Аббревиатура DLSS расшифровывается как Deep Learning Super Sampling, дословно можно перевести как «сглаживание с применением глубокого обучения». Конечно, это не раскрывает весь принцип работы технологии, понятно только, что используется обучение, а конечный результат – сглаживание. Обучение сегодня прочно ассоциируется с нейронными сетями, и в DLSS они действительно используются. Появление технологии связано с другим активно используемым инструментом – Ray Tracing (трассировкой лучей). Ожидалось, что новшество будет сильно влиять на производительность, поэтому необходима была работа над оптимизацией. Именно на этом этапе появилась DLSS – технология сглаживания, которая позволяет повысить быстродействие без потери качества итогового изображения.
Версия DLSS 1.0 использовала следующую схему: разработчикам предварительно необходимо было передать весь графический контент на специальный мощный сервер NVIDIA, который и осуществлял обработку изображения при помощи искусственного интеллекта. То есть каждая игра требовала создания отдельного алгоритма DLSS, что было нецелесообразно. При этом итоговый объем данных, с которым бы работала нейросеть, получался просто огромным. Более того, итоговое изображение получалось нечетким, что вызвало поток критики.
Версия DLSS 2.0 уже предполагала более простую реализацию. RTX-видеокарты серий 2000 и 3000 стали оснащаться отдельными «тензорными ядрами», которые и обеспечивали процесс «сэмплирования». Это позволяет видеоадаптеру автономно оптимизировать изображение, обеспечивая хороший результат в режиме реального времени.
В основе технологии лежит сглаживание картинки при помощи «суперсэмплинга». Если отбросить технические подробности, алгоритм следующий: первоначально отрисовка картинки осуществляется в более высоком разрешении, после чего происходит сжатие до нужных параметров. В этом случае цвет каждого пикселя итогового изображения ПО вычисляет с учетом субпикселей первоначального изображения, что и позволяет повысить качество картинки.
«Суперсэмплинг» работает в тесной связке с технологиями глубокого обучения. Используются следующий набор данных:
— предыдущий кадр с максимальным разрешением;
— текущий кадр с реальным разрешением, сгенерированный игровым движком;
— набор векторов движения всех изображений.
Векторы движения, которые также генерируются движком, используются искусственным интеллектом для понимания, как будет изменяться предыдущий кадр. Это позволяет сформировать новый кадр в высоком разрешении.
Кратко алгоритм работы DLSS выглядит следующим образом:
— технология анализирует исходное изображение с максимальным разрешением. Разработчик игры предварительно отправляет используемый графический контент на сервер NVIDIA (разрешение 16K);
— видеоадаптер создает аналогичную картинку, но с более низким изображением;
— «тензорные ядра» оптимизируют изображение, приближая его качество к первоначальной картинке с высоким разрешением. Далее оно передается на монитор.
Новая технология позволяет избежать снижения FPS ради получения качественной графики. Более того, DLSS позволяет даже повысить данный параметр в 1.5 -2 раза. Это возможно за счет снижения нагрузки на аппаратную часть видеокарты.