Nvidia намерена перезапустить одну из своих рабочих лошадок: DLSS, Аббревиатура расшифровывается как Глубокое изучение супер выборкиили Суперсэмплинг через искусственные нейронные сети.

Вы должны начать издалека чтобы понять, почему мы придумали эту технологию. Одним из ограничений видеоигр являются характеристики, доступные на конкретном оборудовании. В мире персональных компьютеров можно, настраивая графические параметры, получить несколько разных впечатлений. Я могу играть со скоростью 30 кадров в секунду, отдавая предпочтение графическим деталям, или уменьшить каждую настройку, чтобы играть со скоростью 120 кадров в секунду. Бюджет всегда был ограничен: GPU на 200 €, конечно, не имеет возможности GPU на 1000 €. Задача графического процессора - выбрать цвет пикселей, составляющих окончательное изображение. Чем меньше количество пикселей, тем быстрее он может выполнить вычисление и, следовательно, повысить производительность.

Resolutiongate

Пока Что, касание разрешения - одно из самых больших табу в мире компьютерных игрв то время как в мире консоли это используется ежедневно. Главным образом из-за того, что при воспроизведении на небольшом расстоянии от экрана потеря детализации, возникающая при распространении изображения с более низким разрешением по сравнению с исходным изображением на мониторе, совершенно очевидна. Так что в целом играть намного лучше, как минимум, но всегда с исходным разрешением вашего монитора для максимальной визуальной четкости.

В последние годы с распространением 4K и желание двигаться в направлении использования Ray TracingОсвещение в реальном времени, рассчитанное в соответствии с диффузией лучей, настолько близкое к реальности, насколько оно вычислительно тяжелое, было разработано много новых методов масштабирования, способных восстанавливать изображение с высоким разрешением, начиная с более низкого, с использованием все большего количества алгоритмов. эффективный и действенный. Методы временной реконструкции, такие как используемые в Rainbow Six Siege и Watch Dogs 2 или рендеринг в шахматном порядке, используемый в PlayStation 4, с отличными результатами. Это методы, которые все еще имеют много артефактов и ощутимую потерю качества, но они являются хорошими компромиссами для обеспечения обратной производительности.

Меньше значит больше

В последние годы разрабатывались многочисленные методы реконструкции и масштабирования изображений, основанные на алгоритмах глубокого обучения, с очень замечательными результатами, превосходящими те из любой другой ранее существовавшей программы или человеческой работы. Это были расчеты, выполненные не в реальном времени, поэтому они были полезны для восстановления старых фильмов или работ, разрушенных или испорченных временем, или для улучшения их фотогалереи в низком разрешении, детей технологически более коротких времен. Здесь Nvidia увидела возможность: если ей удалось выполнить нейронный алгоритм за время, сравнимое с генерацией кадра, она могла бы применять те же правила в видеоиграх в режиме реального времени.

Так вот одна из причин, почему архитектура Тьюринга настолько плотна с вычислительными блоками. Модуль FP32 для классического графического расчета, модуль INT32 для обработки многих эффектов, не требующих точности с плавающей запятой, без прерывания основного конвейера. RTX-модули для ускорения расчета пересечения лучей с геометрией игровых миров для реалистичного освещения. И, наконец, главные герои этой технологии: я Тензорное ядро, Единицы расчета, оптимизированные для разработки матриц, алгебраических структур на основе расчетов глубокого обучения.

Обучение DLSS 2.0
Изображения, восстановленные из сети, проверяются на соответствие изображениям с собственным разрешением 16K, чтобы определить, где алгоритм ошибочен, и улучшить его автономно.

Так вот, в конце 2018 года появился DLSS 1.0. И это были конечно не розы, а цветы, наоборот, технология была особенно незрелой. Подход Nvidia был особенно «имиджевый». Технология хорошо работала при выполнении простого масштабирования статических изображений, или, скорее, детерминированного, но гораздо реже с движущимися и динамическими видеоиграми. Каждое программное обеспечение нуждалось в особом обучении нейронной сети. Тензорные ядра очень медленно выполняли алгоритм, и это означало недоступность в некоторых конфигурациях. Риск состоял бы в том, чтобы иметь снижение производительности вместо увеличения. Качество конечных изображений было приемлемым только при стремлении получить 4K, а попытка использовать его в Full HD была самоубийством. Несмотря на обещания улучшений за счет дальнейшего обучения сети, мало что изменилось.

Всегда дорожите своими ошибками

Поэтому Nvidia решила переосмыслить технологию, сделав ее чем-то достойным использования и, прежде всего, намного более простым в использовании. DLSS 2.0 - огромный шаг вперед, совершенно новый способ восстановления изображения с первой итерации. У нас есть общий алгоритм, который больше не создается специально для каждой отдельной игры, поэтому применим ко всем программам и всем разрешениям. Алгоритм также был ускорен, в соответствии с тем, что теперь дом работает с удвоенной скоростью, полностью снимая любые ограничения конфигурации. Чтобы заменить информацию, созданную предыдущими выделенными сетями для каждой отдельной игры, Nvidia интегрировала векторную информацию о движении в кадре. Таким образом, после первого сгенерированного изображения создается временная обратная связь, а со второго и далее создается стабильное во времени изображение.

Этот метод является основой методов временной сглаживания, известных под названием TAA, которые имеют задачу сглаживания углов углов изображения. Таким образом, можно сказать, упрощая работу, проделанную техническими специалистами Nvidia, что DLSS 2.0 сочетает в себе высококачественный апскейлер с фильтром TAA. В результате, однако, это берет силы двух миров, а не худших сторон. Алгоритм также намного более гибок и представлен игроку на трех уровнях качества: Качество, Сбалансированность и Производительность. Последний работает на 50% от окончательного разрешения (4-кратное увеличение), Balanced, который работает на 57% от окончательного разрешения и Качество на 66%.

DLSS 2.0 от Nvidia, официальная презентация и техническое погружение.
Не только лучшие характеристики, но и лучшее качество графики, даже по сравнению с родным разрешением во многих деталях!

Новые игры поддерживаются, надеюсь, увеличится

Это не просто пропаганда, которой нечего трогать. Nvidia работает над тем, чтобы облегчить бремя разработчиков при внедрении этой технологии. Тем не менее, он требует доступа к векторной информации выше из игрового движка, к счастью, очень распространенного сегодня, учитывая использование TAA, но он по-прежнему не способен работать непосредственно из драйверов в любом существующем программном обеспечении. Я сам должен попробовать DLSS 2.0 в Deliver Us The Moonполучая производительность, которую я никогда не ожидал, имея возможность играть с разрешением 2560x1080 на всех частотах ультра, включая эффекты RTX, со скоростью кадров выше 60 кадров в секунду на RTX 2060.

УправлениеПрекрасный шутер Remedy Entertainment показал нам вкус DLSS 2.0 с предварительным вариантом, выполненным на обычных ядрах FP32. Теперь он получит со следующим расширением настоящий DLSS 2.0. Новости, которые заставляют меня делать второй заход. В качестве доказательства того, что нет необходимости иметь RTX, чтобы иметь возможность извлечь выгоду из повышения производительности, обеспечиваемого DLSS, Mechwarrior 5 будет оснащен этой технологией.

Я не знаю о вас, но я очень ценю этот дрейф в сторону технологий, которые стремятся повысить производительность, не жертвуя общим качеством графики, способными сделать наши видеокарты более универсальными и долговечными. Будущее за изменяемой скоростью будет будущим, учитывая его применение как на следующих консолях, так и на картах Тьюринга и последующих картах, но я убежден, что это новое воплощение DLSS действительно революционно и является тузом в дыре, на которой нужно сосредоточиться. Я должен был решить, я хотел бы, чтобы это было реализовано в каждой компьютерной игре отсюда до конца времен.