Вместе с новыми видеокартами GeForce RTX, NVIDIA представила новую технологию под названием Deep Learning Super Sampling (DLSS). Мы уже обсудили реализацию DLSS в нашем обзоре видеокарт GeForce RTX 2080 Ti и GeForce RTX 2080 Founders Edition. NVIDIA также подготовила специальный тест Final Fantasy XV. Ранее он был доступен только прессе, но теперь выложен в открытый доступ.
На своем сайте NVIDIA опубликовала соответствующий анонс теста Final Fantasy XV с поддержкой DLSS. Однако разработчики Final Fantasy XV недавно заявили о том, что не будут больше добавлять в игру какие-либо расширения. Так что вряд ли в самой игре появится поддержка DLSS или эффекты RTX.
Если вы хотите нагрузить ядра Tensor своей видеокарты your GeForce RTX, то тест Final Fantasy XV позволяет это сделать - пусть даже мы вряд ли дождемся интеграции DLSS в саму игру. Тест Final Fantasy XV можно скачать напрямую у разработчиков.
Вчера вышел патч для Battlefield V, добавляющий эффекты DXR, и мы опубликовали первые тесты. Так что, по крайней мере, появилась одна игра, поддерживающая специальные аппаратные блоки новых видеокарт. Надеемся, вскоре появятся и другие игры.
Принцип работы DLSS
Позвольте разъяснить принцип работы DLSS. С одной стороны, у нас есть картинка, которая создается видеокартой (в меньшем разрешении, чем целевое). С другой стороны, предварительно рассчитанные идеальные кадры. Они были получены с помощью суперсемплинга 64x (64xAA) на суперкомпьютере NVIDIA SATURN V. Результат достигается через алгоритм сравнения отличий между картинкой видеокарты и идеальными кадрами. За инференс как раз отвечают ядра Tensor.
По сути, алгоритм DLSS представляет собой высоко специализированный (и временной) фильтр скейлинга. Конечно, результат уступает по качеству картинке в родном высоком разрешении, но приближается к ней благодаря оптимизациям и тренировке сети глубокого обучения. Чтобы получить такой же результат, как в высоком родном разрешении, сеть глубокого обучения должна обладать бесконечно большим массивом данных, а также тренироваться бесконечное время. Так что DLSS неизбежно приводит к неточностям и артефактам, другой вопрос, насколько они заметны.
Поскольку данные для тренировки доступны с суперсемплингом 64x, кадр 2K с масштабированием до 4K может выглядеть даже лучше, чем кадр в родном разрешении 4K. Но здесь все зависит от тренировки сети глубокого обучения, которая в конечном итоге и дает наилучший результат. Чем больше будет тренировок сети, тем лучше будет работать алгоритм.
На втором этапе внедрения технологии будет работать DLSS 2x, когда в качестве основы для алгоритма будет браться кадр с видеокарты в планируемом выходном разрешении (пока разрешение меньше). После чего будет выполняться такой же процесс инференса. Но на первом этапе кадр берется в меньшем разрешении, всегда выполняется масштабирование.