DLSS oder Deep Learning Super Sampling ist Nvidias Technik für intelligentes Upscaling, mit der ein mit einer niedrigeren Auflösung gerendertes Bild auf eine Anzeige mit höherer Auflösung hochskaliert werden kann, wodurch mehr Leistung als beim nativen Rendering erzielt wird. Nvidia führte diese Technik mit der ersten Generation der RTX-Grafikkartenserie ein. DLSS ist nicht nur eine Technik für gewöhnliches Upscaling oder Supersampling, sondern verwendet AI, um die Qualität des Bildes, das mit einer niedrigeren Auflösung gerendert wurde, intelligent zu erhöhen, um die Bildqualität zu erhalten. Dies kann theoretisch das Beste aus beiden Welten bieten, da das angezeigte Bild immer noch von hoher Qualität ist und die Leistung gegenüber nativem Rendering ebenfalls verbessert wird.
DLSS kann sogar die Bildqualität in Wolfenstein verbessern: Youngblood - Image: Nvidia
Notwendigkeit für DLSS
Warum brauchen wir so ausgefallene Upscaling-Techniken, um mehr Leistung zu erzielen? Die Realität ist, dass sich die Technologie neuerer Monitore viel schneller entwickelt als die Technologie unserer PC-Komponenten. Die neuesten Monitore bieten eine gestochen scharfe 4K-Auflösung mit Bildwiederholraten von bis zu 144 oder sogar 165 Hz. Die meisten Spieler betrachten heutzutage 1440p 144Hz als den Sweet Spot für High-End-Spiele. Das Fahren dieser Art von Auflösungen mit diesen Bildwiederholraten erfordert viel grafische Leistung. In modernen Spielen können möglicherweise nur die besten der besten GPUs 4K 60 FPS-Spiele mit Ultra-Einstellungen verarbeiten. Dies bedeutet, dass wenn Sie die Leistung verbessern möchten, aber keine Kompromisse bei der Bildqualität eingehen möchten, die Upscaling- oder DLSS-Supersampling-Technik hilfreich sein kann.
DLSS kann auch für Spieler wichtig sein, die eine 4K-Auflösung anstreben möchten, aber nicht über die erforderliche grafische Leistung verfügen. Diese Spieler können sich für diese Aufgabe an DLSS wenden, da das Spiel mit einer niedrigeren Auflösung (z. B. 1440p) gerendert und dann intelligent auf 4K hochskaliert wird, um ein gestochen scharfes Bild bei noch höherer Leistung zu erhalten. DLSS ist eine sehr praktische RTX-Grafikkarte für den mittleren und Einstiegsbereich und ermöglicht es den Benutzern, mit höheren Auflösungen und komfortablen Frameraten zu spielen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
Raytracing
Ein weiteres wichtiges Feature, das beim PC-Spielen in den Vordergrund gerückt wird, ist das Echtzeit-Raytracing. Nvidia kündigte Unterstützung für Raytracing mit seiner neuen RTX-Grafikkartenserie an. Raytracing ist eine Rendering-Technik, die in Spielen und anderen grafischen Anwendungen ein genaues Rendern von Lichtpfaden ermöglicht, was zu einer viel höheren grafischen Wiedergabetreue führt, insbesondere bei Schatten, Reflexionen und globaler Beleuchtung. Raytracing bietet zwar einige beeindruckende Grafiken, hat jedoch einen großen Einfluss auf die Leistung. In vielen Spielen kann die Framerate im Vergleich zum herkömmlichen Rendering tatsächlich halbiert werden. Geben Sie DLSS ein.
Raytracing bringt einen riesigen Performance-Hit mit sich - Image: Techspot
Mit der Leistung von DLSS-Spielern (und jetzt dem stark verbesserten DLSS 2.0) können Spieler mit Grafikkarten der RTX-Serie den mit Raytracing verbundenen Leistungsverlust erheblich verringern und ein Raytraced-Bild mit höherer Wiedergabetreue genießen, während eine höhere Framerate beibehalten wird. Diese Technik wird von Rezensenten und der Öffentlichkeit als äußerst beeindruckend angesehen, da sie Raytracing bei hohen Auflösungen tatsächlich spielbar macht und fast genau die gleiche Bildqualität wie das traditionell gerenderte Bild beibehält. DLSS ist bei Raytracing eine absolute Notwendigkeit, und Nvidia hat gute Arbeit geleistet, um diese beiden Techniken gleichzeitig zu entwickeln und freizugeben.
Traditionelles Upscaling
Upscaling- und Supersampling-Techniken gab es auch in der Vergangenheit. Tatsächlich sind diese in fast jedes moderne Spiel und sogar in die Bedienfelder von Nvidia und AMD integriert. Diese Techniken implementieren auch die gleiche grundlegende Upscaling-Methode wie DLSS. Sie nehmen ein Bild mit niedrigerer Auflösung auf und skalieren es auf eine Anzeige mit höherer Auflösung. Was unterscheidet sie also? Die Antwort besteht im Wesentlichen aus zwei Dingen.
- Ausgabequalität: Die Ausgabebildqualität von traditionell hochskalierten Spielen ist im Allgemeinen niedriger als bei DLSS. Dies liegt daran, dass DLSS AI verwendet, um die Bildqualität zu berechnen und anzupassen, sodass der Unterschied zwischen nativen und hochskalierten Bildern minimiert werden kann. Bei herkömmlichen Upscaling-Techniken gibt es keine solche Verarbeitung, sodass die Ausgabebildqualität geringer ist als bei herkömmlichem Rendering und DLSS.
- Performance-Hit: Ein weiterer großer Nachteil des traditionellen Supersamplings ist der Leistungseinbruch gegenüber DLSS. Diese Hochskalierung kann das Bild mit einer niedrigeren Auflösung rendern, bietet jedoch nicht annähernd genug Leistungsverbesserung, um den Verlust der Bildqualität zu rechtfertigen. DLSS behebt dieses Problem, indem es eine massive Leistungssteigerung bietet und gleichzeitig die Bildqualität extrem nahe an der nativen Qualität hält. Aus diesem Grund wird DLSS von vielen Technologieexperten und Gutachtern als „das nächste große Ding“ bezeichnet.
Was macht DLSS einzigartig?
DLSS ist eine Technologie, die von Nvidia entwickelt wurde, dem weltweit führenden Unternehmen für bahnbrechende Arbeiten wie Deep Learning und Künstliche Intelligenz. Es ist verständlich, dass DLSS einige Tricks im Ärmel hat, die sich traditionellen Upscaling-Techniken entziehen.
AI Upscaling
DLSS nutzt die Leistungsfähigkeit der KI, um intelligent zu berechnen, wie das Bild mit einer niedrigeren Auflösung gerendert werden soll, während die maximale Qualität erhalten bleibt. Es nutzt die Leistung der neuen RTX-Karten, um komplexe Berechnungen durchzuführen, und verwendet diese Daten dann, um das endgültige Bild so anzupassen, dass es dem nativen Rendering so nahe wie möglich kommt. Dies ist eine äußerst beeindruckende Technologie, von der wir hoffen, dass sie sich weiterentwickelt, da viele DLSS sogar als „Zukunft des Spielens“ bezeichnet haben.
Farben Tensor
Nvidia hat der RTX-Serie von Grafikkarten, die als Tensorkerne bekannt sind, dedizierte Prozessorkerne hinzugefügt. Diese Kerne dienen als Rechenorte für Deep Learning und KI-Berechnungen. Diese schnellen und hochentwickelten Kerne werden auch für DLSS-Berechnungen verwendet. Die Technologie von DLSS verwendet Deep-Learning-Funktionen dieser Kerne, um die Qualität zu erhalten und maximale Leistung beim Spielen zu erzielen. Dies bedeutet jedoch auch, dass DLSS nur auf die RTX-Suite von Grafikkarten mit Tensorkernen beschränkt ist und nicht für ältere GTX-Kartenserien oder Karten von AMD verwendet werden kann.
Die Tensorkerne von Nvidia übernehmen die für DLSS erforderliche Verarbeitung - Bild: Nvidia
Kein Treffer für die visuelle Qualität
Das Markenzeichen von DLSS ist die äußerst beeindruckende Erhaltung der Qualität. Bei Verwendung der herkömmlichen Hochskalierung mithilfe der Spielmenüs können die Spieler definitiv einen Mangel an Schärfe und Schärfe des Spiels feststellen, nachdem es mit einer niedrigeren Auflösung gerendert wurde. Dies ist kein Problem bei der Verwendung von DLSS. Obwohl das Bild mit einer niedrigeren Auflösung gerendert wird (häufig bis zu 66% der ursprünglichen Auflösung), ist das resultierende hochskalierte Bild weitaus besser als das, was Sie mit einer herkömmlichen Hochskalierung erzielen würden. Es ist so beeindruckend, dass die meisten Spieler den Unterschied zwischen einem Bild, das nativ mit der höheren Auflösung gerendert wurde, und einem von DLSS hochskalierten Bild nicht erkennen können. Dies ist eine bahnbrechende Leistung beim Spielen, da Spieler immer nach einem Gleichgewicht zwischen Qualität und Leistung suchen. Mit DLSS haben sie die Chance, beides zu bekommen.
DLSS bietet keine Kompromisse bei der visuellen Qualität. - Bild: Nvidia
Signifikante Leistungssteigerungen
Der bemerkenswerteste Vorteil von DLSS und wohl der gesamte Anreiz hinter seiner Entwicklung ist die signifikante Leistungssteigerung, während DLSS eingeschaltet ist. Diese Leistung beruht auf der einfachen Tatsache, dass DLSS das Spiel mit einer niedrigeren Auflösung rendert und es dann mithilfe von AI hochskaliert, um es an die Ausgabeauflösung des Monitors anzupassen. Mithilfe der Deep-Learning-Funktionen der Grafikkarten der RTX-Serie kann DLSS das Bild in einer Qualität ausgeben, die dem nativ gerenderten Bild entspricht.
Steuerung im Qualitätsmodus DLSS bietet eine viel bessere Leistung und Bildqualität als natives Rendering - Image: Nvidia
Macht Raytracing spielbar
Raytracing tauchte 2018 aus dem Nichts auf und wurde plötzlich zur Spitze von PC Gaming, als Nvidia diese Funktion intensivierte und sogar ihre neuen Grafikkarten als „RTX“ anstelle ihres üblichen GTX-Namensschemas brandmarkte. Während Raytracing eine interessante und einzigartige Funktion ist, die die visuelle Qualität des Spiels verbessert, ist die Spielebranche noch nicht bereit, vollständig auf Raytraced-Rendering gegenüber herkömmlichem gerastertem Rendering umzusteigen.
Ein großer Grund dafür ist der Performance-Hit, der mit Raytracing einhergeht. Durch einfaches Aktivieren von Raytracing können bei einigen Spielen Leistungseinbußen von bis zur HÄLFTE der ursprünglichen Framerate auftreten. Dies bedeutet, dass Sie selbst bei den meisten High-End-Grafikkarten erhebliche Leistungseinbußen hinnehmen.
Hier kommt DLSS ins Spiel. DLSS kann diese neue Funktion auch in den anspruchsvollsten Spielen spielbar machen. Durch Rendern des Bildes mit einer niedrigeren Auflösung und späteres Hochskalieren ohne Verlust der visuellen Qualität kann DLSS den Leistungsverlust kompensieren, den Raytracing normalerweise für Spiele mit sich bringt. Aus diesem Grund unterstützen die meisten Spiele, die Raytracing unterstützen, auch DLSS, sodass sie zusammen für eine nahezu perfekte Erfahrung verwendet werden können.
Signifikante Leistungssteigerungen bei der Kontrolle, wenn DLSS mit RayTracing aktiviert wird - Bild: Nvidia
Anpassbare Voreinstellungen
DLSS 2.0 verbessert das von DLSS festgelegte Framework weiter und führt anpassbarere Voreinstellungen ein. Jetzt können Benutzer aus 3 Voreinstellungen auswählen, die als Qualität, Ausgewogen und Leistung bezeichnet werden. Alle 3 Voreinstellungen verbessern die Leistung in gewisser Weise, während die Qualitätsvoreinstellung sogar die Bildqualität gegenüber nativem Rendering verbessern kann! DLSS 2.0 hat jetzt auch eine Ultra Performance-Voreinstellung für 8K-Spiele mit der GeForce RTX 3090 eingeführt, die tatsächlich 8K-Spiele ermöglicht.
Das neue DLSS 2.0 verbessert sich gegenüber der ersten Generation massiv - Bild: Nvidia
Unter der Haube
Nvidia hat die Mechanik seiner DLSS 2.0-Technologie auf seiner offiziellen Website erläutert. Wir wissen, dass Nvidia ein System namens Neural Graphics Framework oder NGX verwendet, das die Fähigkeit eines NGX-basierten Supercomputers nutzt, um KI-Berechnungen zu lernen und besser zu werden. DLSS 2.0 verfügt über zwei primäre Eingänge in das AI-Netzwerk:
- Von der Spiel-Engine gerenderte Alias-Bilder mit niedriger Auflösung
- Bewegungsvektoren mit niedriger Auflösung aus denselben Bildern - auch von der Spiel-Engine generiert
Nvidia verwendet dann einen Prozess, der als zeitliches Feedback bekannt ist, um zu „schätzen“, wie der Frame aussehen wird. Dann verwendet ein spezieller Typ eines AI-Autoencoders den Stromrahmen mit niedriger Auflösung und den vorherigen Rahmen mit hoher Auflösung, um pixelweise zu bestimmen, wie ein Stromrahmen höherer Qualität erzeugt werden soll. Gleichzeitig unternimmt Nvidia Schritte, um das Verständnis des Supercomputers für den Prozess zu verbessern:
Während des Trainingsprozesses wird das Ausgabebild mit einem offline gerenderten 16K-Referenzbild von ultrahoher Qualität verglichen, und der Unterschied wird zurück in das Netzwerk übertragen, damit es weiter lernen und seine Ergebnisse verbessern kann. Dieser Vorgang wird auf dem Supercomputer zehntausend Mal wiederholt, bis das Netzwerk zuverlässig Bilder mit hoher Qualität und hoher Auflösung ausgibt.
Sobald das Netzwerk trainiert ist, liefert NGX das AI-Modell über Game Ready-Treiber und OTA-Updates an Ihren GeForce RTX-PC oder -Laptop. Mit Turings Tensorkernen, die bis zu 110 Teraflops dedizierter KI-Leistung liefern, kann das DLSS-Netzwerk gleichzeitig mit einem intensiven 3D-Spiel in Echtzeit ausgeführt werden. Dies war vor Turing- und Tensorkernen einfach nicht möglich.
Unterstützung
DLSS ist eine relativ neue Technologie, die noch in den Kinderschuhen steckt. Während immer mehr Spiele diese Funktion unterstützen, gibt es immer noch einen riesigen Katalog älterer Spiele, die sie wahrscheinlich nie unterstützen werden. Wir können jedoch in Zukunft mit enormen Investitionen in DLSS und Raytracing rechnen, da sowohl Nvidia als auch AMD diese Funktionen jetzt unterstützen (AMD soll bald einen DLSS-Konkurrenten bekannt geben) sowie die Konsolen der nächsten Generation, die PlayStation 5 und die Xbox Series X.
Mit der Veröffentlichung der RTX 3000-Serie hat Nvidia kürzlich seinen Katalog an Spielen erweitert, die diese Funktion unterstützen. DLSS 2.0 kommt jetzt zu Cyberpunk 2077, Call of Duty: Kalter Krieg der Black Ops, Fortnite, Watch Dogs Legion, Boundary und Bright Memory: Infinite. Andere bemerkenswerte Titel, die DLSS 2.0 bereits unterstützen, sind: Todesstrandung , Hymne , F1 2020, Control, Deliver Us The Moon, MechWarrior 5 und Wolfenstein: Youngblood.
Die Liste der Spiele, die DLSS 2.0 unterstützen, wächst weiter - Bild: Nvidia
Obwohl diese Bibliothek keineswegs gigantisch ist, sollte man das zukünftige Potenzial einer so beeindruckenden Technologie wie DLSS berücksichtigen. Mit seiner massiven Leistungsverbesserung und seinen vielfältigen Funktionen kann DLSS in naher Zukunft das Herzstück des Spielens sein, insbesondere wenn bahnbrechende Technologien wie Raytracing in den Vordergrund rücken. Nvidia behauptet auch, dass seine DLSS-Technologie durch KI weiter gelernt und verbessert wird. Dies ist eine gute Sache für alle PC-Spieler, die eine atemberaubende Grafik bei hohen Frameraten genießen möchten.
Fazit
DLSS oder Deep Learning Super Sampling ist eine unglaublich beeindruckende Technologie, die von Nvidia entwickelt wurde. Es bietet eine große Leistungsverbesserung gegenüber herkömmlichem nativem Rendering, ohne die Bildqualität zu beeinträchtigen. Dies ist möglich durch umfangreiche Arbeit in den Bereichen KI und Deep Learning von Nvidia.
DLSS nutzt die Leistung der Grafikkarten der RTX-Serie und bietet eine nahezu ununterscheidbare Bildqualität für die native Auflösung sowie eine große Bildrate, die Raytracing und höhere Auflösungen wie 4K spielbar macht. DLSS erweitert seine Bibliothek mit unterstützten Spielen weiter und wir hoffen, dass sie auch weiterhin besser wird, damit Spieler die Grafik, die sie lieben, bei den gewünschten Frameraten genießen können.
