DLSS：革新遊戲性能

自2019年推出以來，NVIDIA的深度學習超級抽樣（DLSS）已徹底改變了PC遊戲。通過提高性能和圖像質量，DLSS顯著延長了NVIDIA RTX圖形卡的價值和壽命，尤其是針對支持這項技術標題的遊戲玩家。

多年來，DLSS通過大量更新，完善其操作，有效性和區分NVIDIA RTX世代的功能。本指南將深入研究DLSS的本質，其功能，跨版本的差異以及其對遊戲玩家的重要性，即使是尚未配備NVIDIA硬件的人。

*Matthew S. Smith的其他貢獻。

什麼是DLSS？

NVIDIA DLSS或深度學習超級抽樣，是一項專有技術，旨在提高視頻遊戲的性能和視覺保真度。 “超級抽樣”一詞是指智能高檔遊戲決議的能力。 DLSS利用NVIDIA的神經網絡進行了廣泛的遊戲錄像培訓，實現了這一升級，而無需在遊戲中手動設定更高分辨率的情況下進行的表現。

最初，DLSS專注於升級，但此後已擴展到包括增強圖像質量的其他系統。其中包括DLSS射線重建，可利用AI改善照明和陰影質量； DLSS框架的生成和多框架生成，通過插入AI生成的幀來提高幀速率；和DLAA（深度學習反疊縮），與通過AI增強的抗降解相比，它提供了優越的圖形。

超級分辨率是DLSS最知名的功能，當啟用射線跟踪時，特別有益。在受支持的遊戲中，您可以以各種模式啟用DLS，例如超級性能，性能，平衡和質量。每種模式都以較低的分辨率呈現遊戲，以提高幀速率，然後使用機器學習來提高監視器的本機分辨率。例如，在Cyberpunk 2077中，選擇DLSS質量模式的4K分辨率導致遊戲呈現為1440p，然後DLSS然後將其提高到4K，從而顯著提高了幀速率。

DLSS的神經渲染是諸如Checerboard渲染之類的傳統方法的飛躍。它不僅保留了其他高尺度技術中丟失的細節，而且還可以在本地分辨率下添加不可見的細節。但是，它可以引入諸如“冒泡”陰影或閃爍線之類的文物，儘管在DLSS 4中已大大減少了這些文物。

世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4

隨著RTX 50系列的推出，NVIDIA推出了DLSS 4，該DLSS 4徹底徹底攻擊了該技術基礎的AI模型，從而提高了其質量和能力。 DLSS 3，包括帶有框架生成的DLSS 3.5，使用卷積神經網絡（CNN）來分析遊戲場景和空間關係。但是，DLSS 4採用了更高級的變壓器模型，稱為TNN，能夠處理兩倍的參數並更深入地理解場景。

這個新模型可顯著改善DLSS超級採樣和DLSS射線重建，保留更細節，並減少諸如冒泡陰影和閃爍的線條等文物。 DLSS 4還增強了幀的生成，新的DLSS多框架生成系統能夠為每個渲染框架創建四個人工框架，從而極大地提高了幀速率。為了減輕對輸入滯後的擔憂，NVIDIA整合了NVIDIA反射2.0，從而降低了延遲以保持響應能力。

儘管DLSS多幀生成是RTX 50系列的獨有的，但Transformer模型的好處可通過NVIDIA應用程序提供給所有RTX用戶，該應用程序還允許在不本來支持這些功能的遊戲中啟用DLSS超級性能模式和DLAA。

為什麼DLSS對遊戲至關重要？

DLSS是PC遊戲的關鍵進步。對於具有中等範圍或較低性NVIDIA GPU的遊戲玩家，它可以解鎖更高的圖形設置和決議。它還可以通過調整後的設置或性能模式允許可玩的幀速率來延長GPU的壽命，從而使其成為預算意識遊戲玩家的寶貴功能。

DLSS不僅改變了NVIDIA的產品，而且還刺激了像AMD和Intel這樣的競爭對手開發自己的展望技術，AMD FidelityFX超級分辨率（FSR）和Intel XE Super Super Sampling（XESS）。儘管DLSS提高了GPU定價的標準，但在許多情況下，它也降低了性能與成本的比率。

NVIDIA DLSS與AMD FSR與Intel Xess

NVIDIA的DLSS面臨來自AMD的FidelityFX超級分辨率（FSR）和英特爾的XE Super Sampling（XESS）的競爭。 DLSS 4提供了卓越的圖像質量和多幀的生成，並具有最小的輸入延遲，使其與競爭對手區分開來。儘管AMD和Intel提供了類似的放大和框架生成功能，但DLSS的機器學習能力使Nvidia具有顯著的優勢，從而產生了更清晰的圖像和遊戲過程中的偽像更少。

值得注意的是，與AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA GPU獨有的，並且需要遊戲開發人員的實施。儘管DLSS支持的遊戲的數量已大大增加，包括許多備受矚目的遊戲，但並非普遍可用。