DLSS：增強遊戲性能解釋了

NVIDIA的DLSS或深度學習超級抽樣是PC遊戲中的革命性功能，可顯著提高性能並延長NVIDIA的圖形卡的壽命。 DLSS於2019年推出，通過多次更新進化，完善了其在NVIDIA的RTX系列中的功能和有效性。本指南將深入研究DLSS，其運營機制，世代差異及其重要性，即使您當前不使用NVIDIA圖形卡。

*Matthew S. Smith的其他貢獻。

什麼是DLSS？

NVIDIA DLSS或深度學習超級抽樣是NVIDIA的專有技術，旨在提高視頻遊戲中的性能和圖像質量。 “超級抽樣”一詞是指使用經過廣泛的遊戲數據訓練的神經網絡將高檔遊戲提高到更高分辨率的能力。這種方法最大程度地減少了與手動在遊戲中設定更高分辨率相關的性能。

DLSS最初側重於升級，但現在涵蓋了各種系統以增強圖像質量的系統，例如DLSS射線重建，該系統使用AI來改善照明和陰影； DLSS框架的生成和多框架生成，它們插入AI生成的幀以增強FPS；和DLAA或深度學習的反陳述，它利用AI來增強本地分辨率能力以外的圖形。

超級分辨率是DLSS最知名的功能，與射線追踪配對時尤其有益。在以DLSS為基礎的遊戲中，您將在圖形設置中找到選項，以在超級性能，性能，平衡和質量等模式下激活DLSS。通過選擇一種模式，該遊戲以較低的fps呈現較低的分辨率呈現，然後使用機器學習來提高本機分辨率。例如，在Cyber​​punk 2077中，選擇DLSS質量模式的4K分辨率意味著遊戲呈現為1440p，DLSS然後將其提高到4K，這顯著提高了幀速率，因為在1440p和AI的AI'S升級功能時進行了易於處理。

DLSS的神經渲染與較舊的技術（如棋盤渲染）不同，通過添加在本地分辨率上看不到的細節並保留其他升級方法中丟失的細節。但是，它可能會引入“冒泡”陰影或閃爍的線條等文物，儘管隨著時間的流逝，這些文物已被減輕，尤其是在DLSS 4中。

世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4

NVIDIA借助RTX 50系列，引入了DLSS 4，該系列修改了AI模型以提高質量和能力。 DLSS 3（包括帶有框架生成的DLSS 3.5）使用了經過廣泛遊戲數據訓練的捲積神經網絡（CNN）。但是，DLSS 4轉向變壓器模型，稱為TNN，該模型可以分析兩倍的參數，以獲得更深入的場景理解。該模型的過程更複雜，包括遠程圖案，導致遊戲玩法更清晰，更好的紋理細節以及較少的工件，例如冒泡陰影和閃爍的線條。

TNN模型還顯著改善了框架的生成。 DLSS 4可以為每個渲染框架生成四個人造框架，即DLSS多框架生成的系統，可以顯著提高幀速率。為了減輕輸入滯後問題，NVIDIA綜合了NVIDIA反射2.0，從而降低了延遲以保持響應能力。但是，較高的框架生成設置可能會導致移動對像後面的小鬼魂。 NVIDIA提供可調節的設置，建議與顯示器的刷新率保持一致，以防止屏幕撕裂等問題。

即使沒有RTX 50系列，您也可以通過NVIDIA應用程序的DLSS Super分辨率的新變壓器模型和DLSS Ray重建的新變壓器受益，該應用程序也支持DLSS超級性能模式和DLAA，如果您的遊戲本來沒有將這些選項包含這些選項。

為什麼DLSS對遊戲至關重要？

DLSS是用於PC遊戲的遊戲改變者，特別是對於那些表現中等或較低性NVIDIA圖形卡的人。它可以解鎖更高的圖形設置和分辨率，從而延長了GPU的壽命。隨著圖形卡價格繼續上漲，DLSS通過允許您通過調整後的設置或性能模式保持可播放的幀速率來提供具有成本效益的解決方案。

DLSS還刺激了競爭，AMD和英特爾引入了他們的展望技術，AMD FidelityFX超級分辨率（FSR）和Intel XE Super Sampling（XESS）。儘管NVIDIA的DLSS 4提供了較高的圖像質量和較低延遲的多幀生成，但AMD和Intel的解決方案提供了可行的替代方案，儘管它們很難匹配Nvidia的機器學習能力。

NVIDIA DLSS與AMD FSR與Intel Xess

NVIDIA的DLSS面臨來自AMD的FidelityFX超級分辨率（FSR）和英特爾的XE Super Sampling（XESS）的競爭。 DLSS的邊緣在於其優越的圖像質量，具有DLSS 4和高級多幀生成，輸入延遲最少。儘管AMD和Intel提供了類似的放大和框架的生成，但NVIDIA的機器學習功能可提供更清晰，更一致的圖像，而工件較少。

但是，DLSS是NVIDIA圖形卡獨有的，需要遊戲開發人員的實現。儘管數百場遊戲支持DLSS，並且通過DLSS，FSR和XESS支持啟動了許多新的遊戲，但這並不能普遍保證。

結論

NVIDIA DLSS改變了遊戲行業，並繼續改善。它可以顯著增強遊戲體驗並延長GPU的壽命。儘管NVIDIA的DLSS現在與AMD和英特爾的產品相媲美，但其出色的機器學習能力保持了其領先優勢。在考慮PC遊戲硬件時，將GPU的成本和功能與您玩的遊戲保持平衡對於確定最佳價值的需求至關重要。