Мы долго ждали пересмотра глубокой суперсэмплинга Nvidia, отчасти потому что хотели выпускать новые игры с обновленным алгоритмом Nvidia. Мы также хотели задать Nvidia как можно больше вопросов, чтобы действительно разобраться в текущем состоянии DLSS.
Сегодняшняя статья будет охватывать все. Мы рассмотрим последние версии для использования DLSS, сосредоточив внимание прежде всего на Control и Wolfenstein: Youngblood, чтобы увидеть как Nvidia DLSS 2.0 (как мы ее называем) h. Это будет включать наш обычный набор визуальных сравнений с использованием DLSS по сравнению с собственным качеством изображения, масштабированием разрешения и различными другими методами постобработки. Затем конечно же, мы рассмотрим производительность всех графических процессоров Nvidia RTX.
Мы также кратко рассмотрим исходные игры для запуска, использующие DLSS, чтобы увидеть, что здесь изменилось, и будет много обсуждений об экосистеме RTX, маркетинге Nvidia, ожиданиях, разочарованиях и так далее. Пристегнитесь, потому что это будет всесторонний взгляд на то, где DLSS стоит сегодня.
Во-первых, подробно остановившись на этой теме, вот резюме того, как мы работаем с DLSS …
Nvidia рекламировала DLSS в качестве ключевой функции графических процессоров серии GeForce RTX 20, когда они выпускались в сентябре 2018 года. Идея заключалась в том, чтобы повысить производительность в играх для тех, кто хочет играть в высоких разрешениях с настройками высокого качества, такими как трассировка лучей. Это было сделано путем рендеринга игры с более низким, чем собственное разрешение, например, 1440p, если ваше целевое разрешение было 4K, а затем масштабирование его до исходного разрешения с использованием возможностей ИИ и глубокого обучения. Цель этого алгоритма масштабирования состояла в том, чтобы обеспечить качество изображения на родном уровне с более высокой производительностью, предоставляя графическим процессорам RTX большую ценность, чем они имели в то время.
Этот алгоритм ИИ также использовал новую функцию на графических процессорах RTX Turing: тензорные ядра. Хотя эти ядра, скорее всего, включены в графический процессор, что делает его пригодным для использования в центрах обработки данных и рабочих станциях, Nvidia нашла способ использовать эту аппаратную функцию для игр. Позже Nvidia решила отказаться от тензорных ядер для своих более дешевых графических процессоров Turing в своих продуктах серии GTX 16, поэтому DLSS в конечном итоге поддерживалась только продуктами RTX 20 серии.
Хотя все это звучало многообещающе, казнь в течение первых 9 месяцев была далека от совершенства. Ранние реализации DLSS выглядели плохо, создавая размытое изображение с артефактами. Battlefield V был особенно вопиющим случаем, но даже Metro Exodus не впечатлил.
Одна из основных проблем, связанных с первоначальной версией DLSS, заключается в том, что она не дает опыта лучше, чем существующие методы масштабирования разрешения. Реализация в Battlefield V, например, выглядел хуже и выполняется хуже, чем простое разрешение высококлассные. В Metro Exodus это было больше наравне с этими техниками, но и не впечатляло. Поскольку DLSS был привязан к определенным настройкам качества и разрешениям на определенных графических процессорах и поддерживался только в очень ограниченном выборе игр, не имело смысла использовать DLSS вместо масштабирования разрешения.
После неутешительного результата, Nvidia решила выбросить оригинальную версию DLSS в мусорное ведро, по крайней мере, так оно и звучало, основываясь на наших обсуждениях с компанией. Вместо этого на короткий срок они выпустили улучшенный фильтр резкости для своих инструментов FreeStyle, который улучшил бы масштабирование разрешения, одновременно работая над новой версией DLSS.
Первым шагом к DLSS 2.0 стал выпуск Control. Эта игра использует не «окончательную» версию нового DLSS, а то, что Nvidia называет «приближением» сети искусственного интеллекта, находящейся в стадии разработки. Это приближение было разработано в алгоритме обработки изображений, который работал на стандартных ядрах шейдера, а не на специальных тензорных ядрах Nvidia, но пытался обеспечить DLSS-подобный опыт. Для простоты мы будем называть это DLSS 1.9, и мы поговорим об этом подробнее, когда рассмотрим DLSS в Control.
Однако в конце 2019 года Nvidia приступила к завершению работы над новым DLSS — мы считаем, что обновление достаточно существенно, чтобы его называли DLSS 2.0. Существуют фундаментальные изменения в работе DLSS с этой версией, в том числе снятие всех ограничений, поэтому DLSS теперь работает при любых настройках разрешения и качества на всех графических процессорах RTX. Это также больше не требует обучения за игру, вместо этого используется обобщенная система обучения, и она работает с более высокой производительностью. Эти изменения потребовали значительного обновления DLSS SDK, поэтому он не имеет обратной совместимости с оригинальными названиями DLSS.
До сих пор мы видели два названия, использующих DLSS 2.0: Wolfenstein: Youngblood и инди-название «Deliver us the Moon». Мы сосредоточимся в основном на Youngblood, так как это основной релиз.
Nvidia сообщает нам, что DLSS 2.0 — это версия, которая будет использоваться во всех играх с поддержкой DLSS; версия ядра шейдера, DLSS 1.9, была одноразовой и будет использоваться только для управления. Но мы думаем, что все еще важно поговорить о том, что сделала Nvidia в Control, и посмотреть, как развивается DLSS, а также посмотреть, что возможно с алгоритмом обработки изображений ядра шейдера, поэтому давайте углубимся в него.
Control + DLSS
С целевым разрешением 4K DLSS 1.9 в Control впечатляет. Более того, если учесть, что это приблизительная оценка полной технологии, работающей на ядрах шейдеров. Игра позволяет выбрать два разрешения рендеринга, что при 4K дает выбор 1080p или 1440p в зависимости от желаемого уровня производительности и качества изображения.
DLSS с разрешением рендеринга 1440p — лучший из двух вариантов. Он не обеспечивает такой же уровень резкости или четкости, как родной 4K, но он довольно близок. Это также близко к масштабированному изображению 1800p. В некоторых областях DLSS лучше, в других — хуже, но немного более мягкое изображение, которое обеспечивает DLSS, очень похоже на небольшой масштаб разрешения. В отличие от предыдущих версий DLSS, он не страдает от каких-либо артефактов масляной живописи или странных реконструкций, когда применяется масштабирование от 1440p до 4K. Качество вывода очень хорошее.
Мы также видим, что рендеринг DLSS на 1440p лучше, чем просто играть в игру на 1440p. Некоторые из различий невелики и требуют от нас увеличения, чтобы увидеть лучшую обработку краев и более четкие линии, но различия есть: мы бы лучше играли на 1440p DLSS, чем на нативном.
Это не значит, что DLSS 1.9 идеален, потому что он, похоже, использует метод временного восстановления, беря несколько кадров и объединяя их в один для более детальных изображений. Это очевидно при просмотре некоторых мелких деталей в игровом мире Control, в частности, вентиляционных решеток, которые нарушают алгоритм обработки изображений и вызывают мерцание, которого нет ни у собственных, ни у масштабированных изображений 1800p. Эти сверхтонкие провода или линии по всей окружающей среде, похоже, постоянно доставляют DLSS наибольшую проблему, хотя качество изображения для более крупных объектов приличное.
Ранее мы обнаружили, что DLSS, нацеленный на 4K, смог обеспечить качество изображения, подобное шкале разрешения 1800p, и с реализацией Control, которая не сильно изменилась, хотя, как мы только что говорили, мы думаем, что качество в целом лучше и в основном эквивалент (или иногда лучше), чем уменьшенная версия. Но ключевое отличие между старыми версиями DLSS и этой новой версией — производительность.
… ключевое отличие между старыми версиями DLSS и этой новой версией — производительность.
Ранее запуск DLSS сопровождался снижением производительности по сравнению с любым разрешением, при котором он рендерился. Таким образом, 4K DLSS, который использовал разрешение рендеринга 1440p, был медленнее, чем запуск игры на собственном 1440p, поскольку алгоритм масштабирования занимал значительное количество времени обработки. Это привело к производительности около 1800p, с качеством изображения 1800p, отсюда и наш первоначальный недостаток энтузиазма.
Однако эта версия, обработанная шейдером, значительно менее интенсивна. 4K DLSS с целью рендеринга 1440p, выполненной наравне с родной 1440p, поэтому существует значительное улучшение производительности по сравнению с 1800p-подобной производительностью, которую мы получили ранее. Это также делает DLSS 1.9 лучшим из имеющихся у нас техник масштабирования, поскольку он обеспечивает превосходное качество изображения до 1440p при производительности на уровне 1440p; по существу, здесь почти нет производительности.
Еще один способ взглянуть на это — получить изображение, подобное 1800p, с производительностью 1440p, что просто лучше, чем мы можем добиться с любым параметром масштабирования разрешения.
Вы заметите, что мы не упомянули резкость изображения и то, как это учитывается. С предыдущими итерациями DLSS масштабированное 1800p обеспечивало лучшее качество изображения без резкости с меньшим количеством артефактов при том же уровне производительности, что сделало 1800p лучшим вариантом базовой визуализации для затем отточить С повышением резкости вы хотите использовать наилучшее исходное изображение, какое только можете, и оттуда, поэтому мы предпочли использовать резкость 1800p + для соответствия 4K, а не использовать либо собственный DLSS, либо заостренный DLSS. Результаты были лучше.
Но с «DLSS 1.9 / 2.0» таблицы изменились, и теперь имеет смысл повысить резкость изображения DLSS, если вы хотите попробовать и в дальнейшем соответствовать исходному качеству изображения. Это связано с тем, что в отличие от предыдущих версий, при эквивалентных уровнях производительности в этот раз мы получаем лучшее качество изображения с помощью DLSS. Повышение точности рендеринга DLSS на 1440p в попытке эмулировать 4K дает гораздо лучшие результаты, чем попытка отточить простое масштабирование 1440p.
В то время как DLSS в Control хорош для любого, кто нацелен на 4K и использует разрешение рендеринга 1440p, результаты за пределами этой конкретной комбинации невелики. При нацеливании на 4K и использовании более низкого разрешения рендеринга 1080p временные артефакты становятся более очевидными, а иногда и резкими. Изображение также мягче, чем при разрешении 1440p, что и следовало ожидать, хотя производительность остается высокой.
Использование DLSS с целевым разрешением ниже 4K также не очень хорошая идея. При нацеливании на 1440p мы представляем либо 960p, либо 720p в качестве разрешений рендеринга, а при рендеринге с любым из этих разрешений просто недостаточно деталей, чтобы восстановить великолепно выглядящее изображение. Даже более качественный вариант, 960p, далек от исходного изображения 1440p. Это алгоритмическое приближение DLSS просто не подходит для этих более низких разрешений.
Имея это в виду, давайте рассмотрим выигрыш в производительности, который мы получаем от оптимальной конфигурации Control: целевое разрешение 4K при рендеринге при 1440p. Мы сравниваем с Control, работающим на 1800p, который является эквивалентным параметром визуального качества, чтобы увидеть чистый выигрыш в производительности. Тесты проводились на нашей тестовой установке Core i9-9900K с 16 ГБ ОЗУ, и мы использовали настройки Ultra с 2-кратным MSAA, когда DLSS был отключен.
Прирост производительности, который мы наблюдаем с каждым графическим процессором RTX, практически одинаков. Когда визуальное качество примерно одинаково, DLSS обеспечивает производительность на 33-41% больше, что является весьма значительным повышением.
Эта первая партия результатов игры Control с шейдерной версией DLSS впечатляет. Возникает вопрос: почему Nvidia почувствовала необходимость вернуться к модели искусственного интеллекта, работающей на тензорных ядрах, для последней версии DLSS? Не могли бы они просто продолжить работу над версией шейдера и открыть ее всем, например владельцам серии GTX 16? Мы задали вопрос Nvidia, и ответ был довольно прост: инженеры Nvidia чувствовали, что они достигли пределов с шейдерной версией.
Конкретно, переключение обратно на тензорные ядра и использование модели искусственного интеллекта позволяет Nvidia достичь лучшего качества изображения, лучшей обработки некоторых болевых точек, таких как движение, лучшая поддержка низкого разрешения и более гибкий подход. Очевидно, что эта реализация для Control требовала большого количества ручных настроек и, как было установлено, не очень хорошо работает с другими типами игр, в то время как DLSS 2.0 на тензорных ядрах более обобщен и легче применим к широкому диапазону игр без обучения каждой игры.
Для DLSS 2.0 не нужно проходить обучение за игру, это огромно …
Для DLSS 2.0 нет необходимости в обучении за игру. Это позволяет новой модели использовать все знания и данные, которые она изучила в самых разных играх, и применять их одновременно, а не полагаться на определенный набор обучающих данных из одной игры. Это обеспечило лучшее качество изображения, но также дает Nvidia еще одно преимущество: обобщенные обновления DLSS.
В то время как первая версия DLSS требовала отдельных обновлений DLSS для каждой игры для улучшения качества — и это редко случалось — DLSS 2.0 должен улучшаться со временем, поскольку Nvidia обучает модель AI в целом. Nvidia сообщила нам, что начиная с этой новой версии, они смогут обновлять DLSS с помощью драйверов Game Ready без использования патчей для игры. Посмотрим, материализуется ли это, но это улучшение по сравнению с тем, что ранее было возможно.
Еще одна выгода от отсутствия необходимости в обучении за игру заключается в том, что он делает DLSS быстрее и проще для интеграции. Это должно означать больше игр DLSS, но мы подождем и посмотрим, произойдет ли это в первую очередь.
Wolfenstein: Youngblood + DLSS
Пришло время подробно взглянуть на DLSS 2.0 в Wolfenstein: Youngblood. По сравнению с предыдущими реализациями DLSS, теперь есть три варианта качества на выбор: качество, сбалансированность и производительность. Все продолжают улучшать игру с более низким целевым разрешением, поэтому режим «Качество» не заменяет все еще отсутствующий режим DLSS 2X, о котором было объявлено при запуске.
Большой вопрос в том, хорош ли DLSS 2.0, и мы рады сказать, что это так.
На самом деле, DLSS 2.0 чрезвычайно впечатляет, намного превосходя наши ожидания в отношении такого рода технологий масштабирования. При нацеливании на собственное разрешение 4K DLSS 2.0 обеспечивает качество изображения, эквивалентное собственному представлению. Несмотря на рендеринг DLSS с фактическим разрешением ниже 4K, конечные результаты так же хороши, как и в некоторых случаях, лучше, чем исходное изображение 4K.
Мы не решаемся сказать, что качество изображения, которое обеспечивает DLSS, лучше, чем собственное, потому что существующие методы сглаживания Youngblood, такие как SMAA T1x и TSSAA T8X, не очень хороши и дают немного размытости по всему, что должно быть очень четким 4K образ. При сравнении DLSS непосредственно, скажем, с TSSAA T8X, изображение DLSS получилось более резким, и мы должны отметить, что результаты, которые мы сейчас показываем, с отключенными встроенными настройками резкости в игре.
Тем не менее, при использовании DLSS против SMAA без временного компонента, то есть обычного SMAA, уровень четкости и четкости, который обеспечивает DLSS, очень похож на изображение SMAA. Опять же, здесь есть свои преимущества — у SMAA есть довольно немного оставшихся зубчатых краев и некоторое мерцание, которое обычно очищается с помощью DLSS — но при сравнении уровней детализации мы бы сказали, что как собственные 4K, так и DLSS похожи. Мы подозреваем, что с действительно хорошим пост-процессным сглаживанием, как мы видели в некоторых других играх (например, Shadow of the Tomb Raider), мы увидим, что DLSS и нативный 4K выглядят почти одинаково.
И хотя он может не всегда превосходить собственный 4K, в худшем случае эквивалентен 4K, это огромный шаг вперед для DLSS. Как мы много говорили в предыдущих функциях, более старые реализации DLSS были достаточно хороши только для получения изображения, подобного 1800p, часто со странными артефактами, такими как тонкие провода и ветви деревьев, которые «утолщались», наряду с общим эффектом масляной живописи, который мы не делали ». не нравится. Ни одна из этих проблем здесь не присутствует, это просто прямо выглядит как родной образ.
Следует подчеркнуть, что родные 4K и DLSS 4K не выглядят одинаково. Это не алгоритм черного ящика, который может волшебным образом вытащить настоящий 4K из шляпы. 4K DLSS действительно немного отличается от родного 4K, некоторые области могут иметь небольшое увеличение детализации, другие могут иметь небольшое уменьшение. Но это уже не ситуация, когда изображение DLSS заметно хуже, эти два изображения на наш взгляд эквивалентны, и ни одно из них не является явно лучше, чем другое во всех ситуациях.
В некоторых областях вы можете заметить, что DLSS действительно улучшает качество изображения, например, в некоторых областях с тонким рисунком и других элементах с тонкими линиями. Это потому, что Nvidia тренирует ИИ, используя суперсэмплированные изображения с максимально четкими формами этих деталей. С другой стороны, все еще есть некоторые области, где алгоритм борется, одна из которых связана с тем, как DLSS обрабатывает огненные элементы в конце встроенного в игру инструмента тестирования производительности. Но это второстепенные проблемы и они далеки от проблем с DLSS 1.0.
Как упоминалось ранее, в этой последней версии DLSS есть три режима качества, и при 4K различия между ними очень тонкие. Качество немного острее, чем у Balanced, что немного острее, чем у Performance. Мы считаем, что Balanced — отличное место для изображения 4K, и на самом деле все это ничтожно мало по сравнению с исходным изображением.
Другим действительно впечатляющим аспектом DLSS 2.0 является то, что он также полностью функционален при более низких разрешениях.
Возьмите 1440p например. Режим Quality DLSS, как при 4K, обеспечивает собственное изображение 1440p при рендеринге с более низким разрешением. Здесь применимо все, о чем мы только что говорили, с 4K, в отличие от любой предыдущей версии DLSS, где качество быстро снижалось при более низких разрешениях. Даже с реализацией шейдеров Control это было серьезной проблемой, но не с DLSS 2.0.
На 1440p ограничения режимов низкого качества DLSS становятся немного более очевидными. Несмотря на то, что режим Performance хорош при 4K, мы думаем, что качество здесь страдает больше, и мы не рекомендуем его ни для Balanced, ни для Quality, которые оба хороши. Качество — это режим, который мы бы предпочли использовать при 1440p, учитывая, что он обеспечивает наиболее близкое представление к нативному.
DLSS 2.0 также эффективен при 1080p, так же как и при 1440p и 4K, при этом DLSS обеспечивает практически исходное качество изображения, особенно при использовании режима качества. Подобно 1440p, мы не думаем, что режим производительности особенно эффективен, поэтому мы будем использовать сбалансированный или качественный, последний из которых является наиболее впечатляющим и обеспечивает качество изображения, эквивалентное стандартному.
Производительность DLSS 2.0
Давайте еще раз посмотрим на производительность, используя нашу тестовую установку Core i9-9900K, настройки uber, отключенную трассировку лучей (потому что это не имеет особого смысла в такой динамичной игре), а также сглаживание TSSAA T8X, когда DLSS отключен.
Здесь мы рассмотрим средний прирост производительности, который мы увидели, играя с целевым разрешением 4K на шести графических процессорах RTX, которые поддерживают игры 4K, от RTX 2060 Super до RTX 2080 Ti. Используя режим «Качество», в среднем мы увидели улучшение среднего FPS на 24% по сравнению с собственным 4K и 27% улучшение при минимальных 1%, что эквивалентно качеству изображения 4K. При использовании Balanced показатели увеличились примерно до 35%, а затем в режиме Performance — на 47%. Мы бы сказали, что все эти режимы обеспечивают качество изображения, практически идентичное стандартному 4K, если не лучше.
Режимы DLSS против RTX GPU @ 4K
Причина, по которой мы используем среднее значение для шести графических процессоров, заключается в том, что производительность очень стабильна независимо от того, какой у вас RTX GPU. Эта диаграмма показывает фактические результаты всех шести графических процессоров, и вы увидите, что линии совпадают. Существует небольшая тенденция к снижению производительности графических процессоров с помощью DLSS. Мы наблюдали увеличение до 25% для RTX 2060 Super по сравнению с 22% для RTX 2080 Ti с использованием режима качества, но это по большей части эквивалент.
Как насчет 1440p? Понятно, что здесь мы не получаем столь хорошего прироста производительности. Режим «Качество» обеспечил в среднем 16% прироста, а режим «Сбалансированный» — 23%. Режим Performance обеспечил 30% прироста, что ниже, чем у Balanced при 4K, однако мы не считаем, что режим Performance обеспечивает качество изображения, эквивалентное стандартному, поэтому мы не получаем чистого повышения производительности на 30%, поскольку качество изображения снижается в некотором роде.
Режимы DLSS против RTX GPU @ 1440p
Существует небольшая тенденция для графических процессоров с более низкой производительностью получать больше от DLSS при 1440p. Мы увидели до 26% при использовании сбалансированного режима с RTX 2060, по сравнению только с 17% с RTX 2080 Ti.
При разрешении 1080p прирост снова падает, теперь он составляет в среднем всего 10% для 7 графических процессоров, использующих режим «Качество», с той же тенденцией для графических процессоров с более низким энергопотреблением видеть более высокие усиления. Мы верим в то, что может происходить то, что частота кадров становится настолько высокой, что DLSS изо всех сил пытается хорошо масштабироваться.
Режимы DLSS против RTX GPU @ 1080p
Например, RTX 2060 с собственным разрешением 1080p достиг 150 кадров в секунду и продемонстрировал повышение производительности примерно на 15% при использовании режима качества DLSS. Это похоже на то, что мы видели с RTX 2080 на родном 1440p: снова около 150 кадров в секунду и снова около 15% улучшения в режиме качества. Так что это заставляет меня думать, что чем ниже базовая производительность, тем больше вы можете извлечь выгоду из DLSS, но в будущем нам нужно будет протестировать больше игр, чтобы подтвердить этот вывод.
С другой стороны, мы увидели больший выигрыш при включенной трассировке лучей. Мы не проводили всестороннего тестирования с этой функцией, но с RTX 2060 мы увидели улучшение в 2 раза при 4K, используя режим Performance.
Тем не менее, независимо от конфигурации, мы смогли добиться повышения производительности, благодаря DLSS, что дает вам бесплатное повышение производительности при том же уровне качества изображения. Это очень впечатляет и будет особенно полезно либо в ситуациях, когда вы хотите получить с высоким разрешением, или когда вы действительно хотите улучшить визуальные эффекты, такие как трассировка лучей.
DLSS экосистема, заключительные мысли
Есть много истинных положительных сторон, которые нужно отойти от того, как DLSS работает в своей последней итерации. После анализа DLSS в Youngblood, нет никаких сомнений в том, что технология работает. Первая версия DLSS была не впечатляющей, но с DLSS 2.0 она почти противоположна: мощь масштабирования этого нового алгоритма, управляемого AI, замечательна и дает Nvidia реальное оружие для повышения производительности практически без влияния на визуальные эффекты.
DLSS теперь работает со всеми графическими процессорами RTX, при любых разрешениях и настройках качества, и обеспечивает эффективное исходное качество изображения при увеличении масштаба, в то же время фактически рендеринг с более низким разрешением. Это сногсшибательно. Это также именно то, что обещала Nvidia при запуске. Мы просто рады, что наконец-то увидели это сейчас.
При условии, что мы получим такое же превосходное качество изображения в будущих версиях DLSS, может сложиться ситуация, когда Nvidia сможет обеспечить дополнительную производительность на 30-40% при использовании этих тензорных ядер. У нас не было бы проблем рекомендовать геймерам использовать DLSS 2.0 во всех включенных играх, потому что в этой версии это в основном бесплатная кнопка производительности.
Качество изображения достаточно впечатляющее, поэтому нам нужно было начинать тестирование игр с включенным DLSS — при условии, что качество изображения, которое мы наблюдаем сегодня, сохраняется в других играх DLSS — аналогично тому, как мы тестировали некоторые игры с различными режимами DirectX на основе на каком API работает лучше на графических процессорах AMD или Nvidia. Из результатов Youngblood также видно, что версия тензорного ядра AI-сети превосходит версию ядра шейдера в Control. В идеальном мире мы бы включили шейдерную версию для не-RTX GeForce GPU, но Nvidia сказала нам, что это не в их планах, и шейдерная версия не сработала в других играх.
Очевидно, что через полтора года после запуска DLSS, даже Nvidia признает, что это не пошло по плану. Эта ситуация практически идентична трассировке лучей RTX от Nvidia. Эта функция широко рекламировалась как «обязательная» для геймеров ПК, но первые несколько игр, поддерживающих эту технологию, не впечатлили, и потребовался почти год, чтобы получить полуприличные реализации игр, которые на сегодняшний день можно считать с одной стороны.
Как и в случае с трассировкой лучей, в конечном итоге приятно получить поддержку DLSS в играх, но делать это через недели или месяцы после запуска игр практически бесполезно. Мы не можем представить, чтобы слишком много людей возвращались, чтобы играть в Youngblood через несколько месяцев после релиза специально для DLSS, тем более, получив посредственные отзывы.
Мы не сомневаемся, что DLSS станет фантастическим включением в игры вне сегодняшнего дня, но мы должны сказать, что оглядываясь назад, Nvidia зашла слишком далеко, обещая то, что они не смогли поставить. Обычно показывались рекламные слайды, подобные приведенным выше, демонстрирующие волшебную бесплатную производительность, которую обеспечит DLSS.
Огромный список игр DLSS почти смехотворен в 2020 году, и большинство из них так и не получили DLSS. Это некоторые основные релизы, которые Nvidia рекламировала, будет поддерживать DLSS, но так и не была реализована. Мы спросили их об этом, и они ответили, что первоначальные реализации DLSS были «сложнее, чем мы ожидали, и качество было не таким, как мы хотели», поэтому они решили сосредоточиться на улучшении DLSS, а не добавлять его в большее количество игр.
Nvidia также сказала нам, что старые версии, поддерживающие DLSS, потребуют обновлений на стороне игры, чтобы получить преимущества уровня 2.0 благодаря новому SDK, и это в руках разработчиков, но мы сомневаемся, что они получат поддержку. Battlefield V и Metro Exodus, похоже, имеют те же реализации DLSS, что и при первом тестировании этих названий, недостатков и всего остального.
Некоторые читатели критиковали наши оригинальные функции, утверждая, что мы не понимаем DLSS, потому что магия ИИ увидела бы, как эти названия улучшатся с более глубоким изучением и обучением. Ну, год спустя, и это не улучшилось в этих играх вообще.
С другой стороны, Nvidia утверждает, что DLSS теперь намного проще интегрировать, и получение DLSS в играх в день запуска с качеством, эквивалентным внедрению Youngblood, должно быть очень достижимым.
DLSS находится на переломном этапе. Недавно выпущенный DLSS 2.0, несомненно, является отличной технологией и превосходной версией, которая устраняет многие из ее первоначальных проблем. Это будет реальная точка продажи для графических процессоров RTX, особенно если они смогут получить DLSS в значительном количестве игр. К тому моменту, когда появятся графические процессоры Nvidia следующего поколения, DLSS должна быть готова к прайм-тайму, и AMD, возможно, придется реагировать с большим размахом.