DLSS 란 무엇이며 게임에서 사용해야합니다


기술의 행진은 불가피하며 그래픽 하드웨어보다 더 사실이 아닙니다. 매년 카드는 훨씬 빨라지고 멋진 그래픽 트릭을 위해 완전히 새로운 약어를 가져옵니다.

PC 게임의 시각적 설정을 보면 MSAA, FXAA, SMAAWWJD와 같은 맛있는 너겟이 포함 된 단어 샐러드가 나타납니다. . 네, 마지막 카드가 아닐 수도 있습니다.

엔비디아 지포스 RTX 카드의 운이 좋은 소유자 인 경우 DLSS를 사용하도록 선택할 수도 있습니다. 딥 러닝 수퍼 샘플링의 약자이며 Nvidia RTX 카드에있는 차세대 하드웨어 기능의 큰 부분입니다.

<그림 class = "lazy aligncenter">

작성 당시에는이 카드에만 DLSS를 실행하는 데 필요한 하드웨어가 있습니다 :

  • RTX 2060
  • RTX 2060 슈퍼
  • RTX 2070
  • RTX 2070 슈퍼
  • RTX 2080
  • RTX 2080 Super
  • RTX 2080 Ti
  • 문제가 발생한 특정 하드웨어를“텐서 ”코어라고하며 각 모델에는 이 특수 프로세서의 다른 수.

    텐서 코어는 기계 학습 작업을 가속화하도록 설계되었으며 DLSS가 그 예입니다. DLSS를 사용하지 않으면 카드의 해당 부분이 유휴 상태로 유지됩니다. 이는 DLSS를 사용할 수있는 경우 반짝이는 새로운 GPU의 전체 용량을 사용하지 않지만 계속 꺼져 있다는 의미입니다.

    그보다 더 많은 것이 있습니다. DLSS가 어떤 가치를 제공하는지 이해하려면 몇 가지 관련 개념으로 간단히 넘어 가야합니다.

    빠른 우회 내부 해상도 및 업 스케일링

    현대 TV 및 모니터에는 "기본"해결 가 있습니다. 이것은 단순히 화면에 특정 수의 물리적 픽셀이 있음을 의미합니다. 해당 화면에 표시되는 이미지가 정확한 기본 해상도와 다른 경우 이미지를 확대 또는 축소하여 크기를 조정해야합니다.

    따라서 예를 들어 HD 이미지를 4K 디스플레이 으로 변환하면 상당히 고르지 않고 들쭉날쭉하게 보입니다. 디지털 사진을 너무 멀리 확대 한 것처럼. 그러나 실제로 HD 비디오는 기본 4K 영상보다 약간 덜 선명하다면 4K TV에서 잘 보입니다. TV에는 저해상도 이미지를 처리하고 필터링하는 "업 스케일러 (upscaler)"라는 하드웨어가 있기 때문에 업 스케일링 하드웨어의 품질이 디스플레이 브랜드마다 크게 다르다는 문제가 있습니다. 그리고 모델. 그렇기 때문에 GPU에 종종 자체 스케일링 기술이 제공됩니다.

    4K 디스플레이로 출력하도록 설계된 "프로"콘솔에는 기본 4K 이미지가 표시되므로 디스플레이 업 스케일링이 전혀 발생하지 않습니다. 이는 게임 개발자가 최종 이미지 품질을 완전히 제어 할 수 있음을 의미합니다.

    그러나 대부분의 콘솔 게임은 기본 4K 해상도로 렌더링되지 않습니다. “내부”해상도가 낮아 GPU에 대한 스트레스가 줄어 듭니다. 그런 다음 콘솔의 내부 크기 조정 기술을 사용하여 고해상도 화면에서 이미지가 최대한보기 좋게 확대됩니다.

    실제로, DLSS는 PC 게임을 기본 해상도보다 낮은 수준으로 렌더링 한 다음 DLSS 기술을 사용하여 연결된 디스플레이에 맞게 업 스케일하는 정교한 방법입니다. 이론적으로 이것은 성능을 크게 향상시킵니다.

    4K 콘솔에서 일어나는 것과 매우 흡사하지만 DLSS는 정말 특별합니다. “딥 러닝”덕분입니다.

    “딥 러닝”비트 란 무엇입니까?

    딥 러닝은 시뮬레이션 된 신경망을 사용하는 기계 학습 기술입니다. 다시 말해, 뇌의 뉴런이 복잡한 문제에 대한 해결책을 배우고 만드는 방법에 대한 디지털 근사치입니다.

    컴퓨터가 얼굴을 인식하고 로봇이 주변 세계를 이해하고 탐색 할 수있게하는 기술입니다. 또한 최근의 딥 페이크 를 담당합니다. 이것이 DLSS의 비밀 소스입니다.

    신경망에는“훈련”이 필요합니다.“훈련”은 기본적으로 어떤 것이 좋아야 하는지를 보여주는 예입니다. 그물에 얼굴을 인식하는 방법을 가르치려면 수백만의 얼굴을 보여 주면서 일반적인 얼굴을 구성하는 기능과 패턴을 배울 수 있습니다. 레슨을 올바르게 학습하면 얼굴이있는 이미지를 보여줄 수 있으며 즉시 선택할 수 있습니다.

    Nvidia가 한 일은 DLSS를 지원하는 게임의 믿을 수 없을 정도로 고해상도 이미지에 대한 딥 러닝 소프트웨어를 훈련시키는 것입니다. 신경망은 슈퍼 컴퓨터 수준의 그래픽 성능을 사용하여 렌더링 할 때 게임 "어떻게"보이는지를 학습합니다.

    그러면 내부 해상도가 낮아지고 더 나은 단어가 없으면 "상상력" 당신보다 훨씬 더 강력한 컴퓨터가 장면을 렌더링 한 것처럼 보일 것입니다. 그게 당신에게 검은 마술처럼 들리면 혼자가 아닙니다!

    DLSS를 사용할 때

    먼저, 당신은 이를 지원하는 게임에서 DLSS를 사용하십시오. 감사하게도 빠르게 성장하고 있습니다. 각 타이틀에는 신경망이 훈련 된 것이기 때문에 최소 해상도 렌더링과 같은 DLSS에 대한 자체 요구 사항도 있습니다.

    그러나 Nvidia의 큰 두뇌는 학습을 멈추지 않으며 카드의 DLSS 기능은 타이틀 별 지원 및 품질을 확장하여 업데이트를 계속받습니다.

    게임에서 DLSS를 사용해야하는지 확인하는 가장 좋은 방법은 결과를 안구. 기존 업 스케일링 또는 앤티 앨리어싱과 비교하여 어느 것이 더 즐거운 지 확인하십시오. 성능 또한 중요한 결정 요소입니다. 초당 60 프레임을 타겟팅하고 있지만 도달 할 수없는 경우 DLSS를 선택하는 것이 좋습니다.

    그러나 높은 프레임 속도를 얻으면 DLSS가 실제로 속도를 늦출 수 있습니다. 텐서 코어는 각 프레임을 처리하는 데 일정한 시간이 필요하기 때문입니다. 지금은 빠른 프레임 재생을 위해 충분히 빠르게 할 수 없습니다.

    기본적으로 DLSS는 초당 약 60 프레임의 대상 프레임 속도로 고해상도 디스플레이 (예 : 4K, 초광각 또는 1440p 해상도). 또한 RTX 카드의 다른 주요 당사자 트릭 인 광선 추적을 활성화 할 때 매우 유용합니다. DLSS는 레이트 레이싱의 성능 손실을 상당히 상쇄 할 수 있으며 결과는 때때로 장관입니다.

    DLSS를 사용하기로 결정하기 전에 알아야 할 최소값입니다. 이 기술이 빠르게 변화하고 있다는 사실을 기억하십시오. 오늘 결과가 마음에 들지 않으면 몇 개월 후에 다시 방문하면 마지막으로 날아갈 수 있습니다.

    Daylight Saving Time Explained

    관련 게시물:


    13.09.2019