DLSS：增強遊戲性能解釋了

NVIDIA的DLSS或深度學習超級抽樣是PC遊戲領域的關鍵創新，革新性能並延長了圖形卡的壽命。 DLSS於2019年推出，通過多次迭代發展，增強了其功能和NVIDIA RTX系列中的功能。本指南將深入研究DLSS，其機制，版本之間的差異以及為什麼它具有重要意義 - 即使對於當前不使用NVIDIA圖形卡的人也是如此。

Matthew S. Smith的其他貢獻。

什麼是DLSS？

NVIDIA DLSS（深度學習超級抽樣）是一個專有系統，旨在提高遊戲的性能和視覺質量。 “超級抽樣”方面是指使用經過廣泛遊戲數據訓練的神經網絡將游戲提高到更高分辨率的能力。與手動在遊戲中設置更高的分辨率相比，這種方法允許更高的分辨率具有最小的性能影響。

除了最初的放大功能外，DLSS現在還涵蓋了增強圖像質量的幾個系統。其中包括DLSS射線重建，可利用AI改善照明和陰影質量； DLSS框架的生成和多框架生成，它們使用AI插入其他幀以增強FPS；和DLAA（深度學習反逐疊），可增強本地分辨率能力之外的圖形。

超級分辨率是DLSS最知名的功能，與射線追踪搭配時特別有益。在受支持的遊戲中，您可以通過各種模式啟用DLS，例如超級性能，性能，平衡和質量。例如，在Cyber​​punk 2077中，選擇DLSS質量模式的4K分辨率意味著該遊戲以1440p的速度呈現，然後DLSS然後將其提高到4K，因此由於較低的渲染分辨率和AI-driven驅動的升級，導致幀速率明顯更高。

DLSS的神經渲染與較舊技術（如棋盤渲染）不同，在其他升級方法中添加了本機分辨率不可見的詳細信息，並保留了丟失的細節。但是，它可以引入“冒泡”陰影或閃爍的線條等文物，儘管DLSS 4大大減少了這些偽影。

世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4

NVIDIA借助RTX 50系列，引入了DLSS 4，該DLSS 4大修了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）使用了在龐大的視頻遊戲數據集中訓練的捲積神經網絡（CNN）。但是，DLSS 4轉移到變壓器模型或TNN，能夠分析兩倍的參數，以獲得更深的場景理解。該模型更複雜地解釋輸入，包括遠程模式，從而導致遊戲玩法更加清晰和減少工件。

DLSS 4的TNN模型可顯著改善超級採樣和射線重建，保留更細節並減少視覺異常。此外，DLSS多框架生成現在可以為每個渲染框架生成四個人造框架，從而大大提高幀速率。為了減輕對輸入滯後的擔憂，NVIDIA整合了NVIDIA反射2.0，從而降低了延遲以保持響應能力。

雖然DLSS多幀生成是RTX 50系列的獨有的，但所有RTX用戶都可以通過NVIDIA應用程序獲得新的變壓器模型的圖像質量好處，該應用程序還允許在不支持遊戲中啟用DLSS Ultra性能模式和DLAA。

為什麼DLSS對遊戲至關重要？

DLSS是用於PC遊戲的遊戲改變者，特別是對於具有中端或低性能NVIDIA圖形卡的用戶。它可以實現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通過調整設置或性能模式提供了一種具有成本效益的方式來維持可播放的幀速率。

DLSS還激發了競爭，AMD和英特爾引入了自己的展望技術，AMD FidelityFX超級分辨率（FSR）和Intel XE Super Sampling（XESS）。儘管NVIDIA的DLSS領先於圖像質量和框架的發電能力，但在許多遊戲場景中，競爭降低了績效障礙。

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 4的出色圖像質量和多幀的生成功能使其具有優勢，儘管這三種技術都提供了智能的展望和框架生成。 DLSS通常提供更清晰，更一致的圖像，而文物較少。

但是，與AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA圖形卡獨有的，並且需要遊戲開發人員的實現。儘管現在許多遊戲都支持DLS，FSR和XESS，但可用性可能會有所不同，並且沒有DLSS的默認啟用選項。

結論

Nvidia DLSS改變了遊戲行業，不斷改善，沒有放慢速度的跡象。它可以顯著增強遊戲體驗並延長GPU的壽命。儘管AMD和Intel推出了競爭技術，但選擇合適的GPU涉及平衡成本，功能和遊戲兼容性，以找到適合您的遊戲需求的最佳價值。