NVIDIA의 DLSS (딥 러닝 슈퍼 샘플링)는 성능과 이미지 품질을 크게 향상시켜 PC 게임에 혁명을 일으켰습니다. 이 안내서는 DLSS의 기능, 세대 발전 및 경쟁 기술과의 비교를 탐구합니다.
Matthew S. Smith의 기여.
DLS 이해
DLSS는 광범위한 게임 플레이 데이터에 대해 교육을받은 신경망 덕분에 성능 영향을 최소화하여 더 높은 해상도로 게임을 지능적으로 업 스케일링합니다. 처음에 업 스케일링에 중점을 둔 DLSS는 이제 다음을 통합합니다.
- DLSS 광선 재구성 : AI-enhanced 조명 및 그림자. - DLSS 프레임 생성 및 멀티 프레임 생성 : FPS 증가를위한 AI 생성 프레임. - DLAA (딥 러닝 aliasing) : 기본 해상도 기능을 초과하는 우수한 그래픽을위한 AI 구동 방지 방지.
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DLSS는 세부 사항을 추가하고 미세한 요소를 보존하여 바둑판 렌더링과 같은 오래된 기술을 능가하지만 "버블 링"그림자 또는 깜박 거리는 선과 같은 인공물을 소개 할 수 있습니다. 이러한 문제는 특히 DLSS 4에서 크게 완화되었습니다.
DLSS 3에서 DLSS 4 : 세대의 도약
RTX 50 시리즈와 함께 도입 된 DLSS 4는 DLSS 3에 사용되는 CNN (Convolutional Neural Network) 대신 변압기 모델 (TNN)을 사용합니다. TNN은 더 많은 매개 변수를 분석하여 우수한 이미지 품질과 기능을 이끌어냅니다. 입력을보다 정교하게 해석하여 향후 프레임을 더 정확하게 예상합니다.
결과가 발생합니다.
- 향상된 DLSS 슈퍼 샘플링 및 광선 재구성 : 보존 된 세부 사항과 더 적은 인공물이있는 더 선명한 이미지.
- DLSS 멀티 프레임 생성 : 렌더링 된 프레임 당 4 개의 인공 프레임을 생성하여 프레임 속도가 크게 증가합니다.
NVIDIA Reflex 2.0 프레임 생성과의 잠재적 문제를 해결하기 위해 응답 성을 유지하기위한 입력 대기 시간을 최소화합니다. 사소한 고스트링이 발생할 수 있지만 특히 더 높은 프레임 생성 설정에서 NVIDIA를 사용하면 사용자가 모니터의 새로 고침 속도에 맞게 프레임 생성 수준을 조정하여 성능을 최적화하고 아티팩트를 최소화 할 수 있습니다. 새로운 TNN 모델의 혜택은 RTX 50 시리즈를 넘어 확장됩니다. 구형 RTX 카드 사용자는 NVIDIA 앱을 통해 향상된 수퍼 해상도 및 Ray Reconstruction에 액세스 할 수 있습니다.
게임에서 DLS의 중요성
DLSS는 PC 게임을 위해 혁신적입니다. 미드 레인지 또는 하위 엔드 NVIDIA GPU의 경우 더 높은 그래픽 설정 및 해상도를 잠금 해제합니다. 또한 감소 된 설정으로도 플레이 가능한 프레임 속도를 유지하여 GPU 수명을 연장합니다. DLSS는 가격 대 성능 비율을 개선하여 소비자에게 도움이됩니다.
Nvidia 가이 기술을 개척하는 동안 AMD의 FSR과 Intel의 Xess는 대안을 제공합니다. 그러나 우수한 이미지 품질과 멀티 프레임 생성을 보유한 DLSS 4는 상당한 이점을 유지합니다.
DLSS 대 FSR 대 XESS
DLSS 4의 이미지 품질 및 멀티 프레임 생성 기능은 FSR 및 XESS를 능가합니다. 경쟁 업체는 업 스케일링 및 프레임 생성을 제공하지만 DLSS는 일반적으로 아티팩트가 적은 선명하고 일관된 시각을 제공합니다. 그러나 DLSS는 NVIDIA GPUS에만 전용되며보다 호환되는 FSR과 달리 개발자 구현이 필요합니다.
결론
DLSS는 계속해서 게임 체인저로 남아 있습니다. 완벽하지는 않지만 게임에 미치는 영향은 부인할 수 없습니다. GPU 수명을 확장하고 성능을 향상시킵니다. 그러나 게이머는 구매 결정을 내릴 때 GPU 비용, 기능 및 게임 선호도 간의 균형을 고려해야합니다. FSR 및 XESS와 같은 경쟁 기술의 출현은 게이머에게 더 많은 선택을 제공합니다.