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NVIDIA的DLSS或深度学习超级抽样是PC游戏中的革命性功能，可显着提高性能并延长NVIDIA图形卡的寿命。自2019年推出以来，DLSS已经看到了多个更新，改善了其功能和NVIDIA RTX图形卡世代中的功能。本指南将深入研究DLSS，其工作原理，其演变和重要性，即使对于当前不使用NVIDIA GPU的人也是如此。
Matthew S. Smith的其他贡献。
什么是DLSS？
NVIDIA DLSS或深度学习超级抽样是一项专有技术，旨在提高游戏中的性能和图像质量。 “超级抽样”一词是指基于广泛的游戏玩法的NVIDIA培训的神经网络将游戏提高到更高分辨率的能力。与手动在游戏中设定更高的分辨率相比，这种方法可以最大程度地减少性能的打击。
DLSS的发展超出了其最初的升级功能。现在，它包括DLSS射线重建之类的功能，该功能使用AI来提高照明和阴影质量； DLSS框架的生成和多框架生成，它们采用AI插入其他框架以提高帧速率；和DLAA（深度学习反逐叠），可以增强图像质量和抗氧化，超出本地分辨率。
超级分辨率是DLSS最知名的功能，在启用射线追踪时特别有用。在支持DLSS的游戏中，您可以从超级性能，性能，平衡和质量等模式中进行选择。例如，以4K分辨率选择Cyberpunk 2077中的质量模式，可以使游戏以1440p的速度渲染，然后DLSS然后将其提高到4K，比本机4K渲染允许的帧速率更高。DLSS的神经渲染与诸如棋盘渲染之类的传统技术明显不同，添加了可能在本地分辨率上丢失的详细信息，并保留了其他提高方法可能会错过的细节。但是，有时可以引入诸如“冒泡”阴影或闪烁线之类的文物，尽管DLSS 4大大降低了这些伪影。
世代飞跃：DLSS 3到DLSS 4
使用RTX 50系列，NVIDIA引入了DLSS 4，该DLSS 4将AI模型升级到变压器神经网络（TNN）。从DLSS 3和3.5中使用的卷积神经网络（CNN）的转变允许对场景进行更深入的分析，从而提高了系统的整体有效性。
DLSS 4的TNN可以处理两倍的参数，从而提高场景的理解和细节保留。这会导致视觉效果更清晰，具有更清晰的表面纹理和更少的视觉伪像。新模型还显着增强了框架的生成功能，使DLSS 4可以为每个渲染框架生成四个人造框架，这是一个称为DLSS多框架生成的功能。
为了解决对输入滞后的担忧，NVIDIA将DLSS与NVIDIA Reflex 2.0集成在一起，从而减少了延迟以保持响应式游戏玩法。尽管DLSS框架的生成有时会导致较小的幽灵，但NVIDIA允许用户调整框架生成设置以匹配其显示器的刷新率，从而最大程度地减少屏幕撕裂等潜在问题。
即使没有RTX 50系列GPU，用户也可以通过NVIDIA应用程序从新的DLSS Super分辨率和DLSS射线重建的新型TNN模型中受益，如果游戏不支持DLSS Ultra性能模式和DLAA。
为什么DLSS对游戏至关重要？
DLSS是用于PC游戏的游戏改变者，特别是对于那些表现中等或低性能NVIDIA GPU的人。它可以实现更高的图形设置和分辨率，从而延长了图形卡的寿命。在GPU价格上涨的时代，DLSS通过调整图形设置或性能模式来帮助维持可播放的帧速率，从而使其成为预算意识游戏玩家的宝贵功能。
DLSS还刺激了竞争，AMD和英特尔分别引入了自己的展望技术，FidelityFX超级分辨率（FSR）和XE Super Sampling（XESS）。尽管DLSS领先于图像质量和框架生成，但这些替代方案提供了相似的性能提升。
NVIDIA DLSS与AMD FSR与Intel Xess
DLSS面临来自AMD FSR和英特尔XESS的竞争。 DLSS 4的改进图像质量和多帧的生成功能使NVIDIA具有重要优势。尽管AMD和Intel的技术提供了展望和框架的生成，但DLSS通常提供更清晰，更一致的图像，而造影量较少。
值得注意的是，与FSR不同，DLSS是NVIDIA GPU独有的，并且需要游戏开发人员的实施。尽管许多游戏都支持DLSS，以及FSR和XESS，但覆盖范围并不普遍。结论
NVIDIA的DLSS改变了PC游戏领域，并继续发展。尽管有一些小小的缺陷，但它提供了令人印象深刻的性能增强，并延长了GPU的寿命。随着AMD和英特尔以自己的技术进入竞争，游戏玩家比以往任何时候都有更多的选择。选择GPU时，请考虑成本，功能和游戏之间的平衡，以找到最佳的需求价值。
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