Nvidia RTX DLSS: Alles, was Sie wissen müssen

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Nvidia hat zwei herausragende Funktionen auf seinen Grafikkarten der RTX 30-Serie: Raytracing und DLSS. Die PlayStation 5 und die Xbox Series X haben beide gute Arbeit geleistet, um die meisten Menschen mit Raytracing vertraut zu machen, aber DLSS ist immer noch ein wenig nebulös. Es ist ein wenig komplex, aber Sie können ein Spiel mit einer virtualisierten höheren Auflösung spielen, wobei mehr Details erhalten bleiben und höhere Bildraten, ohne Ihre Grafikkarte so stark zu belasten. Es bietet Ihnen das Beste aus allen Welten, indem es die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens nutzt.

Aber die Geschichte hat noch ein bisschen mehr zu bieten. Hier finden Sie alles, was Sie über DLSS wissen müssen, wie es funktioniert und was es für Ihre PC-Spiele tun kann.

Was ist DLSS?

DLSS steht für Deep-Learning-Supersampling. Das „Super Sampling“-Bit bezieht sich auf eine Anti-Aliasing-Methode, die die gezackten Kanten glättet, die auf gerenderten Grafiken erscheinen. Im Gegensatz zu anderen Formen des Anti-Aliasing funktioniert SSAA (Supersampling-Anti-Aliasing) jedoch, indem es das Bild mit einer viel höheren Auflösung rendert und diese Daten verwendet, um die Lücken bei der nativen Auflösung zu füllen.

Der „Deep Learning“-Teil ist Nvidias Geheimrezept. Mithilfe der Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens kann Nvidia KI-Modelle mit hochauflösenden Scans trainieren. Dann kann das Anti-Aliasing-Verfahren das KI-Modell verwenden, um die fehlenden Informationen auszufüllen. Dies ist wichtig, da SSAA normalerweise erfordert, dass Sie das Bild mit der höheren Auflösung lokal rendern. Nvidia erledigt dies offline, fern von Ihrem Computer, und bietet die Vorteile von Supersampling ohne Rechenaufwand.

All dies ist dank Nvidias Tensor-Kernen möglich, die nur in RTX-GPUs (außerhalb von Rechenzentrumslösungen wie dem Nvidia A100) verfügbar sind. Obwohl die GPUs der RTX 20-Serie Tensor-Kerne enthalten, sind die RTX 3060, 3060 Ti, 3070, 3080 und 3090 mit Nvidias Tensor-Kernen der zweiten Generation ausgestattet, die eine höhere Leistung pro Kern bieten.

Nvidia ist in diesem Bereich führend, obwohl AMDs neue FidelityFX Super Resolution-Funktion für eine starke Konkurrenz sorgen könnte. Sogar Intel arbeitet an einer eigenen Super-Sampling-Technologie namens Intel XeSS oder Intel Xe Super Sampling. Dazu später mehr.

Was macht DLSS eigentlich?

DLSS ist das Ergebnis eines umfassenden Prozesses, bei dem Nvidias KI-Algorithmus beigebracht wurde, besser aussehende Spiele zu generieren. Nachdem das Spiel mit einer niedrigeren Auflösung gerendert wurde, leitet DLSS Informationen aus seiner Wissensdatenbank zum Bildtraining mit Superauflösung ab, um ein Bild zu erzeugen, das immer noch so aussieht, als würde es mit einer höheren Auflösung laufen. Die Idee ist, Spiele, die mit 1440p gerendert werden, so aussehen zu lassen, als würden sie mit 4K laufen, oder 1080p-Spiele so aussehen lassen, als würden sie mit 1440p aussehen. DLSS 2.0 bietet eine 4-fache Auflösung, sodass Sie Spiele mit 1080p rendern und sie mit 4K ausgeben können.

Herkömmlichere Superauflösungstechniken können zu Artefakten und Fehlern im endgültigen Bild führen, aber DLSS wurde entwickelt, um mit diesen Fehlern zu arbeiten, um ein noch besser aussehendes Bild zu erzeugen. Es wird immer noch optimiert, und Nvidia behauptet, dass sich DLSS in den kommenden Monaten und Jahren weiter verbessern wird, aber unter den richtigen Umständen kann es erhebliche Leistungssteigerungen liefern, ohne das Erscheinungsbild eines Spiels zu beeinträchtigen.

Wo frühe DLSS-Spiele gefallen Final Fantasy XV lieferte bescheidene Bildratenverbesserungen von nur 5 Bildern pro Sekunde auf 15 fps, neuere Versionen haben weitaus größere Verbesserungen erfahren. Mit Spielen wie Liefere uns den Mond und Wolfenstein: Jungbluthat Nvidia eine neue KI-Engine für DLSS eingeführt, die die Bildqualität verbessern soll, insbesondere bei niedrigeren Auflösungen wie 1080p, und die Bildraten in einigen Fällen um über 50 % steigern kann.

Es gibt auch neue Qualitätsanpassungsmodi, die DLSS-Benutzer vornehmen können, indem sie zwischen Leistung, Ausgewogen und Qualität wählen, wobei jeder die Tensor-Kernleistung der RTX-GPU auf einen anderen Aspekt von DLSS konzentriert.

Wie funktioniert DLSS?

DLSS zwingt ein Spiel, mit einer niedrigeren Auflösung (normalerweise 1440p) zu rendern, und verwendet dann seinen trainierten KI-Algorithmus, um abzuleiten, wie es aussehen würde, wenn es mit einer höheren Auflösung (normalerweise 4K) gerendert würde. Dies geschieht durch die Verwendung einiger Anti-Aliasing-Effekte (wahrscheinlich Nvidias eigenes TAA) und einiger automatischer Schärfung. Visuelle Artefakte, die bei höheren Auflösungen nicht vorhanden wären, werden ebenfalls ausgebügelt und sogar verwendet, um auf die Details zu schließen, die in einem Bild vorhanden sein sollten.

Wie Eurogamer erklärt, ist der KI-Algorithmus darauf trainiert, bestimmte Spiele mit extrem hohen Auflösungen (angeblich 64-faches Supersampling) zu betrachten, und wird auf eine Größe von nur wenigen Megabyte reduziert, bevor er zu den neuesten Nvidia-Treiberversionen hinzugefügt und allen Spielern zugänglich gemacht wird über die Welt. Ursprünglich musste Nvidia diesen Prozess von Spiel zu Spiel durchlaufen. Nun liefert Nvidia mit DLSS 2.0 eine generelle Lösung, sodass das KI-Modell nicht mehr für jedes Spiel trainiert werden muss.

Tatsächlich ist DLSS eine Echtzeitversion von Nvidias Screenshot-verbessernder Ansel-Technologie. Es rendert das Bild mit einer niedrigeren Auflösung, um die Leistung zu steigern, und wendet dann verschiedene Effekte an, um einen relativ vergleichbaren Gesamteffekt mit einer Erhöhung der Auflösung zu erzielen.

Das Ergebnis kann eine gemischte Sache sein, aber im Allgemeinen führt es zu höheren Bildraten ohne einen wesentlichen Verlust an visueller Wiedergabetreue. Nvidia behauptet, dass sich die Bildraten bei Remedy Entertainment um bis zu 75 % verbessern können Kontrolle wenn sowohl DLSS als auch Raytracing verwendet werden. Es ist normalerweise weniger ausgeprägt und nicht jeder ist ein Fan des letztendlichen Aussehens eines DLSS-Spiels, aber die Option ist sicherlich für diejenigen da, die ihre Spiele verschönern möchten, ohne die Kosten für eine höhere Auflösung.

Im Todesstrandung, Wir haben deutliche Verbesserungen bei 1440p gegenüber dem nativen Rendering festgestellt. Der Performance-Modus verlor einige der feineren Details auf der Rückseite, insbesondere auf dem Band. Der Qualitätsmodus behielt die meisten Details bei, während einige der rauen Kanten des nativen Renderings geglättet wurden. Unser Screenshot „DLSS aus“ zeigt die Qualität ohne jegliches Anti-Aliasing. Obwohl DLSS dieses Qualitätsniveau nicht beibehält, ist es sehr effektiv bei der Bekämpfung von Aliasing, während die meisten Details erhalten bleiben.

Wir haben kein Überschärfen festgestellt Todesstrandung, aber das ist etwas, auf das Sie bei der Verwendung von DLSS stoßen könnten.

Mit der Zeit besser

DLSS hat das Potenzial, Spielern, die bei Auflösungen über 1080p keine komfortablen Bildraten erreichen können, die Möglichkeit zu geben, dies mit Inferenz zu tun. DLSS könnte am Ende die wirkungsvollste Funktion der RTX-GPUs von Nvidia sein, die sich weiterentwickeln. Sie sind nicht so leistungsfähig, wie wir vielleicht gehofft hatten, und die Raytracing-Effekte sind hübsch, haben aber tendenziell einen beträchtlichen Einfluss auf die Leistung, aber DLSS gibt uns das Beste aus beiden Welten: Besser aussehende Spiele, die auch besser funktionieren.

Ursprünglich schien DLSS ein Nischenfeature für Low-End-Grafikkarten zu sein, aber das ist nicht der Fall. Stattdessen hat DLSS Spiele wie aktiviert Cyberpunk 2077 und Kontrolle um die visuelle Wiedergabetreue auf High-End-Hardware zu verbessern, ohne die Spiele unspielbar zu machen. DLSS verbessert Low-End-Hardware und gibt gleichzeitig einen Einblick in die Zukunft von High-End-Hardware.

Nvidia hat die RTX 3090 gezeigt, eine 1.500-Dollar-GPU mit 24 GB Speicher, die Spiele wie z Wolfenstein: YoungBlood bei 8K mit Raytracing und eingeschaltetem DLSS. Obwohl eine breite Akzeptanz von 8K noch in weiter Ferne liegt, werden 4K-Displays immer häufiger. Anstatt mit nativem 4K zu rendern und zu hoffen, bei etwa 50 fps bis 60 fps zu bleiben, können Spieler mit 1080p oder 1440p rendern und DLSS verwenden, um die fehlenden Informationen auszufüllen. Das Ergebnis sind höhere Bildraten ohne merklichen Verlust an Bildqualität.

DLSS verbessert sich auch ständig. Die neueste Version, DLSS 2.3, wurde im November veröffentlicht, um den KI-Algorithmus zu verbessern. Es ermöglicht jetzt eine intelligentere Nutzung von Bewegungsvektoren, was im Wesentlichen dazu beiträgt, das Aussehen von Objekten zu verbessern, wenn sie sich bewegen. Das Update reduziert auch Geisterbilder, lässt Partikeleffekte klarer aussehen und verbessert die zeitliche Stabilität. DLSS 2.3 wurde mit 16 Spieletiteln gestartet und weitere sind für 2022 geplant, während DLSS als Ganzes jetzt von über 100 Spielen unterstützt wird.

DLSS versus FSR versus RSR versus XeSS

AMD ist Nvidias größter Konkurrent, wenn es um Grafiktechnologie geht. Um mit DLSS zu konkurrieren, veröffentlichte AMD 2021 FidelityFX Super Resolution (FSR). Obwohl es das gleiche Ziel erreicht, die Grafik zu verbessern und gleichzeitig die Bildraten zu erhöhen, funktioniert FSR ganz anders als DLSS. FSR rendert Frames mit einer niedrigeren Auflösung und verwendet dann einen räumlichen Upscaling-Algorithmus von Open Source, um das Spiel so aussehen zu lassen, als ob es mit einer höheren Auflösung läuft und Bewegungsvektordaten nicht berücksichtigt. DLSS verwendet einen KI-Algorithmus, um die gleichen Ergebnisse zu liefern, aber diese Technik wird nur von Nvidias eigenen RTX-GPUs unterstützt. FSR hingegen kann auf nahezu jeder GPU funktionieren.

Zusätzlich zu FSR verfügt AMD auch über Radeon Super Resolution (RSR), eine räumliche Upscaling-Technik, die KI nutzt. Dies klingt zwar ähnlich wie DLSS, es gibt jedoch Unterschiede. RSR basiert auf demselben Algorithmus wie FidelityFX Super Resolution (FSR) und ist eine treiberbasierte Funktion, die über AMDs Adrenalin-Software bereitgestellt wird. RSR zielt darauf ab, die Lücke zu füllen, in der FSR nicht verfügbar ist, da letzteres direkt in bestimmte Spiele implementiert werden muss. Im Wesentlichen sollte RSR in fast jedem Spiel funktionieren, da es keine Entwickler benötigt, um es zu implementieren. Insbesondere ist FSR für neuere Nvidia- und AMD-GPUs verfügbar, und RSR hingegen ist nur mit AMDs RDNA-Karten kompatibel, zu denen die Serien Radeon RX 5000 und RX 6000 gehören.

Intel hat auch an seiner eigenen Super-Sampling-Technologie namens Intel XeSS oder Intel Xe Super Sampling gearbeitet. Diese Bild-Upscaling-Technologie verwendet sowohl räumliche als auch zeitliche Daten, dh sowohl Bilddaten als auch Bewegungsdaten, und nutzt KI, um die Bildqualität weiter zu verbessern. Es leitet die Daten durch ein trainiertes neuronales Netzwerk und nutzt maschinelles Lernen und KI, um die Bildqualität zu verbessern, was DLSS ähnelt.

Intel arbeitet an zwei Versionen von XeSS. Die erste nutzt die XMX-Matrix-Mathematikeinheiten, die in ihren neuen Xe-HPG-GPUs vorhanden sein werden, um die gesamte KI-Verarbeitung auf der Hardwareseite zu übernehmen. Die andere Version wird die weithin akzeptierte Vier-Elemente-Vektor-Punktprodukt-Anweisung (DP4a) verwenden, wodurch die Abhängigkeit von Intels eigener Hardware beseitigt wird. Laut Intel können Sie mit Intel XeSS eine 2-fache Leistungssteigerung erwarten, während Systeme mit langsamerer Hardware, die auf eine Auflösung von 1080p und niedrige Einstellungen beschränkt sind, in der Lage sein werden, Spiele mit 4K auszuführen. Intel hat auch Pläne, das XeSS SDK und die Tools als Open Source zu veröffentlichen.

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