El DLSS de NVIDIA, o Deep Learning Super Sampleing, es una característica revolucionaria que ha transformado significativamente los juegos de PC desde su introducción en 2019. DLSS ofrece un impulso notable en el rendimiento y mejora la longevidad de las tarjetas gráficas de Nvidia, siempre que esté jugando uno de los muchos juegos que apoyan esta tecnología. A medida que DLSS ha evolucionado a través de múltiples actualizaciones, ha mejorado su funcionalidad y efectividad, lo que lo distingue en las diversas generaciones de tarjetas gráficas RTX de NVIDIA. En esta guía completa, profundizaremos en lo que es DLSS, cómo funciona, sus diversas iteraciones y por qué es importante para los jugadores, incluso si actualmente está utilizando una GPU no nvidia.
Contribuciones adicionales de Matthew S. Smith.
¿Qué es DLSS?
NVIDIA DLSS, o Deep Learning Super Muestling, es una tecnología patentada diseñada para mejorar tanto el rendimiento como la calidad visual de los juegos. El "súper muestreo" en su nombre se refiere a su capacidad para mejorar los juegos a resoluciones más altas utilizando un enfoque basado en IA, minimizando el golpe de rendimiento en comparación con establecer manualmente una resolución más alta en el juego. Inicialmente lanzado con un enfoque en el aumento de la escala, DLSS se ha expandido para incluir varias características que mejoran la calidad de la imagen incluso sin escala. Estos incluyen:
- Reconstrucción de rayos DLSS : utiliza IA para refinar la iluminación y los efectos de la sombra.
- Generación de cuadros DLSS y generación de múltiples marcos : emplea AI para insertar marcos adicionales, lo que aumenta significativamente las velocidades de cuadro.
- DLAA (anti-aliasing de aprendizaje profundo) : aplica anti-aliasing mejorada para la calidad de gráficos superiores en comparación con la resolución nativa.
Es crucial reconocer que la representación neuronal de DLSS se diverge significativamente de técnicas más antiguas como la representación de tableros de ajedrez. Los DLS pueden mejorar los detalles que podrían perderse en la resolución nativa o a través de otros métodos de ampliación. Sin embargo, a veces puede introducir artefactos como sombras "burbujeantes" o líneas parpadeantes, aunque estos se han mitigado en gran medida en las actualizaciones recientes, particularmente con DLSS 4.
El salto generacional: DLSS 3 a DLSS 4
La introducción de la serie RTX 50 trajo DLSS 4, que actualiza significativamente el modelo AI que sustenta la tecnología. DLSS 3 y DLSS 3.5 utilizaron una red neuronal convolucional (CNN), entrenada en vastos conjuntos de datos de contenido de videojuegos para analizar escenas y relaciones espaciales. Sin embargo, DLSS 4 cambia a un modelo de transformador, conocido como TNN, que puede manejar el doble de parámetros, lo que permite un análisis de escena más profundo y un procesamiento más sofisticado.
Este cambio a TNN mejora el súper muestreo DLSS y la reconstrucción de rayos DLSS, lo que resulta en un juego más nítido con una retención de detalles mejorada. DLSS 4 también presenta la generación de dlss múltiples de cuadros, capaz de generar cuatro marcos artificiales para cada marco renderizado, mejorando enormemente las velocidades de cuadros. Para mitigar las preocupaciones sobre el retraso de entrada, DLSS 4 se integra con Nvidia Reflex 2.0 para reducir la latencia.
A pesar de estos avances, la generación de marcos DLSS ocasionalmente puede producir anomalías visuales menores, como fantasmas detrás de objetos en movimiento, particularmente en configuraciones de generación de cuadros más altas. NVIDIA permite a los usuarios ajustar la generación de cuadros para que coincidan con la tasa de actualización de su monitor, evitando problemas como el desgarro de la pantalla.
Incluso si no posee una tarjeta RTX 50-Series, aún puede beneficiarse de las mejoras del nuevo modelo TNN a través de la aplicación NVIDIA, que admite la super resolución DLSS, la reconstrucción de rayos DLSS, el modo DLSS Ultra Performance y DLAA.
¿Por qué DLSS importa para los juegos?
DLSS cambia el juego para los juegos de PC, particularmente para aquellos con GPU NVIDIA de rango medio o de bajo rendimiento. Permite una configuración y resoluciones gráficas más altas que de otro modo serían inalcanzables. Además, DLSS extiende la vida útil de su GPU, lo que le permite mantener velocidades de cuadro jugables ajustando la configuración o los modos de rendimiento, lo cual es especialmente valioso dado el aumento del costo de las tarjetas gráficas.
En general, DLSS ha establecido un nuevo estándar en los juegos de PC, lo que lleva a los competidores como AMD e Intel a desarrollar sus propias tecnologías de escala, FidelityFX Super Resolution (FSR) y XE Super Sampling (Xess), respectivamente. Si bien el impacto inicial de NVIDIA en los precios de la GPU se ha debatido, DLSS ha mejorado indudablemente la relación precio / rendimiento en muchos escenarios de juegos.
Nvidia DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess
El DLSS de NVIDIA enfrenta la competencia de la super resolución FidelityFX de AMD (FSR) y el XE Super Sampling (Xess) de Intel. La calidad superior de imagen de DLSS 4 y las capacidades de generación de múltiples cuadros le dan una clara ventaja sobre sus rivales. Mientras que AMD e Intel ofrecen características similares de generación de escala y marco, la destreza de aprendizaje automático de Nvidia sigue sin igual, entregando imágenes más nítidas y menos artefactos.
Es importante tener en cuenta que DLSS es exclusivo de las GPU de NVIDIA y requiere la implementación del desarrollador de juegos, a diferencia de AMD FSR. Si bien el número de juegos respaldados por DLSS ha crecido significativamente, no está disponible universalmente en todos los títulos.Conclusión
Nvidia DLSS continúa evolucionando y sigue siendo una tecnología fundamental en la industria del juego. Sus mejoras continuas indican el compromiso de NVIDIA de mejorar la experiencia del juego y extender la longevidad de GPU. Si bien DLSS no está exento de defectos, su impacto en el rendimiento y las imágenes del juego es innegable.
Con AMD e Intel ahora ofreciendo sus propias soluciones de ampliación, la competencia en las tecnologías de juegos mejoradas con AI se está calentando. Como jugador, es crucial sopesar el costo y las características de las GPU contra los juegos que juegas para determinar el mejor valor para tus necesidades.
