Hoy, Nvidia anunció el lanzamiento de un sucesor de la herramienta de aprendizaje de redes neuronales, afilado y suavizado de alias de la compañía, Deep Learning Super-Sampling (DLSS), denominada DLSS 2.0.
La actualización contiene grandes revisiones de los aspectos fundamentales de cómo funciona DLSS y promete grandes saltos en el rendimiento que antes eran inalcanzables debido a las limitaciones de la tecnología anterior.
DLSS 2.0 presenta nuevos canales, nuevas técnicas de aprendizaje, nuevos enfoques y una gran cantidad de matemáticas nuevas.
Nvidia ha centrado una gran cantidad de recursos en DLSS durante los últimos meses, y la compañía parece haber aprendido de los puntos débiles que sintieron muchos usuarios en la primera generación.
¿Qué hace DLSS?
Esta versión 2.0 de DLSS, en teoría, finalmente respaldará las dos grandes promesas originales de DLSS: (1) ayudar a que una gran cantidad de juegos de PC se ejecuten a velocidades de cuadro más altas en las mismas resoluciones a las que está acostumbrado, o (2) te da la opción de aumentar la calidad gráfica en el juego mientras retienes las mismas velocidades de cuadro sin cambiar nada en tu hardware.
(Se le concede que ya tiene instalada una tarjeta Nvidia GeForce RTX; el uso de DLSS depende de los núcleos tensores de estas tarjetas).
En teoría, la combinación de estos dos beneficios a la vez podría significar una mejor fidelidad gráfica a velocidades más altas, algo así como un Santo Grial en el mundo de los juegos de PC.
Considere lo que los desarrolladores de MechWarrior 5 tienen que decir.
"Nvidia DLSS 2.0 básicamente brinda a nuestros jugadores un aumento de rendimiento gratuito, sin sacrificar la calidad de imagen", dice Russ Bullock, presidente de Piranha Games.
"También fue muy fácil de implementar con el nuevo SDK de Nvidia, por lo que fue una obviedad para nosotros para agregarlo a MechWarrior 5.
"
La actualización DLSS 2.0 no solo promete mejores velocidades, sino que también se dice que la calidad del renderizado DLSS en sí se ha revisado, gracias a una arquitectura mejorada que se ha integrado en el algoritmo de la red neuronal, y estará mejor equipada para manejar situaciones que solían disparar DLSS 1.0.
En el ejemplo anterior, puede ver dónde un ventilador detrás de una rejilla de metal podría crear demasiadas líneas para que el algoritmo original se renderice correctamente.
DLSS 2.0 tiene una red de aprendizaje refinada que puede detectar estos problemas por lo que son y abordarlos con nuevas matemáticas que ayudan a determinar dónde terminan ciertos objetos y comienzan otros, lo que resulta en menos artefactos y gráficos más nítidos en general.
Nvidia también prometió un control deslizante en DLSS 2.0, lo que permite a los usuarios elegir entre tres perfiles de rendimiento: Rendimiento, Equilibrado y Calidad.
Estos perfiles se pueden personalizar para adaptarse a cada juego que esté jugando y al hardware en el que lo esté jugando.
¿En qué se ejecuta DLSS?
Al igual que en el lanzamiento de DLSS 1.0 (y continúa siendo hoy), la biblioteca de juegos compatible con DLSS sigue siendo algo limitada con el lanzamiento de DLSS 2.0.
Pero según Nvidia, el nuevo modelo de aprendizaje hará que sea mucho más fácil, por órdenes de magnitud, que los desarrolladores envíen sus juegos al sistema.
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Además, con el anuncio de Nvidia de su asociación con Unreal para construir herramientas DLSS directamente en una nueva rama de Unreal Engine 4, la cantidad de desarrolladores que podrían construir sus juegos desde cero con el trazado de rayos y las optimizaciones DLSS incorporadas ahora es mucho mayor en un instante.
Puedes probar DLSS 2.0 por ti mismo hoy en Wolfenstein: Youngblood o Deliver Us to the Moon, mientras que los parches para Mechwarrior 5 y Control DLC estarán disponibles a finales de esta semana.
Aquí también es cuando planeamos lanzar una inmersión profunda en todo lo nuevo que DLSS 2.0 tiene para ofrecer.
Tenemos la intención de incluir pruebas de rendimiento y calidad de cómo DLSS 2.0 se sostiene cuando se compara con la tecnología de la competencia Radeon Image Sharpening (RIS) de AMD, así que estad atentos para ver qué software de gráficos de ahorro de rendimiento reina supremo.
