Сравнение DLSS
Наконец-то вышла долгожданная игра Metro: Exodus с трассировкой лучей и суперсэмплингом с глубоким обучением (DLSS). Кроме того, Battlefield 5 получил обновление, позволяющее использовать DLSS. Серия RTX от Nvidia наконец-то нашла игровую площадку, чтобы проявить себя должным образом. Вся суть ядер Tensor в линейке карт RTX заключалась в том, чтобы улучшить отражение и сделать игры более «реалистичными». Для этого карты управляют настройками графики, такими как трассировка лучей. Однако вскоре после запуска мы обнаружили, что эти настройки значительно влияют на производительность.
Nvidia это понимала и уже работала над решением. Это решение - DLSS. С помощью DLSS игры могут эффективно «учиться» на шаблонах и тенденциях и хранить эти данные, чтобы представить их для будущего использования, вместо того, чтобы использовать драгоценную вычислительную мощность для воссоздания изображения. Такая функция, как DLSS, позволяет игре поддерживать более высокую частоту кадров и быть более удобной при более высоких разрешениях. Однако DLSS, который геймеры получили до сих пор, имеет небольшую проблему.
Проблема с DLSS на данный момент
Проблема, с которой сталкиваются геймеры с этой функцией, заключается в том, что она искажает или портит качество изображения, когда функция включена. Является ли это проблемой кеширования данных или что-то еще, NVIDIA должна выяснить и исправить. На данный момент это то, с чем игрокам приходится иметь дело, чтобы поддерживать более плавный игровой процесс. По сути, это компромисс между производительностью и графикой.
Технический директор по глубокому обучению в NVIDIA, Эндрю Эдельштейн, опубликовал сообщение это на сайте NVIDIA. Целью загрузки было помочь пользователям лучше понять, почему проблема была распространенной. Он говорит, что DLSS предназначалось для использования со скоростью 60 кадров в секунду или ниже и с более высоким разрешением, в противном случае DLSS не окажет большого повышения производительности. Кроме того, что касается проблем с качеством изображения, он сказал, что проблема будет исправлена в свое время.
Алгоритм глубокого обучения требует значительного количества базовых данных для понимания и воссоздания ситуации для будущего использования. Возможно, ему придется проанализировать одну и ту же сцену сотни раз, прежде чем он сможет сделать ее кристально чистую копию. Возможно, именно это и хотел Эндрю в своей загрузке. Конечно, NVIDIA работает над повышением скорости и аналитических возможностей алгоритма. Однако пока что мы можем только уделить этому больше времени и надеяться, что он улучшится с его прохождением.
Теги оборудование nvidia RTX
