualidade de imagem quase indistinguível para resolução nativa, enquanto fornece uma grande taxa de quadros que pode tornar o Raytracing e resoluções mais altas como 4K jogáveis. A DLSS continua a expandir sua biblioteca de jogos suportados e esperamos que continue a melhorar também para que os jogadores possam desfrutar dos visuais que amam com as taxas de quadros que desejam.