DLSS Mempengaruhi Kualiti Imej Tetapi NVIDIA Cepat Tindak Balas

Perbandingan DLSS

Permainan Metro: Exodus yang ditunggu-tunggu akhirnya tiba, dengan Ray-tracing dan Deep-Learning Super-Sampling (DLSS). Tambahan pula, Battlefield 5 telah menerima kemas kini yang membolehkan DLSS. Siri RTX Nvidia akhirnya menemui taman permainan untuk bersinar dengan betul. Seluruh inti Tensor dalam barisan kad RTX adalah untuk meningkatkan pantulan dan menjadikan permainan lebih 'hidup'. Untuk mencapai ini, kad memanipulasi tetapan grafik seperti Ray-Tracing. Namun, tidak lama selepas pelancaran, kami mendapati bahawa tetapan ini mempengaruhi prestasi dengan ketara.

Nvidia memahami perkara ini dan sudah berusaha menyelesaikannya. Penyelesaiannya ialah DLSS. Dengan DLSS, permainan dapat 'belajar' dengan berkesan dari corak dan tren dan menyimpan data tersebut untuk menyajikannya untuk digunakan di masa depan daripada menggunakan prestasi pengkomputeran berharga untuk membuat kembali gambar. Ciri seperti DLSS membolehkan permainan mengekalkan framerate yang lebih tinggi dan lebih mudah dimainkan pada resolusi yang lebih tinggi. Walau bagaimanapun, DLSS yang diterima oleh pemain setakat ini mempunyai sedikit masalah.

Isu Dengan DLSS Pada Masa Ini

Masalah yang dihadapi oleh pemain dengan fitur tersebut ialah mengganggu atau merosakkan kualiti gambar apabila fitur tersebut diaktifkan. Sama ada masalah dengan cara data di-cache atau yang lain adalah sesuatu yang perlu dijumpai dan diperbaiki oleh NVIDIA. Pada masa ini, ia adalah sesuatu yang harus ditangani pemain untuk mengekalkan pengalaman permainan yang lebih lancar. Pada hakikatnya, ini adalah pertukaran prestasi untuk grafik.

Pengarah Teknikal Pembelajaran Dalam di NVIDIA, Andrew Edelstien, Dihantar ini di laman web NVIDIA. Tujuan muat naik adalah untuk membantu pengguna memahami dengan lebih baik mengapa masalah ini berleluasa. Dia mengatakan bahawa DLSS dimaksudkan untuk digunakan pada atau lebih rendah dari 60 fps dan pada resolusi yang lebih tinggi, jika tidak, DLSS tidak akan membuktikan peningkatan prestasi. Selanjutnya, mengenai masalah kualiti imej, dia mengatakan bahawa masalah itu akan diperbaiki pada waktunya.

Algoritma pembelajaran mendalam adalah algoritma yang memerlukan sejumlah besar data asas untuk memahami dan mencipta situasi untuk penggunaan masa depan. Mungkin perlu menganalisis pemandangan yang sama beratus-ratus kali sebelum dapat membuat replika yang jelas. Mungkin itulah yang ingin diteruskan oleh Andrew dengan memuat naiknya. Sudah tentu, NVIDIA berusaha untuk meningkatkan kelajuan dan kemampuan menganalisis algoritma. Namun, sementara itu, kita hanya dapat memberikan lebih banyak masa dan berharap ia bertambah baik dengan berlalunya masa.