Explicación del supermuestreo de aprendizaje profundo (DLSS 2.0)

DLSS o Deep Learning Super Sampling es la técnica de Nvidia para el escalado inteligente, que puede tomar una imagen renderizada a una resolución más baja y escalarla a una pantalla de mayor resolución, proporcionando así más rendimiento que el renderizado nativo. Nvidia introdujo esta técnica con la primera generación de la serie RTX de tarjetas gráficas. DLSS no es solo una técnica para el aumento de escala o el supermuestreo ordinario, sino que utiliza AI para aumentar de manera inteligente la calidad de la imagen que se renderizó a una resolución más baja para preservar la calidad de la imagen. Esto puede, en teoría, proporcionar lo mejor de ambos mundos, ya que la imagen mostrada seguirá siendo de alta calidad, mientras que el rendimiento también mejorará con respecto al renderizado nativo.



DLSS incluso puede mejorar la calidad de imagen en Wolfenstein: Youngblood - Imagen: Nvidia

Necesidad de DLSS

Entonces, ¿por qué necesitamos técnicas de ampliación de escala tan sofisticadas para obtener más rendimiento? Bueno, la realidad es que la tecnología de los monitores más nuevos se está desarrollando a un ritmo mucho más rápido que la tecnología de nuestros componentes de PC. Los monitores más nuevos pueden proporcionar una resolución 4K nítida con frecuencias de actualización de hasta 144 o incluso 165 Hz. La mayoría de los jugadores hoy en día consideran que 1440p 144Hz es el punto ideal para los juegos de alta gama. Conducir este tipo de resoluciones a estas frecuencias de actualización requiere una gran cantidad de potencia gráfica. En los juegos modernos, solo la mejor de las mejores GPU puede manejar juegos 4K 60 FPS con todo configurado en Ultra. Esto significa que si desea mejorar el rendimiento pero no quiere comprometer tanto la calidad de la imagen, la técnica de aumento de escala o supermuestreo DLSS puede resultar útil.



DLSS también puede ser importante para aquellos jugadores que quieren apuntar a una resolución 4K pero no tienen la potencia gráfica suficiente para hacerlo. Estos jugadores pueden recurrir a DLSS para esta tarea, ya que renderizaría el juego a una resolución más baja (digamos 1440p) y luego lo escalaría inteligentemente a 4K para obtener una imagen nítida pero un rendimiento aún mayor. DLSS puede resultar bastante útil en tarjetas gráficas RTX de gama media y de nivel de entrada y permite a los usuarios jugar a resoluciones más altas a velocidades de cuadro cómodas sin comprometer demasiado la calidad.



Trazado de rayos

Otra gran característica que se está poniendo a la vanguardia de los juegos de PC es el trazado de rayos en tiempo real. Nvidia anunció soporte para raytracing con su nueva serie RTX de tarjetas gráficas. El trazado de rayos es una técnica de representación que proporciona una representación precisa de la trayectoria de la luz en juegos y otras aplicaciones gráficas, lo que da como resultado una fidelidad gráfica mucho mayor, especialmente en sombras, reflejos e iluminación global. Si bien proporciona algunas imágenes impresionantes, el trazado de rayos tiene un gran impacto en el rendimiento. En muchos juegos, puede reducir la velocidad de fotogramas a la mitad, en comparación con el renderizado tradicional. Ingrese DLSS.



Raytracing viene con un gran éxito de rendimiento - Imagen: Techspot

Usando el poder de DLSS (y ahora el DLSS 2.0 muy mejorado), los jugadores con la serie RTX de tarjetas gráficas pueden aliviar gran parte de la pérdida de rendimiento que viene con Raytracing, y pueden disfrutar de una imagen de trazado de rayos de mayor fidelidad mientras retienen una mayor velocidad de fotogramas. Esta técnica es considerada extremadamente impresionante por los revisores y el público en general debido al hecho de que puede hacer que el trazado de rayos sea realmente reproducible a altas resoluciones, y conserva casi exactamente la misma calidad de imagen que la imagen renderizada tradicionalmente. DLSS es una necesidad absoluta con Raytracing y Nvidia hizo un buen trabajo desarrollando y lanzando estas dos técnicas simultáneamente.

Mejora de escala tradicional

Las técnicas de mejora y supermuestreo también han existido en el pasado. De hecho, están integrados en casi todos los juegos modernos e incluso en los paneles de control de Nvidia y AMD. Estas técnicas también implementan el mismo método básico de ampliación que DLSS; toman una imagen de menor resolución y la amplían para adaptarse a una pantalla de mayor resolución. Entonces, ¿qué los hace diferentes? La respuesta básicamente se reduce a dos cosas.



  • Calidad de salida: La calidad de la imagen de salida de los juegos tradicionalmente mejorados es generalmente más baja que con DLSS. Esto se debe a que DLSS utiliza IA para calcular y ajustar la calidad de la imagen de modo que se pueda minimizar la diferencia entre las imágenes nativas y las mejoradas. No existe tal procesamiento en las técnicas tradicionales de ampliación de escala, por lo que la calidad de la imagen de salida es menor que la del renderizado tradicional y el DLSS.
  • Golpe de rendimiento: Otro gran inconveniente del supermuestreo tradicional es el impacto en el rendimiento sobre DLSS. Esta ampliación puede representar la imagen a una resolución más baja, pero no proporciona una mejora del rendimiento suficiente para justificar la pérdida de calidad de la imagen. DLSS mitiga este problema al proporcionar un aumento masivo del rendimiento, al tiempo que conserva una calidad de imagen muy cercana a la calidad nativa. Es por eso que DLSS está siendo etiquetado como 'La próxima gran novedad' por muchos expertos en tecnología y revisores.

Qué hace que DLSS sea único

DLSS es una tecnología que ha sido desarrollada por Nvidia, líder mundial en trabajos innovadores como Deep Learning e Inteligencia Artificial. Es comprensible que DLSS tenga algunos trucos bajo la manga que eluden las técnicas tradicionales de mejora.

Mejora de AI

DLSS aprovecha el poder de la IA para calcular inteligentemente cómo renderizar la imagen a una resolución más baja mientras se mantiene intacta la máxima calidad. Utiliza el poder de las nuevas tarjetas RTX para realizar cálculos complejos y luego usa esos datos para ajustar la imagen final para que se vea lo más cerca posible del renderizado nativo. Esta es una tecnología extremadamente impresionante que esperamos continúe desarrollándose, ya que muchos incluso han apodado DLSS como el 'futuro de los juegos'.

Tensor de colores

Nvidia ha puesto núcleos de procesamiento dedicados en la serie RTX de tarjetas gráficas que se conocen como Tensor Cores. Estos núcleos actúan como sitios computacionales para el aprendizaje profundo y los cálculos de IA. Estos núcleos rápidos y altamente avanzados también se utilizan para cálculos DLSS. La tecnología de DLSS utiliza características de aprendizaje profundo de estos núcleos para preservar la calidad y proporcionar el máximo rendimiento mientras se juega. Sin embargo, esto también significa que DLSS solo está limitado al conjunto de tarjetas gráficas RTX con núcleos Tensor, y no se puede utilizar en tarjetas de la serie GTX más antiguas, o tarjetas de AMD para el caso.

Los núcleos Tensor de Nvidia manejan el procesamiento requerido para DLSS - Imagen: Nvidia

Sin impacto en la calidad visual

La característica distintiva de DLSS es su conservación de calidad extremadamente impresionante. Al utilizar el escalado tradicional mediante los menús del juego, los jugadores definitivamente pueden notar una falta de nitidez y nitidez en el juego después de que se haya renderizado a una resolución más baja. Esto no es un problema al usar DLSS. Aunque renderiza la imagen a una resolución más baja (a menudo hasta el 66% de la resolución original), la imagen mejorada resultante es mucho mejor que la que obtendría con el aumento de escala tradicional. Es tan impresionante que la mayoría de los reproductores no pueden diferenciar entre una imagen renderizada de forma nativa con una resolución más alta y una imagen mejorada por DLSS. Esta es una hazaña pionera en los juegos, ya que los jugadores siempre buscan un equilibrio entre calidad y rendimiento. Con DLSS, tienen la posibilidad de obtener ambos.

DLSS no compromete la calidad visual. - Imagen: Nvidia

Ganancias de rendimiento significativas

La ventaja más notable de DLSS y posiblemente todo el incentivo detrás de su desarrollo es la mejora significativa en el rendimiento mientras DLSS está encendido. Este rendimiento proviene del simple hecho de que DLSS está renderizando el juego a una resolución más baja y luego lo escala usando IA para igualar la resolución de salida del monitor. Usando las características de aprendizaje profundo de la serie RTX de tarjetas gráficas, DLSS puede generar la imagen en una calidad que coincide con la imagen renderizada de forma nativa.

Control mediante el modo de calidad DLSS ofrece un rendimiento y una calidad de imagen mucho mejores que el renderizado nativo - Imagen: Nvidia

Hace que Raytracing sea jugable

Raytracing surgió de la nada en 2018 y de repente se convirtió en la vanguardia de los juegos de PC con Nvidia impulsando esta función con fuerza e incluso marcando sus nuevas tarjetas gráficas como 'RTX' en lugar de su esquema de nombres GTX habitual. Si bien el trazado de rayos es una característica interesante y única que aumenta la calidad visual del juego, la industria del juego todavía no está preparada para cambiar por completo al renderizado con trazado de rayos sobre el renderizado tradicional.

Una gran razón de esto es el impacto de rendimiento que viene con Raytracing. Con solo activar Raytracing, algunos juegos pueden experimentar una pérdida de rendimiento de hasta la MITAD de la velocidad de fotogramas original. Esto significa que está comprometiendo significativamente el rendimiento incluso con las tarjetas gráficas más avanzadas.

Aquí es donde entra en juego DLSS. DLSS puede hacer que esta nueva característica se pueda reproducir incluso en los juegos más exigentes. Al renderizar la imagen a una resolución más baja y luego escalarla sin ninguna pérdida de calidad visual, DLSS puede compensar el impacto de rendimiento que Raytracing normalmente trae a los juegos. Esta es la razón por la que la mayoría de los juegos que admiten Raytracing también son compatibles con DLSS para que se puedan usar juntos para una experiencia casi perfecta.

Aumento significativo del rendimiento en el control cuando DLSS está encendido con RayTracing - Imagen: Nvidia

Presets personalizables

DLSS 2.0 mejora aún más el marco establecido por DLSS e introduce ajustes preestablecidos más personalizables. Ahora los usuarios pueden elegir entre 3 ajustes preestablecidos llamados Calidad, Equilibrado y Rendimiento. Los 3 ajustes preestablecidos mejoran el rendimiento de alguna manera, mientras que el ajuste preestablecido Calidad puede incluso mejorar la calidad de la imagen en comparación con el renderizado nativo. DLSS 2.0 ahora también ha introducido un ajuste preestablecido de Ultra Performance para juegos de 8K con la GeForce RTX 3090 que realmente hace posible los juegos de 8K.

El nuevo DLSS 2.0 mejora enormemente con respecto a la primera generación - Imagen: Nvidia

Bajo el capó

Nvidia ha explicado la mecánica detrás de su tecnología DLSS 2.0 en su sitio web oficial. Sabemos que Nvidia está utilizando un sistema llamado Neural Graphics Framework o NGX, que utiliza la capacidad de una supercomputadora con tecnología NGX para aprender y mejorar en los cálculos de IA. DLSS 2.0 tiene dos entradas principales en la red AI:

  • Imágenes con alias de baja resolución generadas por el motor del juego
  • Vectores de movimiento de baja resolución de las mismas imágenes, también generados por el motor del juego

Luego, Nvidia usa un proceso conocido como retroalimentación temporal para 'estimar' cómo se verá el marco. Luego, un tipo especial de codificador automático de IA toma el fotograma actual de baja resolución y el fotograma anterior de alta resolución para determinar, píxel por píxel, cómo generar un fotograma actual de mayor calidad. Nvidia también está tomando medidas simultáneamente para mejorar la comprensión del proceso por parte de la supercomputadora:

Durante el proceso de entrenamiento, la imagen de salida se compara con una imagen de referencia de 16K de ultra alta calidad renderizada fuera de línea, y la diferencia se comunica a la red para que pueda continuar aprendiendo y mejorando sus resultados. Este proceso se repite decenas de miles de veces en la supercomputadora hasta que la red genera de manera confiable imágenes de alta calidad y alta resolución.

Una vez que la red está capacitada, NGX entrega el modelo AI a su PC o computadora portátil GeForce RTX a través de controladores Game Ready y actualizaciones OTA. Con los núcleos tensores de Turing que ofrecen hasta 110 teraflops de potencia de IA dedicada, la red DLSS se puede ejecutar en tiempo real simultáneamente con un juego 3D intensivo. Esto simplemente no era posible antes de Turing y Tensor Cores.

Apoyo

DLSS es una tecnología relativamente nueva que todavía está en pañales. Si bien más y más juegos están comenzando a admitir esta función, todavía existe un enorme catálogo de juegos antiguos que probablemente nunca la admitirán. Sin embargo, podemos esperar una gran inversión en DLSS y Raytracing en el futuro, ya que tanto Nvidia como AMD ahora tienen soporte para estas características (se supone que AMD anunciará pronto un competidor DLSS), así como las consolas de próxima generación, la PlayStation 5 y la Xbox Series X.

Recientemente, con el lanzamiento de la serie RTX 3000, Nvidia ha ampliado su catálogo de juegos que admiten esta función. DLSS 2.0 ahora llega a Cyberpunk 2077, Call of Duty: Black Ops Cold War, Fortnite, Watch Dogs Legion, Boundary y Bright Memory: Infinite. Otros títulos notables que ya tienen soporte para DLSS 2.0 incluyen Muerte varada , Himno , F1 2020, Control, Líbranos de la Luna, MechWarrior 5 y Wolfenstein: Youngblood.

La lista de juegos compatibles con DLSS 2.0 sigue creciendo - Imagen: Nvidia

Si bien esta biblioteca no es gigantesca de ninguna manera, se debe tener en cuenta el potencial futuro de una tecnología tan impresionante como DLSS. Con su enorme mejora de rendimiento y su conjunto de características diversas, DLSS puede ser la pieza central de los juegos en el futuro cercano, especialmente con tecnologías innovadoras como Raytracing que están a la vanguardia. Nvidia también afirma que su tecnología DLSS continúa aprendiendo y mejorando a través de la IA, lo cual es algo bueno para todos los jugadores de PC deseosos de disfrutar de imágenes impresionantes a altas velocidades de fotogramas.

Conclusión

DLSS o Deep Learning Super Sampling es una tecnología increíblemente impresionante desarrollada por Nvidia. Ofrece una gran mejora en el rendimiento sobre la representación nativa tradicional, sin comprometer en absoluto la calidad de la imagen. Esto es posible gracias a un extenso trabajo en los campos de la IA y el aprendizaje profundo de Nvidia.

Aprovechando el poder de la serie RTX de tarjetas gráficas, DLSS puede proporcionar una calidad de imagen casi indistinguible a la resolución nativa, al mismo tiempo que proporciona un gran aumento de velocidad de fotogramas que puede hacer que el trazado de rayos y resoluciones más altas como 4K se puedan reproducir. DLSS continúa expandiendo su biblioteca de juegos compatibles, y esperamos que continúe mejorando también para que los jugadores puedan disfrutar de las imágenes que aman a la velocidad de cuadros que desean.