El DLSS de NVIDIA, o el aprendizaje profundo de Super Muestling, se destaca como una característica revolucionaria en el mundo de los juegos de PC. Lanzado en 2019, DLSS no solo ha aumentado el rendimiento, sino que también ha agregado un valor significativo y longevidad a la serie de tarjetas gráficas RTX de NVIDIA. Esta tecnología es particularmente beneficiosa para los jugadores que juegan títulos que admiten DLSS, y su impacto continúa creciendo a medida que más juegos adoptan esta característica.
A lo largo de los años, DLSS ha visto numerosas actualizaciones, mejorando sus capacidades y diferenciándolas en las generaciones RTX de NVIDIA. Esta guía tiene como objetivo desmitificar qué es DLSS, su mecánica operativa, las diferencias entre sus versiones y su importancia para los jugadores, incluso aquellos que actualmente no usan GPU NVIDIA.
Contribuciones adicionales de Matthew S. Smith.
¿Qué es DLSS?
NVIDIA DLSS, o Learning Deep Learning Super Sample, es el sistema patentado de Nvidia diseñado para mejorar el rendimiento del juego y la calidad de la imagen. El término "súper muestreo" se refiere a su capacidad para mejorar los juegos a resoluciones más altas utilizando una red neuronal entrenada en datos extensos de juego. Este enfoque minimiza el golpe de rendimiento en comparación con establecer manualmente una resolución más alta en el juego.
Más allá de sus capacidades iniciales de elevación, DLSS ahora incluye características como la reconstrucción de rayos DLSS, que utiliza IA para mejorar la iluminación y la calidad de la sombra; Generación de cuadros de DLSS y generación de múltiples marcos, que mejoran las velocidades de cuadro al insertar marcos generados por IA; y DLAA (anti-aliasing de aprendizaje profundo), que aplica anti-aliasing mejorada con AI para gráficos superiores en la resolución nativa.
La súper resolución, la característica más reconocida de los DLS, es particularmente beneficioso cuando se combina con el trazado de rayos. En los juegos respaldados por DLSS, puede habilitar DLSS a través de varios modos como el rendimiento ultra, el rendimiento, el equilibrio y la calidad. Por ejemplo, en un juego como Cyberpunk 2077, la selección de la resolución 4K con el modo de calidad DLSS permite que el juego renderice a 1440p, que luego DLSS aumenta a 4K a 4K. Esto da como resultado velocidades de cuadro más altas debido a la menor resolución de renderizado y la capacidad de la IA para mejorar de manera efectiva.
La representación neuronal de DLSS difiere significativamente de las técnicas más antiguas como la representación de tablero de ajedrez. Puede agregar detalles no visibles en la resolución nativa y preservar los detalles perdidos en otros métodos de ampliación. Sin embargo, puede introducir artefactos como sombras "burbujeantes" o líneas parpadeantes, aunque estos problemas se han mitigado en gran medida con el advenimiento de DLSS 4.
El salto generacional: DLSS 3 a DLSS 4
Con la serie RTX 50, NVIDIA introdujo DLSS 4, que revisa el modelo AI que sustenta el sistema. DLSS 3 y su versión 3.5, que introdujo la generación de cuadros, utilizaron una red neuronal convolucional (CNN). Entrenado en vastas conjuntos de datos de contenido de videojuegos, el CNN analizó escenas y relaciones espaciales.
En contraste, DLSS 4 emplea un modelo de transformador, o TNN, capaz de analizar el doble de parámetros que su predecesor. Este modelo ofrece una comprensión más profunda de las escenas, anticipa los marcos futuros con mayor precisión y procesa elementos de manera más efectiva en todo el sistema DLSS.
La transición a TNN mejora significativamente el DLSS Super Muestling y la reconstrucción de rayos DLSS, conservando más detalles para el juego más nítido. Las texturas que una vez se perdieron ahora aparecen con una claridad mejorada, y los artefactos como las sombras burbujeantes y las líneas parpadeantes son menos comunes. El modelo TNN también mejora la generación de cuadros, lo que permite que DLSS 4 genere cuatro marcos artificiales para cada marco renderizado a través de la generación de múltiples marcos DLSS, aumentando drásticamente las velocidades de cuadro.
Para abordar las preocupaciones sobre el retraso de entrada, NVIDIA integra el reflejo NVIDIA 2.0, lo que reduce significativamente la latencia. Sin embargo, la generación de cuadros de DLSS aún puede producir fantasmas menores detrás de objetos en movimiento, particularmente en entornos más altos. NVIDIA permite sabiamente a los usuarios ajustar la configuración de generación de cuadros para que coincidan con la tasa de actualización de su monitor, evitando problemas como el desgarro de la pantalla.
Si bien la generación de múltiples marcos DLSS es exclusiva de la Serie RTX 50, todos los usuarios de RTX pueden acceder a los beneficios del nuevo modelo de transformador a través de la aplicación NVIDIA, lo que también permite al modo DLSS Ultra Performance y DLAA para juegos que no admiten de manera nativa estas opciones.
¿Por qué DLSS importa para los juegos?
DLSS cambia el juego para PC Gaming, particularmente para usuarios con GPU NVIDIA de rango medio o de bajo rendimiento. Permite el acceso a una configuración y resoluciones gráficas más altas que de otro modo serían inalcanzables. Además, DLSS extiende la vida útil de su GPU al habilitar las velocidades de cuadro jugables a través de configuraciones ajustadas o modos de rendimiento, por lo que es una solución rentable en una era de aumento de los precios de la GPU.
DLSS ha estimulado la competencia en el mercado, con AMD introduciendo FidelityFX Super Resolution (FSR) e Intel que ofrece XE Super Sample (Xess). Mientras que el DLSS de NVIDIA lidera en la calidad de imagen y las capacidades de generación de marcos, la presencia de estas alternativas ha reducido la relación precio / rendimiento en muchos escenarios de juegos.
Nvidia DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess
El DLSS de NVIDIA enfrenta la competencia de FSR de AMD e Xess de Intel. La calidad de imagen mejorada de DLSS 4 y las capacidades de generación de múltiples cuadros le dan una ventaja significativa. Mientras que AMD e Intel también ofrecen generación de escala y marco, la destreza de aprendizaje automático de NVIDIA da como resultado imágenes más crujientes y más consistentes con menos artefactos.
Vale la pena señalar que DLSS es exclusivo de las GPU de NVIDIA y requiere la implementación del desarrollador de juegos, a diferencia de la FSR de AMD. Aunque el número de juegos respaldados por DLSS ha crecido significativamente, no todos los juegos ofrecen esta característica de forma predeterminada.
Conclusión
Nvidia DLSS ha transformado el panorama de los juegos y continúa evolucionando. Es un testimonio del compromiso de Nvidia para mejorar las experiencias de los juegos y extender la vida de las GPU. Si bien no sin sus defectos, DLSS en su mejor momento es impresionante e impactante.
La competencia de AMD e Intel con sus propias tecnologías de ampliación destaca la naturaleza dinámica de los juegos de PC. Al elegir una GPU, es crucial sopesar sus características contra los juegos que juega para asegurarse de obtener el mejor valor para su inversión.
