Тест Metro: Exodus с RTX и DLSS

Страница 3: Тесты DLSS

Поскольку многие читатели по-прежнему не совсем понимают принцип работы Deep Learning Super Sampling, позвольте его еще раз прояснить.

Для поддержки DLSS NVIDIA выполнила тренировку сети глубокого обучения на суперкомпьютере SATURN V. Для тренировки использовались кадры в разных игровых сценах, и процесс тренировки продолжается, сеть глубокого обучения совершенствуется.

Движок Temporal Stable Convolutional Autoencoder выполняет 500 млрд. операций FP16 в секунду, он создает 64 семпла, то есть просчитанных кадра. Полученные "идеальные" кадры затем оптимизируются по алгоритму суперсемплинга 64x (64xAA). Расчет сглаживания суперсемплинга 64x на настольном ПК вряд ли возможен, поскольку он займет слишком много времени. Именно поэтому использовался SATURN. Вместо обработки каждого пикселя на потоковом процессоре один раз, операция выполнялась 64 раза, каждая с небольшим смещением.

Результаты в виде идеальных кадров хранятся в тренированной сети глубокого обучения, к которой обращается система с видеокартой GeForce RTX. Для запросов используются выходные кадры видеокарты, сеть NGX и ядра Tensor. На первой стадии реализации NVIDIA поддерживает DLSS 1X со снижением целевого разрешения. То есть видеокарта просчитывает кадры с меньшим разрешением, после чего обращается в сеть глубокого обучения для получения кадра в полном разрешении. Например, если в игре выставлено разрешение 3.840 x 2.160 пикселей, то видеокарта будет выполнять расчет в разрешении 2.560 x 1.440 пикселей, после чего будет получен кадр в целевом разрешении 3.840 x 2.160 пикселей. Финальное разрешение составляет 3.840 x 2.160 пикселей, но видеокарте придется просчитывать картинку в разрешении 2.560 x 1.440 пикселей, что позволит ей получить существенно больше кадров в секунду. Благодаря использованию сети глубокого обучения кадр будет масштабирован до целевого разрешения. Таким образом, технология DLSS должна обеспечить более плавную игру в высоких разрешениях без ущерба качеству картинки.

Тесты DLSS

Технология Deep Learning Super Sampling работает в Metro: Exodus только в разрешениях 1.920 x 1.080, 2.560 x 1.440 и 3.840 x 2.160 пикселей. Другие разрешения не поддерживаются. Кроме того, выбор доступных разрешений зависит от видеокарты. Все три разрешения поддерживаются только на GeForce RTX 2070 и GeForce RTX 2080. В случае GeForce RTX 2060 активировать DLSS получится только в 1080p и 1440p. На GeForce RTX 2080 Ti, с другой стороны, доступны только 1440p и 2160p.

Прирост производительности от активации Deep Learning Super Sampling вполне ощутим, он составляет от 20% до 50% в зависимости от разрешения и видеокарты. Конечно, здесь все зависит и от сцены. DLSS позволяет более слабым видеокартам достичь порога плавности fps в нужном разрешении. Например, GeForce RTX 2060 с DXR в 1440p обеспечит почти 60 fps вместо 45 fps. В случае GeForce RTX 2070 можно вполне комфортно играть в 2160p. Видеокарты GeForce RTX 2080 и GeForce RTX 2080 Ti вполне ожидаемо обеспечивают более высокую частоту кадров.

Качество картинки DLSS

В тестах Final Fantasy XV после активации DLSS мы обнаружили мерцание горизонтальных и вертикальных кромок (заборы, провода, тонкие структуры и т.д.). Да и меньшее разрешение, в котором просчитывается DLSS, время от времени было заметно.

.

.

Слева - без DLSS, справа - с DLSS.

В Metro: Exodus активация DLSS приводит к заметно более размытой картинке. Размывание видно почти во всех сценах, но особенно на него обращаешь внимание в неподвижном положении персонажа.

.

.

Слева - без DLSS, справа - с DLSS.

При увеличении можно заметить мерцание вертикальных и горизонтальных кромок. Кстати, если вы заметили размывание, то будете постоянно заострять на этом внимание. Прирост производительности от активации DLSS существенный, но и потеря качества заметная.

На видеоролике, с другой стороны, подобная расфокусировка едва заметна, поскольку персонаж находится в постоянном движении.