NVIDIA의 DLSS (딥 러닝 슈퍼 샘플링)는 성능과 이미지 품질을 크게 향상시켜 PC 게임에 혁명을 일으켰습니다. 이 안내서는 DLSS의 기능, 세대 발전 및 경쟁 기술과의 비교를 탐구합니다.
Matthew S. Smith의 기부금
DLS 이해
DLSS는 AI에서 고급 게임 해상도를 사용하여 일반적인 성능에 맞지 않으면 서 높은 충실도를 달성합니다. 처음에 업 스케일링에 중점을 둔 DLSS는 이제 다음을 통합합니다.
DLSS 3 및 4 : 세대의 도약
DLSS 3 (3.5 포함)은 AI 처리를 위해 CNN (Convolutional Neural Network)을 활용했습니다. RTX 50 시리즈와 함께 도입 된 DLSS 4는 TRANCTERS NETWORK (TNN)을 사용하여 품질과 기능을 크게 향상시킵니다.
TNN은 매개 변수의 두 배를 분석하여 더 깊은 장면을 이해하고 장거리 패턴에 대한보다 정교한 해석을 가능하게합니다. 이것은 더 선명한 시각적, 더 나은 세부 보존 및 인공물 감소로 이어집니다.
DLSS 4의 멀티 프레임 생성은 렌더링 된 프레임 당 4 개의 인공 프레임을 생성하여 프레임 속도를 극적으로 향상시킵니다. NVIDIA Reflex 2.0은 잠재적 입력 지연을 완화시킵니다. 사소한 고스트링이 발생할 수 있지만 특히 프레임 생성 설정에서 특히 NVIDIA를 사용하면 최적의 결과를 위해 모니터의 새로 고침 속도에 맞게 프레임 생성을 조정할 수 있습니다. RTX 50 시리즈 카드가 없어도 DLSS Ultra Performance 및 DLAA와 함께 NVIDIA 앱을 통한 DLSS Super Resolution 및 Ray Reconstruction에서 개선 된 TNN 모델을 사용할 수 있습니다.
DLSS의 중요성
DLSS는 PC 게임을 위해 혁신적입니다. 미드 레인지 또는 하위 엔드 NVIDIA GPU의 경우 더 높은 설정과 해상도를 잠금 해제합니다. 또한 감소 된 설정으로도 플레이 가능한 프레임 속도를 유지하여 GPU 수명을 연장합니다. NVIDIA의 가격 책정 관행은 유효한 토론 지점이지만 DLSS는 부인할 수 없을 정도로 성능 가격을 향상시킵니다.
DLSS 대 FSR 대 XESS
DLSS는 특히 DLSS 4의 멀티 프레임 생성 및 낮은 대기 시간을 통해 이미지 품질에서 AMD FSR 및 Intel XESS를 능가합니다. 경쟁 업체는 업 스케일링을 제공하는 반면 DLSS는 일반적으로 더 선명하고 아티팩트가 많은 시각을 제공합니다. 그러나 DLSS는 NVIDIA GPUS에만 독점적이며 개발자 구현이 필요합니다.
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결론
DLSS는 지속적으로 개선하는 게임 체인저입니다. 완벽한 것은 아니지만 게임에 미치는 영향은 부인할 수 없으며 GPU 수명을 확장하고 시각적 충실도를 향상시킵니다. 그러나 GPU 비용, DLSS 기능 및 게임 라이브러리 간의 균형을 고려하여 최상의 구매 결정을 내려야합니다. FSR 및 XESS와 같은 경쟁 기술의 증가는 게이머에게 더 많은 선택을 제공하고 성능과 시각적 품질의 경계를 더욱 강화합니다.