O DLSS da NVIDIA, ou super amostragem de aprendizado profundo, revolucionou os jogos de PC desde sua introdução em 2019. Essa tecnologia aumenta significativamente o desempenho e aprimora a longevidade das placas gráficas RTX da NVIDIA, desde que você esteja jogando um dos muitos jogos que o apoiam. Ao longo dos anos, o DLSS evoluiu através de várias atualizações, melhorando sua funcionalidade e diferenciando os recursos nas gerações RTX da NVIDIA. Neste guia abrangente, exploraremos o que é o DLSS, como funciona, as diferenças entre suas versões e por que é crucial para os jogadores, mesmo que você não esteja usando uma GPU da NVIDIA.
*Contribuições adicionais de Matthew S. Smith.*
O que é DLSS?
O NVIDIA DLSS, ou super amostragem de aprendizado profundo, é uma tecnologia proprietária projetada para aprimorar o desempenho e a qualidade da imagem nos jogos. O termo "super amostragem" refere -se à sua capacidade de aumentar os jogos para resoluções mais altas usando uma rede neural treinada em extensos dados de jogabilidade. Isso permite resoluções mais altas com impacto mínimo de desempenho em comparação com a definição manual de uma resolução mais alta no jogo.
Além de seus recursos iniciais de aumento, o DLSS agora inclui vários sistemas que melhoram a qualidade da imagem, mesmo sem escala. Isso inclui a reconstrução de raios DLSS, que usa IA para aprimorar a iluminação e as sombras; Geração de quadros DLSS e geração de molduras múltiplas, que inserem quadros gerados por IA para aumentar o FPS; e DLAA (Anti-Aliasing Deep Learning), que aplica anti-aliases aprimorados para gráficos superiores em resolução nativa.
A super resolução, a característica mais reconhecida do DLSS, é particularmente benéfica quando combinada com o rastreamento de raios. Nos jogos suportados, você pode ativar o DLSS através de vários modos, como Ultra Deformation, Performance, Balanced e Quality. Por exemplo, no Cyberpunk 2077, a seleção de resolução 4K com o modo de qualidade DLSS significa que o jogo se renderiza em 1440p, que o DLSS e depois aumenta o 4K, resultando em uma taxa de quadros significativamente mais alta que a renderização 4K nativa.
A renderização neural do DLSS difere de técnicas mais antigas, como a renderização do quadro de xadrez, pois pode adicionar detalhes não visíveis na resolução nativa e preservar os detalhes perdidos em outros métodos de upscaling. No entanto, ele pode introduzir artefatos como sombras "borbulhantes" ou linhas de tremeling, embora elas tenham sido significativamente reduzidas com o DLSS 4.
O salto geracional: DLSS 3 para DLSS 4
Com a série RTX 50, a NVIDIA introduziu o DLSS 4, que utiliza um novo modelo de IA chamado Rede Neural de Transformer (TNN). Esse modelo, uma atualização significativa da rede neural convolucional (CNN) usada nos DLSS 3 e 3,5, pode analisar o dobro de parâmetros, levando a uma compreensão mais profunda de cada cena e resultados aprimorados em todos os recursos do DLSS.
O DLSS 4 aprimora a super amostragem e a reconstrução de raios, mantendo mais detalhes finos para a jogabilidade mais nítida. Também melhora significativamente a geração de quadros, com a geração de vários quadros DLSS capaz de gerar quatro quadros artificiais para cada quadro renderizado, potencialmente quadruplicar as taxas de quadros. Para mitigar as preocupações com o atraso de entrada, a NVIDIA integra o Reflex 2.0, o que reduz a latência para manter a capacidade de resposta.
Embora o DLSS 4 ofereça avanços impressionantes, não é sem falhas. Às vezes, os quadros gerados pela IA podem causar pequenos fantasmas por trás de objetos em movimento, principalmente em configurações de geração de quadros mais altas. A NVIDIA permite que os usuários ajustem a geração de quadros para corresponder à taxa de atualização do monitor, impedindo problemas como rasgo de tela e artefatos visuais.
Mesmo sem uma GPU da Série 50 RTX, você pode se beneficiar do novo modelo TNN para a super resolução e reconstrução de raios usando o aplicativo NVIDIA, que também permite o modo de desempenho DLSS Ultra e DLAA para jogos que não suportam essas opções.
Por que os DLSs são importantes para os jogos?
O DLSS é um divisor de águas para jogos de PC, especialmente para aqueles com GPUs NVIDIA de gama média ou de menor desempenho. Ele permite o acesso a configurações e resoluções gráficas mais altas, prolongando a vida útil da sua GPU. À medida que os preços das placas gráficas continuam aumentando, o DLSS ajuda a manter as taxas de quadros jogáveis ajustando as configurações ou os modos de desempenho, tornando-o um recurso valioso para os jogadores preocupados com o orçamento.
O DLSS também estimulou a concorrência, com a AMD e a Intel introduzindo suas próprias tecnologias de upscaling, FidelityFX Super Resolution (FSR) e XE Super Sampling (XESS), respectivamente. Enquanto o DLSS da NVIDIA lidera os recursos de qualidade e geração de quadros, a competição reduziu a barreira de preço-desempenho em muitos cenários de jogos.
NVIDIA DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess
O DLSS da NVIDIA enfrenta a concorrência da super resolução FidelityFX da AMD (FSR) e da Super Sampling (XESS) da Intel. A qualidade superior da imagem e os recursos de geração de vários quadros do DLSS 4 oferecem uma vantagem sobre seus rivais. Enquanto a AMD e a Intel oferecem recursos de aumento e geração de quadros semelhantes, a tecnologia de aprendizado de máquina da NVIDIA geralmente fornece imagens mais nítidas e mais consistentes com menos artefatos.
Vale a pena notar que o DLSS é exclusivo das GPUs da NVIDIA e requer implementação de desenvolvedores de jogos, diferentemente da FSR da AMD. Embora o número de jogos apoiados por DLSS tenha crescido significativamente, nem todos os jogos o sustentam, e não há uma maneira padrão de ativá-lo em todos os títulos.
Conclusão
O NVIDIA DLSS transformou a indústria de jogos e continua a evoluir. É uma prova do compromisso da NVIDIA de melhorar as experiências de jogos e estender a longevidade da GPU. Embora não sejam perfeitos, o DLSS pode impactar significativamente sua jogabilidade no seu melhor.
No entanto, o DLSS não é mais o único jogador em campo, com a AMD e a Intel oferecendo alternativas competitivas. Ao escolher uma GPU, é essencial considerar o custo, os recursos e os jogos que você joga para determinar o melhor valor para suas necessidades.
