DLSS: गेमिंग प्रदर्शन को बढ़ाना समझाया गया

NVIDIA के DLSS, या डीप लर्निंग सुपर सैंपलिंग, पीसी गेमिंग में एक क्रांतिकारी विशेषता के रूप में खड़ा है, प्रदर्शन को काफी बढ़ाता है और NVIDIA के ग्राफिक्स कार्ड के जीवनकाल का विस्तार करता है। 2019 में पेश किया गया, DLSS कई अपडेट के माध्यम से विकसित हुआ है, NVIDIA की RTX श्रृंखला में इसकी कार्यक्षमता और प्रभावशीलता को परिष्कृत करता है। यह मार्गदर्शिका DLSS क्या है, इसके परिचालन यांत्रिकी, पीढ़ीगत अंतर और इसके महत्व में तल्लीन होगी, भले ही आप वर्तमान में NVIDIA ग्राफिक्स कार्ड का उपयोग नहीं कर रहे हों।

*मैथ्यू एस। स्मिथ द्वारा अतिरिक्त योगदान।*

DLSS क्या है?

एनवीडिया डीएलएसएस, या डीप लर्निंग सुपर सैंपलिंग, एनवीडिया की मालिकाना तकनीक है जिसे वीडियो गेम में प्रदर्शन और छवि गुणवत्ता दोनों को बढ़ावा देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। शब्द "सुपर सैंपलिंग" व्यापक गेमप्ले डेटा पर प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके उच्च संकल्पों के लिए अपस्केल गेम्स के लिए अपनी क्षमता को संदर्भित करता है। यह दृष्टिकोण आम तौर पर मैन्युअल रूप से उच्च संकल्पों को गेम में सेट करने के साथ जुड़े प्रदर्शन को कम करता है।

शुरू में अपस्कलिंग पर ध्यान केंद्रित किया गया था, डीएलएसएस अब छवि गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए विभिन्न प्रणालियों को शामिल करता है, जैसे कि डीएलएसएस रे पुनर्निर्माण, जो प्रकाश और छाया में सुधार करने के लिए एआई का उपयोग करता है; डीएलएसएस फ्रेम जनरेशन और मल्टी फ्रेम जेनरेशन, जो एफपीएस को बढ़ावा देने के लिए एआई-जनित फ्रेम डालते हैं; और डीएलएए, या डीप लर्निंग एंटी-अलियासिंग, जो मूल संकल्प क्षमताओं से परे ग्राफिक्स को बढ़ाने के लिए एआई का लाभ उठाता है।

सुपर रिज़ॉल्यूशन डीएलएसएस की सबसे मान्यता प्राप्त विशेषता है, विशेष रूप से लाभकारी जब रे ट्रेसिंग के साथ जोड़ा जाता है। DLSS- सक्षम गेम में, आपको अल्ट्रा प्रदर्शन, प्रदर्शन, संतुलित और गुणवत्ता जैसे मोड में DLSS को सक्रिय करने के लिए ग्राफिक्स सेटिंग्स में विकल्प मिलेंगे। एक मोड चुनकर, गेम उच्च एफपीएस के लिए एक कम रिज़ॉल्यूशन पर प्रस्तुत करता है, फिर अपने मूल संकल्प के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, साइबरपंक 2077 में, डीएलएसएस गुणवत्ता मोड के साथ 4K रिज़ॉल्यूशन का चयन करने का मतलब है कि गेम 1440p पर गेम रेंडर करता है, जो डीएलएसएस तब 4K तक अपस्केल करता है, 1440p और एआई की अपस्कलिंग क्षमताओं में आसान प्रसंस्करण के कारण फ्रेम दर में काफी सुधार करता है।

DLSS का तंत्रिका प्रतिपादन पुरानी तकनीकों से अलग है जैसे कि चेकबोर्ड रेंडरिंग, देशी रिज़ॉल्यूशन पर दिखाई नहीं देने वाले विवरणों को जोड़कर और अन्य अपस्कलिंग तरीकों में खोए हुए विवरण को संरक्षित करना। हालांकि, यह "बुदबुदाती" छाया या झिलमिलाहट लाइनों जैसी कलाकृतियों को पेश कर सकता है, हालांकि इन्हें समय के साथ कम कर दिया गया है, विशेष रूप से डीएलएसएस 4 के साथ।

पीढ़ीगत छलांग: DLSS 3 से DLSS 4

RTX 50-सीरीज़ के साथ, NVIDIA ने DLSS 4 पेश किया, जिसने गुणवत्ता और क्षमताओं को बढ़ाने के लिए AI मॉडल को फिर से तैयार किया। डीएलएसएस 3, फ्रेम जनरेशन के साथ डीएलएसएस 3.5 सहित, व्यापक गेम डेटा पर प्रशिक्षित एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) का उपयोग किया। हालांकि, DLSS 4 एक ट्रांसफॉर्मर मॉडल में शिफ्ट हो जाता है, जिसे TNN के रूप में जाना जाता है, जो एक गहरे दृश्य समझ के लिए दो बार कई मापदंडों का विश्लेषण कर सकता है। यह मॉडल अधिक परिष्कृत रूप से इनपुट करता है, जिसमें लंबी दूरी के पैटर्न शामिल हैं, जो शार्प गेमप्ले, बेहतर बनावट विस्तार और बुदबुदाती छाया और टिमटिमाती लाइनों जैसी कम कलाकृतियों के लिए अग्रणी है।

TNN मॉडल भी फ्रेम जनरेशन में काफी सुधार करता है। DLSS 4 प्रत्येक प्रदान किए गए फ्रेम के लिए चार कृत्रिम फ्रेम उत्पन्न कर सकता है, एक प्रणाली जिसे DLSS मल्टी फ्रेम जनरेशन कहा जाता है, जो नाटकीय रूप से फ्रेम दर बढ़ा सकता है। इनपुट लैग चिंताओं को कम करने के लिए, NVIDIA ने NVIDIA रिफ्लेक्स 2.0 को एकीकृत किया, जो जवाबदेही को बनाए रखने के लिए विलंबता को कम करता है। हालांकि, उच्च फ्रेम जनरेशन सेटिंग्स चलती वस्तुओं के पीछे मामूली भूत का कारण बन सकती हैं। NVIDIA स्क्रीन फाड़ जैसे मुद्दों को रोकने के लिए अपने मॉनिटर की ताज़ा दर के साथ संरेखण की सिफारिश करते हुए, समायोज्य सेटिंग्स प्रदान करता है।

यहां तक ​​कि RTX 50-सीरीज़ के बिना, आप NVIDIA ऐप के माध्यम से DLSS सुपर रिज़ॉल्यूशन और DLSS RAY RENOSTRUCTION के लिए नए ट्रांसफार्मर मॉडल से लाभ उठा सकते हैं, जो DLSS अल्ट्रा प्रदर्शन मोड और DLAA का भी समर्थन करता है यदि आपका गेम मूल रूप से इन विकल्पों को शामिल नहीं करता है।

गेमिंग के लिए DLSS क्यों मायने रखता है?

डीएलएसएस पीसी गेमिंग के लिए एक गेम-चेंजर है, विशेष रूप से मिड-रेंज या कम-प्रदर्शन एनवीडिया ग्राफिक्स कार्ड वाले लोगों के लिए। यह आपके GPU के जीवनकाल का विस्तार करते हुए, उच्च ग्राफिक्स सेटिंग्स और संकल्पों को अनलॉक करता है। जैसे-जैसे ग्राफिक्स कार्ड की कीमतें बढ़ती रहती हैं, डीएलएसएस आपको समायोजित सेटिंग्स या प्रदर्शन मोड के माध्यम से खेलने योग्य फ्रेम दरों को बनाए रखने की अनुमति देकर एक लागत प्रभावी समाधान प्रदान करता है।

डीएलएसएस ने भी प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा दिया है, एएमडी और इंटेल ने अपनी अपस्कलिंग टेक्नोलॉजीज, एएमडी फिडेलिटीएफएक्स सुपर रिज़ॉल्यूशन (एफएसआर) और इंटेल एक्सई सुपर सैंपलिंग (एक्सईएस) का परिचय दिया है। जबकि NVIDIA का DLSS 4 कम विलंबता के साथ बेहतर छवि गुणवत्ता और बहु-फ्रेम पीढ़ी प्रदान करता है, AMD और इंटेल के समाधान व्यवहार्य विकल्प प्रदान करते हैं, हालांकि वे NVIDIA की मशीन लर्निंग कौशल से मेल खाने के लिए संघर्ष करते हैं।

NVIDIA DLSS बनाम AMD FSR बनाम इंटेल Xess

NVIDIA का DLSS AMD के फिडेलिटीफएक्स सुपर रिज़ॉल्यूशन (FSR) और इंटेल के XE सुपर सैंपलिंग (XESS) से प्रतिस्पर्धा का सामना करता है। DLSS एज DLSS 4 के साथ अपनी बेहतर छवि गुणवत्ता और न्यूनतम इनपुट विलंबता के साथ उन्नत मल्टी-फ्रेम पीढ़ी में निहित है। जबकि एएमडी और इंटेल समान अपस्कलिंग और फ्रेम जनरेशन की पेशकश करते हैं, एनवीडिया की मशीन लर्निंग क्षमताएं कम कलाकृतियों के साथ कुरकुरा, अधिक सुसंगत छवियां प्रदान करती हैं।

हालांकि, DLSS NVIDIA ग्राफिक्स कार्ड के लिए अनन्य है और इसके लिए गेम डेवलपर कार्यान्वयन की आवश्यकता है। जबकि सैकड़ों गेम DLSS का समर्थन करते हैं, और कई नए शीर्षक DLSS, FSR और XESS सपोर्ट के साथ लॉन्च करते हैं, यह सार्वभौमिक रूप से गारंटी नहीं है।

निष्कर्ष

NVIDIA DLSS ने गेमिंग उद्योग को बदल दिया है और इसमें सुधार जारी है। यह गेमिंग अनुभव को काफी बढ़ाता है और GPU दीर्घायु का विस्तार करता है। हालांकि एनवीडिया के डीएलएसएस अब एएमडी और इंटेल के प्रसाद से प्रतिद्वंद्वी हैं, इसकी बेहतर मशीन सीखने की क्षमताएं इसकी बढ़त बनाए रखती हैं। पीसी गेमिंग हार्डवेयर पर विचार करते समय, जीपीयू की लागत और आपके द्वारा निभाए जाने वाले खेलों के साथ सुविधाओं को संतुलित करना आपकी आवश्यकताओं के लिए सबसे अच्छा मूल्य निर्धारित करने के लिए महत्वपूर्ण है।