Как показали тесты игры Control, она существенно выигрывает от эффектов RTX, которые реализованы весьма разумно, хотя производительность при этом снижается. С другой стороны, добавление Deep Learning Super Sampling (DLSS) поднимает fps до оригинального уровня без особого ущерба производительности в отличие от предыдущих реализаций DLSS.
Как мы и подозревали, NVIDIA внесла оптимизации в алгоритм, который существенно улучшает качество картинки c DLSS. NVIDIA опубликовала пост, наши коллеги из Digital Foundry провели дополнительный анализ, хотя NVIDIA так и не раскрыла все подробности.
Но перед тем, как мы перейдем к деталям, позвольте напомнить схему работы DLSS. NVIDIA тренирует сеть глубокого обучения с играми, причем кадры рассчитываются с 64 семплами на пиксель. Что соответствует идеальному рендерингу с максимальным качеством. В играх с поддержкой DLSS рендеринг выполняется в меньшем разрешении, чем разрешение монитора. Кадр, полученный в меньшем разрешении, затем обрабатывается с помощью информации сети глубокого обучения, в результате комбинируется новый кадр. Подобный процесс должен обеспечить качество, близкое к рендерингу в "родном" разрешении.
Control дает больше гибкости DLSS
В отличие от игр с поддержкой DLSS с прошлом, мы смогли активировать DLSS во всех трех разрешениях на всех трех видеокартах GeForce RTX. Так что в Control мы не столкнулись с особыми ограничениями по использованию DLSS. Причем для активации DLSS эффекты RTX не являются обязательным условием. Благодаря указанию в меню разрешения рендеринга и выходного, мы узнали, в каких разрешениях NVIDIA выполняет рендеринг на видеокарте.
| Выходное разрешение | Разрешение рендеринга |
| 1.920 x 1.080 пикселей | 1.280 x 720 пикселей |
| 2.560 x 1.440 пикселей | 1.706 x 960 пикселей |
| 3.840 x 2.160 пикселей | 2.560 x 1.440 пикселей |
При активной поддержке DLSS и выходном разрешении 1.920 x 1.080 пикселей рендеринг кадра выполняется в разрешении 1.280 x 720 пикселей. В случае выходного разрешения 2.560 x 1.440 пикселей видеокарта просчитывает 1.706 x 960 пикселей. Наконец, в случае UHD расчет выполняется в разрешении 2.560 x 1.440 пикселей.
Впрочем, разрешение рендеринга можно изменить. В папке игры Controler располагается файл renderer.ini, который достаточно отредактировать. Выбор "Output Resolution" и "Render Resolution" как раз позволяет определить уровень масштабирования и работы DLSS. Разве что следует соблюдать соотношение сторон. Как видим, Control обеспечивает более гибкую реализацию DLSS, чем игры ранее. Разве что придется редактировать текстовый файл. Честно говоря, было бы удобнее менять графические настройки напрямую в игре.
DLSS работает лучше простого масштабирования через движок игры
Наши коллеги Digital Foundry более детально оценили качество картинки Control. Они сравнили "родной" рендеринг, масштабирование средствами движка с TAA и DLSS с разными уровнями масштабирования.
Масштабирование средствами движка (с 1080p до 2160p) в паре с TAA выявило проблему мерцания тонких линий. Только в родном разрешении (2160p) с TAA подобных ошибок не было. Но с активными эффектами RTX играть в Control с разрешением 2160p можно лишь на видеокарте GeForce RTX 2080 Ti. Потому DLSS представляет собой актуальную альтернативу. Технология позволяет выполнять масштабирование с 1080p на 2160p без покупки дорогой видеокарты, причем в ряде случаев мы получаем преимущества. Границы объектов выглядят более четкими, и некоторые детали, которые были потеряны при масштабировании, DLSS вновь добавляет.
Реализация DLSS в Control обеспечивает более существенное улучшение качества по сравнению со всеми ранее вышедшими играми. Конечно, рендеринг в "родном" разрешении по-прежнему обеспечивает наилучшее качество рендеринга, но в случае Control вычислительная нагрузка тоже значительная.
Здесь весьма интересно обратиться к блогу NVIDIA. Сама NVIDIA описывает DLSS как "Image Processing Algorithm". А именно:
"(...) we started working on a new AI research model that used these artifacts to recreate details that would otherwise be lost from the final frame.
This AI research model has made tremendous progress and produces very high image quality. However, we have work to do to optimize the model's performance before bringing it to a shipping game.
Leveraging this AI research, we developed a new image processing algorithm that approximated our AI research model and fit within our performance budget. This image processing approach to DLSS is integrated into Control, and it delivers up to 75% faster frame rates."
Возникает вопрос, реализована ли поддержка DLSS в Control на модели ИИ или NVIDIA использует какой-либо другой более общий алгоритм масштабирования, который не опирается на ИИ вообще? Суть поста можно понимать двояко. Следующий раздел вообще можно назвать сенсационным:
"Our next step is optimizing our AI research model to run at higher FPS. Turing’s 110 Tensor teraflops are ready and waiting for this next round of innovation."
Таким образом, полная производительность 110 TOPS ядер Tensor пока не задействуется. Честно говоря, оценить загруженность блоков Tensor довольно сложно, как и любых других отдельных блоков. Утилита считывает общую нагрузку на GPU. Которая не дает подробностей о нагрузке на ядра RT и Tensor. Скорее всего, отображаются вычислительные операции FP16 на потоковых процессорах, но точно здесь сказать нельзя.
У DLSS есть весьма серьезный потенциал
Потенциал у DLSS имеется, что можно видеть по реализации в Control. Жаль, что NVIDIA смогла продвинуться с технологией DLSS лишь сейчас, а не летом прошлого года. Поддержку DLSS в Battlefield V, Metro Exodus, Final Fantasy XV, Shadow of the Tomb Raider и Anthem критиковали за низкое качество картинки. На данный момент качество DLSS можно назвать убедительным лишь в Control.
Потенциал у NVIDIA здесь действительно есть. Не зря прошлым летом была объявлена технология DLSS x2 в перспективе. NVIDIA на данный момент выполняет тренировку с выходным разрешением 2160p и 64x семплами на пиксель. Разрешение может удвоиться, как и количество семплов. В нынешней реализации результат по качеству уступает прямому рендерингу в "родном" разрешении, но здесь все зависит от дальнейшей тренировки сети глубокого обучения и оптимизаций. NVIDIA, по всей видимости, добавляет и другие оптимизации, не связанные с моделью ИИ. Что тоже входит в состав описанного выше "Image Processing Algorithm".
Чтобы дать идеальный результат, массив тренировки должен быть бесконечно большим, а сеть глубокого обучения тренироваться бесконечно долго. Поэтому все равно останутся какие-либо артефакты и неточности. Вопрос в том, насколько они заметны. Возможно, еще один способ (тот же "Image Processing Algorithm") позволяет минимизировать негативные эффекты. И в случае Control технология отлично работает.