Deep Learning Super Sampling (DLSS 2.0) uitgelegd

DLSS of Deep Learning Super Sampling is Nvidia's techniek voor slimme opschaling, waarmee een afbeelding die met een lagere resolutie is weergegeven, kan worden opgeschaald naar een scherm met een hogere resolutie, waardoor meer prestaties worden geleverd dan native rendering. Nvidia introduceerde deze techniek met de eerste generatie van de RTX-serie grafische kaarten. DLSS is niet alleen een techniek voor gewone opschaling of supersampling, het maakt eerder gebruik van AI om de kwaliteit van de afbeelding die met een lagere resolutie is gemaakt, slim te verhogen om de beeldkwaliteit te behouden. Dit kan, in theorie, het beste van twee werelden bieden, aangezien de weergegeven afbeelding nog steeds van hoge kwaliteit is, terwijl de prestaties ook worden verbeterd ten opzichte van native rendering.

Behoefte aan DLSS

Dus waarom hebben we zulke mooie opschalingstechnieken nodig om meer prestaties eruit te persen? Welnu, de realiteit is dat de technologie van nieuwere monitoren zich veel sneller ontwikkelt dan de technologie van onze pc-componenten. De nieuwste monitoren kunnen een scherpe 4K-resolutie bieden met verversingsfrequenties tot 144 of zelfs 165 Hz. De meeste gamers beschouwen 1440p 144Hz tegenwoordig als de goede plek voor high-end gaming. Het aansturen van dit soort resoluties met deze verversingsfrequenties kost veel grafische pk's. In moderne games kunnen alleen de beste van de beste GPU's 4K 60 FPS-gaming aan met alles ingesteld op Ultra. Dit betekent dat als u de prestaties wilt verbeteren, maar niet zoveel wilt inleveren op de beeldkwaliteit, opschaling of DLSS-supersampling-techniek van pas kan komen.

DLSS kan ook belangrijk zijn voor gamers die zich willen richten op 4K-resolutie, maar niet de grafische kracht hebben om dit te doen. Deze gamers kunnen zich voor deze taak tot DLSS wenden, omdat het de game met een lagere resolutie (zeg 1440p) zou weergeven en het vervolgens slim zou opschalen naar 4K voor een helder beeld maar nog steeds betere prestaties. DLSS kan van pas komen bij meer mid-range en entry-level RTX grafische kaarten en stelt gebruikers in staat om met hogere resoluties en comfortabele framerates te spelen zonder al te veel afbreuk te doen aan de kwaliteit.

Raytracing

Een andere belangrijke functie die naar de voorgrond van pc-gaming wordt geduwd, is realtime raytracing. Nvidia heeft ondersteuning voor raytracing aangekondigd met hun nieuwe RTX-serie grafische kaarten. Raytracing is een weergavetechniek die zorgt voor nauwkeurige weergave van het lichtpad in games en andere grafische toepassingen, wat resulteert in een veel hogere grafische getrouwheid, vooral in schaduwen, reflecties en globale verlichting. Hoewel het een aantal verbluffende beelden biedt, heeft Raytracing een grote impact op de prestaties. In veel games kan het de framerate zelfs halveren, in vergelijking met traditionele weergave. Voer DLSS in.

Door gebruik te maken van de kracht van DLSS (en nu de sterk verbeterde DLSS 2.0) kunnen gamers met RTX-serie grafische kaarten een groot deel van het prestatieverlies dat gepaard gaat met Raytracing verminderen en kunnen ze genieten van een raytraced-beeld met een hogere getrouwheid met behoud van een hogere framerate. Deze techniek wordt door recensenten en het grote publiek als buitengewoon indrukwekkend beschouwd vanwege het feit dat het raytracing echt speelbaar kan maken bij hoge resoluties, en het behoudt bijna exact dezelfde beeldkwaliteit als het traditioneel weergegeven beeld. DLSS is een absolute noodzaak met Raytracing en Nvidia heeft prima werk geleverd door deze twee technieken tegelijkertijd te ontwikkelen en vrij te geven.

Traditionele opschaling

Opschaling en supersampling technieken hebben ook in het verleden bestaan. In feite zijn deze ingebouwd in bijna elke moderne game en zelfs in de bedieningspanelen van zowel Nvidia als AMD. Deze technieken implementeren ook dezelfde basisopschalingsmethode als DLSS; ze nemen een afbeelding met een lagere resolutie en schalen deze op zodat deze op een scherm met een hogere resolutie past. Dus wat maakt hen anders? Het antwoord komt eigenlijk neer op twee dingen.

Uitvoerkwaliteit: De uitvoerbeeldkwaliteit van traditioneel opgeschaalde games is over het algemeen lager dan die van DLSS. Dit komt omdat DLSS AI gebruikt om de beeldkwaliteit te berekenen en aan te passen, zodat het verschil tussen native en opgeschaalde afbeeldingen kan worden geminimaliseerd. Er is geen dergelijke verwerking in traditionele opschalingstechnieken, dus de kwaliteit van het uitgevoerde beeld is lager dan bij zowel traditionele weergave als DLSS.
Prestatiehit: Een ander groot nadeel van traditionele supersampling is de prestatiehit ten opzichte van DLSS. Deze opschaling kan de afbeelding met een lagere resolutie weergeven, maar biedt lang niet genoeg prestatieverbetering om het verlies aan beeldkwaliteit te rechtvaardigen. DLSS verhelpt dit probleem door een enorme prestatieverbetering te bieden, terwijl de beeldkwaliteit nog steeds zeer dicht bij de oorspronkelijke kwaliteit blijft. Dit is de reden waarom DLSS door veel technische experts en recensenten wordt bestempeld als "The next big thing".

Wat maakt DLSS uniek?

DLSS is een technologie die is ontwikkeld door Nvidia, de wereldleider in baanbrekend werk zoals Deep Learning en Artificial Intelligence. Het is begrijpelijk dat DLSS een paar trucjes in petto heeft die de traditionele opschalingstechnieken ontwijken.

AI-opschaling

DLSS maakt gebruik van de kracht van AI om slim te berekenen hoe de afbeelding met een lagere resolutie kan worden weergegeven terwijl de maximale kwaliteit intact blijft. Het gebruikt de kracht van de nieuwe RTX-kaarten om complexe berekeningen uit te voeren en gebruikt die gegevens vervolgens om het uiteindelijke beeld aan te passen om het zo dicht mogelijk bij de oorspronkelijke weergave te laten lijken. Dit is een buitengewoon indrukwekkende technologie waarvan we hopen dat hij zich verder zal ontwikkelen, aangezien velen DLSS zelfs hebben bestempeld als de "toekomst van gaming".

Tensorkernen

Nvidia heeft speciale verwerkingskernen op de RTX-serie grafische kaarten geplaatst die bekend staan als Tensor Cores. Deze kernen fungeren als computationele sites voor deep learning en AI-berekeningen. Deze snelle en zeer geavanceerde cores worden ook gebruikt voor DLSS-berekeningen. De technologie van DLSS maakt gebruik van deep learning-functies van deze kernen om de kwaliteit te behouden en maximale prestaties te bieden tijdens het gamen. Dit betekent echter ook dat DLSS alleen beperkt is tot de RTX-suite van grafische kaarten met Tensor-cores en niet kan worden gebruikt op oudere GTX-kaarten of kaarten van AMD.

Geen hit voor visuele kwaliteit

Het kenmerkende kenmerk van DLSS is het buitengewoon indrukwekkende behoud van kwaliteit. Door traditionele opschaling te gebruiken met behulp van de gamemenu's, kunnen spelers zeker een gebrek aan scherpte en scherpte van de game opmerken nadat deze met een lagere resolutie is weergegeven. Dit is geen probleem tijdens het gebruik van DLSS. Hoewel het de afbeelding met een lagere resolutie weergeeft (vaak wel 66% van de oorspronkelijke resolutie), is de resulterende opgeschaalde afbeelding veel veel beter dan wat je zou krijgen met traditionele opschaling. Het is zo indrukwekkend dat de meeste spelers het verschil niet kunnen zien tussen een afbeelding die oorspronkelijk is weergegeven met de hogere resolutie en een afbeelding die is opgeschaald door DLSS. Dit is een baanbrekende prestatie in gaming, aangezien gamers altijd op zoek zijn naar een balans tussen kwaliteit en prestaties. Met DLSS hebben ze een kans om beide te krijgen.

Aanzienlijke prestatiewinst

Het meest opvallende voordeel van DLSS en misschien wel de hele drijfveer achter de ontwikkeling ervan, is de aanzienlijke verbetering van de prestaties terwijl DLSS is ingeschakeld. Deze prestatie komt van het simpele feit dat DLSS de game met een lagere resolutie weergeeft en vervolgens opschaalt met behulp van AI om de uitvoerresolutie van de monitor te evenaren. Door gebruik te maken van de diepgaande leerfuncties van de RTX-serie grafische kaarten, kan DLSS het beeld weergeven in een kwaliteit die overeenkomt met het native gerenderde beeld.

Maakt Raytracing speelbaar

Raytracing ontstond in 2018 uit het niets en werd plotseling de voorhoede van pc-gaming, waarbij Nvidia deze functie hard pushte en zelfs hun nieuwe grafische kaarten brandde als "RTX" in plaats van hun gebruikelijke GTX-naamgevingsschema. Hoewel Raytracing een interessante en unieke functie is die de visuele kwaliteit van het spel verhoogt, is de game-industrie nog steeds niet klaar om volledig over te schakelen op raytraced-weergave in plaats van traditionele gerasterde weergave.

Een belangrijke reden hiervoor is de prestatiehit die bij Raytracing hoort. Door simpelweg Raytracing in te schakelen, kunnen sommige games prestatieverlies ervaren tot wel de HELFT van de oorspronkelijke framerate. Dit betekent dat u aanzienlijk inlevert op prestaties, zelfs op de meest geavanceerde grafische kaarten.

Dit is waar DLSS om de hoek komt kijken. DLSS kan deze nieuwe functie zelfs in de meest veeleisende games speelbaar maken. Door het beeld met een lagere resolutie weer te geven en later op te schalen zonder verlies van visuele kwaliteit, kan DLSS de prestatiehit compenseren die Raytracing normaal gesproken voor games oplevert. Daarom hebben de meeste games die Raytracing ondersteunen ook ondersteuning voor DLSS, zodat ze samen kunnen worden gebruikt voor een bijna perfecte ervaring.

Aanpasbare voorinstellingen

DLSS 2.0 is een verdere verbetering van het raamwerk van DLSS en introduceert meer aanpasbare voorinstellingen. Nu kunnen gebruikers kiezen uit 3 voorinstellingen genaamd Kwaliteit, Gebalanceerd en Prestaties. Alle 3 de presets verbeteren de prestaties in sommige opzichten, terwijl de Quality preset zelfs de beeldkwaliteit kan verbeteren ten opzichte van native rendering! DLSS 2.0 heeft nu met de GeForce RTX 3090 ook een Ultra Performance preset voor 8K gaming geïntroduceerd die 8K gaming daadwerkelijk mogelijk maakt.

Onder de motorkap

Nvidia heeft de mechanica achter zijn DLSS 2.0-technologie uitgelegd op zijn officiële website. We weten dat Nvidia een systeem gebruikt dat het Neural Graphics Framework of NGX wordt genoemd, dat het vermogen van een door NGX aangedreven supercomputer gebruikt om te leren en beter te worden in AI-berekeningen. DLSS 2.0 heeft twee primaire ingangen in het AI-netwerk:

Lage resolutie, alias-afbeeldingen weergegeven door de game-engine
Lage resolutie, bewegingsvectoren van dezelfde afbeeldingen — ook gegenereerd door de game-engine

Nvidia gebruikt vervolgens een proces dat bekend staat als temporele feedback om te "schatten" hoe het frame eruit zal zien. Vervolgens neemt een speciaal type AI-autoencoder het huidige frame met lage resolutie en het vorige frame met hoge resolutie om pixel voor pixel te bepalen hoe een huidig frame van hogere kwaliteit kan worden gegenereerd. Nvidia onderneemt tegelijkertijd ook stappen om het begrip van de supercomputer van het proces te verbeteren:

Ondersteuning

DLSS is een relatief nieuwe technologie die nog in de kinderschoenen staat. Hoewel steeds meer games deze functie beginnen te ondersteunen, is er nog steeds een enorme catalogus van oudere games die deze functie waarschijnlijk nooit zullen ondersteunen. We kunnen echter enorme investeringen in DLSS en Raytracing verwachten, aangezien zowel Nvidia als AMD nu ondersteuning hebben voor deze functies (AMD zou binnenkort een DLSS-concurrent aankondigen), evenals de next-gen consoles, de PlayStation 5 en de Xbox-serie X.

Onlangs met de release van de RTX 3000-serie heeft Nvidia hun catalogus met games die deze functie ondersteunen uitgebreid. DLSS 2.0 komt nu naar Cyberpunk 2077, Call of Duty: Black Ops Cold War, Fortnite, Watch Dogs Legion, Boundary en Bright Memory: Infinite. Andere opmerkelijke titels die al ondersteuning bieden voor DLSS 2.0 zijn onder meer: Death Stranding, Hymne, F1 2020, Control, Deliver Us The Moon, MechWarrior 5 en Wolfenstein: Youngblood.

Hoewel deze bibliotheek op geen enkele manier gigantisch is, moet men rekening houden met het toekomstige potentieel van een technologie die zo indrukwekkend is als DLSS. Met zijn enorme prestatieverbetering en gevarieerde functieset kan DLSS in de nabije toekomst het middelpunt van gaming worden, vooral met baanbrekende technologieën zoals Raytracing die op de voorgrond treden. Nvidia beweert ook dat zijn DLSS-technologie blijft leren en verbeteren door middel van AI, wat een goede zaak is voor alle pc-gamers die graag willen genieten van verbluffende beelden bij hoge framerates.

Conclusie

DLSS of Deep Learning Super Sampling is een ongelooflijk indrukwekkende technologie ontwikkeld door Nvidia. Het levert een grote prestatieverbetering op ten opzichte van traditionele native rendering, zonder dat dit ten koste gaat van de beeldkwaliteit. Dit is mogelijk door uitgebreid werk op het gebied van AI en deep learning door Nvidia.

Door gebruik te maken van de kracht van de RTX-serie grafische kaarten, kan DLSS een bijna niet te onderscheiden beeldkwaliteit bieden voor de oorspronkelijke resolutie, terwijl het een grote framerate-bump biedt die Raytracing en hogere resoluties zoals 4K speelbaar kan maken. DLSS blijft zijn bibliotheek met ondersteunde games uitbreiden en we hopen dat deze ook steeds beter wordt, zodat gamers kunnen genieten van de beelden waar ze van houden met de framerates die ze wensen.