DLSS : 게임 성능 향상 설명

NVIDIA의 DLSS 또는 딥 러닝 슈퍼 샘플링은 성능과 이미지 품질을 크게 향상시켜 PC 게임에 혁명을 일으켰습니다. DLSS는 2019 년에 소개 된 이후 몇 가지 업데이트를 보았으므로 NVIDIA의 RTX 그래픽 카드 사용자에게 필수적인 기능이되고 광범위한 게임 커뮤니티에 영향을 미칩니다. 이 포괄적 인 가이드에서는 현재 NVIDIA 그래픽 카드를 사용하지 않는 경우에도 DLSS가 무엇인지, 운영 역학, 버전의 차이점 및 그 중요성을 살펴볼 것입니다.

Matthew S. Smith의 추가 기여.

DLS는 무엇입니까?

NVIDIA의 DLSS 또는 딥 러닝 슈퍼 샘플링은 게임 성능 및 이미지 품질을 향상시키기 위해 설계된 독점 기술입니다. "Super Sampling"이라는 용어는 게임을 지능적으로 높은 해상도로 고급하는 능력을 나타냅니다. 광범위한 게임 플레이 데이터에 대해 교육을받은 Nvidia의 신경망은 게임 내에서 높은 해상도를 수동으로 설정하는 것과 비교하여 최소한의 성능 히트 로이 업 스케일링을 용이하게합니다.

초기에 DLSS는 업 스케일링에 중점을 두었지만 AI를 사용하여 조명 및 그림자, DLSS 프레임 생성 및 다중 프레임 생성을 향상시키기 위해 AI를 사용하여 추가 프레임을 삽입하여 FPS를 늘리고 DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing)를 삽입하는 DLSS Ray Reconstruction과 같은 기능을 포함하도록 확장되었습니다.

DLSS의 신경 렌더링은 체커 보드 렌더링과 같은 오래된 방법과 크게 다릅니다. 기본 해상도에서는 보이지 않는 세부 사항을 추가하고 다른 업 스케일링 기술에서 손실 된 세부 사항을 보존합니다. 그러나 때때로 "버블 링"그림자 나 깜박 거리는 선과 ​​같은 아티팩트를 도입 할 수는 있지만 DLSS 4와 같은 최신 버전으로 크게 완화되었습니다.

세대의 도약 : DLSS 3에서 DLSS 4

RTX 50 시리즈를 사용하여 NVIDIA는 DLSS 3 및 DLSS 3.5에 사용되는 CONCILONAL NEural Network (CNN) 대신 변압기 모델 (TNN)을 사용하는 DLSS 4를 도입했습니다. TNN 모델은 매개 변수의 두 배를 분석하여 장면에 대한 더 깊은 이해를 제공하고 장거리 패턴을 더 잘 해석합니다. 이로 인해 더 선명한 게임 플레이, 디테일 보유 개선 및 시각적 아티팩트가 줄어 듭니다.

DLSS 4의 멀티 프레임 생성은 각각의 렌더링 된 프레임에 대해 최대 4 개의 인공 프레임을 생성하여 프레임 속도가 크게 증가 할 수 있습니다. NVIDIA는 반사 2.0과 쌍을 이루어 입력 지연을 최소화하여 반응 형 게임 플레이를 보장합니다. 그러나 프레임 생성은 때때로 경미한 유령을 유발할 수 있으며, 이는 더 높은 설정에서 더욱 눈에 띄게됩니다. NVIDIA를 사용하면 사용자가 모니터의 새로 고침 속도에 맞게 프레임 생성을 조정하여 화면 찢어짐과 같은 문제를 방지 할 수 있습니다.

멀티 프레임 생성은 RTX 50 시리즈 카드에만 적용되지만 NVIDIA 앱을 통해 모든 사용자가 새로운 TNN 모델의 이점을 사용할 수 있으며,이를 통해 DLSS Ultra Performance Mode 및 DLAA가 지원되지 않는 게임을위한 DLAA를 가능하게합니다.

DLS가 게임에 중요한 이유는 무엇입니까?

DLSS는 PC 게임의 중추적 인 기술로, 미드 레인지 또는 저 성능 GPU를 가진 사용자가 더 높은 그래픽 설정 및 해상도에 액세스 할 수 있도록합니다. 또한 그래픽 카드 비용 상승을 감안할 때 GPU의 수명을 연장합니다. DLSS는 소비자 친화적이며 예산이 한정된 게이머가 플레이 가능한 프레임 속도를 유지하는 데 도움이됩니다.

DLSS는 개인의 이점 외에도 전체 게임 산업에 영향을 미쳤으며 AMD 및 Intel과 같은 경쟁 업체가 자체 업 스케일링 기술을 개발하도록 촉구했습니다. NVIDIA의 DLSS는 GPU 가격의 기준을 높이지만 많은 시나리오에서 성능 대비 비율을 낮 춥니 다.

NVIDIA DLSS 대 AMD FSR vs. Intel Xess

NVIDIA의 DLSS는 AMD의 FidelityFX Super Resolution (FSR) 및 Intel의 XE Super Sampling (XESS)과의 경쟁에 직면 해 있습니다. DLSS 4는 우수한 이미지 품질을 제공하며 대기 시간이 낮은 여러 프레임을 생성하여 상당한 우위를 점할 수 있습니다. AMD와 Intel의 기술도 업 스케일링 및 프레임 세대를 제공하지만 Nvidia의 기계 학습 기능은 아티팩트가 적은 더 선명하고 일관된 시각을 이끌어냅니다.

결론

NVIDIA의 DLSS는 게임 산업을 변화시키고 계속 발전하고 있습니다. 개발에 대한 지속적인 개선과 Nvidia의 헌신은 게임 경험을 향상시키고 GPU의 삶을 확장하기위한 인상적인 도구입니다. 그러나 AMD와 Intel을 통해 경쟁 기술을 제공하면 올바른 GPU를 선택하려면 비용, 기능 및 게임 호환성이 필요합니다.