Sự tiến bộ của công nghệ là không thể tha thứ được và không nơi nào đúng hơn với phần cứng đồ họa. Mỗi năm thẻ nhận được nhanh hơn đáng kể và mang lại một bộ từ viết tắt hoàn toàn mới cho các thủ thuật đồ họa lạ mắt.
Nhìn vào cài đặt trực quan cho các trò chơi trên PC, bạn sẽ bắt gặp một món salad từ có chứa các loại cốm ngon như MSAA, FXAA, SMAAvà WWJD. OK, có thể không phải là cái cuối cùng.
Nếu bạn là chủ sở hữu may mắn của thẻ Nvidia GeForce RTX mới, giờ đây bạn cũng có thể chọn bật thứ gọi là DLSS. Nó là viết tắt của Deep Learning Super Samplingvà là một phần lớn của các tính năng phần cứng thế hệ tiếp theo được tìm thấy trong thẻ Nvidia RTX.
Tại thời điểm viết, chỉ những thẻ này có phần cứng cần thiết để chạy DLSS:
Phần cứng cụ thể được đề cập được gọi là lõi Máy kéo, với mỗi mô hình có một số lượng khác nhau của các bộ xử lý chuyên ngành.
Các lõi căng được thiết kế để tăng tốc các tác vụ học máy, mà DLSS là một ví dụ về. Nếu bạn không sử dụng DLSS, phần thẻ đó sẽ không hoạt động. Điều này có nghĩa là bạn không sử dụng toàn bộ dung lượng GPU mới sáng bóng của mình nếu DLSS có sẵn, nhưng vẫn tắt.
Có nhiều thứ hơn thế. Để hiểu DLSS mang lại giá trị gì cho bảng, chúng ta phải đi sâu vào một vài khái niệm liên quan.
Một đường vòng nhanh vào Độ phân giải nội bộ & nâng cấp nội bộ
TV và màn hình hiện đại có những gì được gọi là bản địa trực tuyến độ phân giải. Điều này chỉ có nghĩa là màn hình có một số pixel vật lý cụ thể. Nếu hình ảnh bạn đang hiển thị trên màn hình đó khác với độ phân giải gốc chính xác, thì nó phải được điều chỉnh theo tỷ lệ hoặc tăng xuống để làm cho nó phù hợp.
Vì vậy, nếu bạn xuất ra một Ví dụ, hình ảnh HD thành Màn hình 4K, nó sẽ trông khá khối và lởm chởm. Cũng giống như bạn đã phóng to một bức ảnh kỹ thuật số quá xa. Tuy nhiên, trên thực tế, video HD trông chỉ đẹp trên TV 4K, nếu có lẽ kém sắc hơn một chút so với cảnh 4K gốc. Đó là bởi vì TV có một phần cứng được gọi là một phần mềm nâng cấp, xử lý và lọc hình ảnh có độ phân giải thấp hơn để có thể chấp nhận được.
Vấn đề là chất lượng của phần cứng nâng cấp khác nhau giữa các thương hiệu hiển thị và các mô hình. Đó là lý do tại sao các GPU thường đi kèm với công nghệ chia tỷ lệ của riêng chúng. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển trò chơi có toàn quyền kiểm soát chất lượng hình ảnh cuối cùng.
Tuy nhiên, hầu hết các trò chơi trên console không hiển thị ở độ phân giải 4K gốc. Chúng có độ phân giải nội bộ trên nền tảng thấp hơn, giúp giảm bớt căng thẳng cho GPU. Hình ảnh đó sau đó được thu nhỏ lại để trông đẹp nhất có thể trên màn hình độ phân giải cao bằng cách sử dụng công nghệ chia tỷ lệ nội bộ của bảng điều khiển.
Trên thực tế, DLSS là một phương pháp tinh vi giúp kết xuất trò chơi trên PC ở độ phân giải thấp hơn và sau đó sử dụng công nghệ DLSS để nâng cấp nó cho màn hình được kết nối. Về lý thuyết, điều này dẫn đến một sự gia tăng đáng kể trong hiệu suất.
Mặc dù nghe có vẻ giống như những gì mà xảy ra trên các máy chơi game 4K, nhưng DLSS thực sự là một điều đặc biệt. Tất cả là nhờ vào việc học sâu của Google.
Cái gì mà The Deep Learning Deep Bit About?
Deep learning là một kỹ thuật học máy sử dụng mạng lưới thần kinh mô phỏng. Nói cách khác, một xấp xỉ kỹ thuật số về cách các tế bào thần kinh trong não của bạn học và tạo ra giải pháp cho các vấn đề phức tạp.
Nó khởi động công nghệ, trong số những thứ khác, cho phép máy tính nhận diện khuôn mặt và cho phép robot hiểu và điều hướng thế giới xung quanh. Nó cũng chịu trách nhiệm cho các nhóm gần đây của sâu. Đó là nước sốt bí mật của DLSS.
Mạng nơ-ron yêu cầu đào tạo trực tuyến, cơ bản là hiển thị các ví dụ thực tế về việc nên làm gì đó. Nếu bạn muốn dạy cho mạng cách nhận diện khuôn mặt, bạn chỉ cho nó hàng triệu khuôn mặt, để nó tìm hiểu các đặc điểm và kiểu tạo nên khuôn mặt điển hình. Nếu nó học đúng bài học, bạn có thể hiển thị bất kỳ hình ảnh nào có khuôn mặt trong đó và nó sẽ chọn nó ngay lập tức.
Những gì Nvidia đã làm là đào tạo phần mềm học sâu của họ trên các hình ảnh có độ phân giải cực cao từ các trò chơi hỗ trợ DLSS. Mạng nơ-ron tìm hiểu trò chơi mà nên nên trông như thế nào khi được kết xuất bằng hiệu năng đồ họa ở cấp độ siêu máy tính. sẽ trông giống như nếu một máy tính mạnh hơn, mạnh hơn nhiều so với máy tính của bạn đã thể hiện cảnh đó. Nếu điều đó nghe có vẻ giống như ma thuật đen đối với bạn, thì bạn không đơn độc!
Khi nào nên sử dụng DLSS
Trước hết, bạn chỉ có thể sử dụng DLSS trong các trò chơi hỗ trợ nó, một danh sách đang phát triển nhanh chóng, rất may. Mỗi tiêu đề cũng có các yêu cầu riêng đối với DLSS, chẳng hạn như hiển thị ở độ phân giải tối thiểu, bởi vì đó là những gì mà mạng lưới thần kinh đã được đào tạo.
Tuy nhiên, bộ não lớn tại Nvidia không ngừng học hỏi và tính năng DLSS trên thẻ của bạn sẽ tiếp tục được cập nhật, mở rộng hỗ trợ và chất lượng cho mỗi tiêu đề.
Cách tốt nhất để biết bạn có nên sử dụng DLSS trong các trò chơi của mình hay không nhãn cầu kết quả. So sánh nó với nâng cấp truyền thống hoặc khử răng cưa để xem cái nào dễ chịu hơn. Hiệu suất cũng là một yếu tố quyết định quan trọng. Nếu bạn đang nhắm mục tiêu 60 khung hình mỗi giây, nhưng có thể đạt được điều đó, DLSS là một lựa chọn tốt.
Tuy nhiên, nếu bạn đang có tốc độ khung hình cao, DLSS thực sự có thể làm mọi thứ chậm lại. Điều đó vì các lõi tenor cần một lượng thời gian cố định để xử lý từng khung. Ngay bây giờ, họ có thể làm điều đó đủ nhanh để chơi tốc độ khung hình cao.
Về cơ bản, DLSS hữu ích nhất khi sử dụng màn hình độ phân giải cao (ví dụ độ phân giải 4K, ultrawide hoặc 1440p) với tốc độ khung hình mục tiêu ở khoảng 60 khung hình mỗi giây. Nó cũng cực kỳ hữu ích khi kích hoạt thủ thuật nhóm chính khác của thẻ RTX - dò tia. DLSS có thể bù đắp sự mất hiệu suất của quá trình dò tia khá tốt, với kết quả cuối cùng rất tuyệt vời.
Điều đó ít nhất bạn cần biết trước khi quyết định sử dụng DLSS hay không. Chỉ cần nhớ rằng công nghệ này đang thay đổi nhanh chóng, vì vậy nếu bạn không thích kết quả ngày hôm nay, hãy quay lại sau một vài tháng và cuối cùng bạn có thể bị thổi bay.