自2019年推出以來，NVIDIA的DLSS或深度學習超級抽樣已經徹底改變了PC遊戲。這項創新技術可顯著提高性能並提高NVIDIA的RTX圖形卡的壽命，尤其是針對支持DLSS的遊戲玩家。隨著系統通過多個更新的發展，至關重要的是要了解其機制，NVIDIA RTX代的變化以及對遊戲社區的總體重要性 - 即使您當前不使用NVIDIA GPU。

Matthew S. Smith的其他貢獻。

什麼是DLSS？

NVIDIA DLSS或深度學習超級採樣，是一項專有技術，旨在提高遊戲的性能和視覺質量。 “超級抽樣”方面是指使用經過廣泛遊戲數據訓練的神經網絡將游戲提高到更高分辨率的能力。這種方法允許出色的圖像質量，而沒有性能打擊通常與手動增加的遊戲內部設置相關聯。

除了最初的功能外，DLSS現在還涵蓋了幾個高級功能。 DLSS射線重建使用AI來完善照明和陰影質量，而DLSS框架的生成和多框架生成Leverage AI可以插入其他幀，從而大大提高FPS。此外，DLAA（深度學習的抗縮減）通過應用AI改良的抗氧化能力增強了本地分辨率能力以外的圖形。

超級分辨率是最知名的DLSS功能，與射線追踪結合使用時特別有益。在受支持的遊戲中，您可以通過各種模式啟用DLS，例如超級性能，性能，平衡和質量。例如，在諸如Cyber​​punk 2077之類的遊戲中，選擇DLSS質量模式的4K分辨率意味著遊戲以1440p的速度呈現，這更易於以較高的幀速率處理，然後DLSS將其提高到4K。由於AI輔助升級，這種方法的幀速率比本地4K的幀速率更高。

重要的是要注意，DLSS的神經渲染與諸如棋盤渲染之類的較舊方法明顯不同。 DLSS可以增強在本地分辨率上看不到的細節，並保留其他升級技術中丟失的細節。但是，它可能會引入諸如“冒泡”陰影或閃爍線之類的偽影，儘管在DLSS 4中已經大大減輕了這些文物。

世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4

隨著RTX 50系列的出現，NVIDIA推出了DLSS 4，該DLSS 4改造了AI模型以顯著提高質量和能力。 DLSS 3和3.5利用了在視頻遊戲內容的大量數據集中訓練的捲積神經網絡（CNN）。但是，DLSS 4向更先進的變壓器模型或TNN過渡，能夠更深入地分析兩倍的參數並更深入地理解場景。該模型改善了遠程模式識別，可以更準確地預測未來的遊戲玩法，並更有效地處理DLSS系統的元素。

DLSS 4的TNN型號增強了超級採樣和射線重建，從而帶來了更尖銳的遊戲玩法，並減少了諸如冒泡陰影和閃爍的線條等文物。此外，新模型賦予了DLSS多框架生成的能力，可以為每個渲染框架生成四個人造框架，從而大大提高幀速率。為了減輕對輸入滯後的擔憂，NVIDIA將DLSS與NVIDIA Reflex 2.0整合在一起，從而最大程度地減少了保持響應能力的延遲。

儘管DLSS 4提供了令人印象深刻的進步，但並非沒有潛在問題。框架的生成有時會導致移動物體後面的小鬼魂，尤其是在更高的設置下。 NVIDIA通過允許用戶調整框架生成設置並建議與顯示器的刷新率保持一致來解決這一問題，以避免屏幕撕裂等問題。

即使沒有RTX 50系列卡，遊戲玩家也可以通過NVIDIA應用程序從New Transformer模型的圖像質量改進中受益，該應用程序還可以使DLSS Ultra性能模式和DLAA用於兼容遊戲。

為什麼DLSS對遊戲至關重要？

DLSS是PC遊戲中的一種變革性技術。它使具有中端或低性能NVIDIA GPU的用戶能夠訪問更高的圖形設置和分辨率。它還允許用戶通過調整的設置或性能模式保持可播放的幀速率，從而延長GPU的壽命，從而使其成為預算意識遊戲玩家的寶貴功能。

DLSS已經在PC遊戲中設定了新的標準，促使AMD和Intel等競爭對手開發了自己的展望技術，AMD FidelityFX超級分辨率（FSR）和Intel XE Super Sampling（XESS）。儘管NVIDIA對GPU的定價策略可能是有爭議的，但DLSS有效地降低了許多遊戲場景的性能障礙。

NVIDIA DLSS與AMD FSR與Intel Xess

NVIDIA的DLSS面臨AMD FSR和英特爾XESS的競爭。 DLSS 4的出色圖像質量和多幀的生成功能使其具有顯著優勢。儘管AMD和Intel的技術提供了升級和框架的生成，但NVIDIA的機器學習能力會導致更清晰，更一致的圖像，而文物較少。

值得注意的是，DLSS是NVIDIA GPU獨有的，並且需要遊戲開發人員實施，這與更普遍可訪問的FSR不同。儘管DLSS支持的遊戲的數量已大大增加，但並非所有標題都普遍可用。

結論

NVIDIA DLSS繼續發展，為遊戲體驗提供了令人印象深刻的增強，並延長了GPU的壽命。儘管它面臨來自AMD和Intel的競爭，但其高級AI功能和性能提高將其與眾不同。與任何遊戲技術一樣，必須權衡GPU的成本及其功能與您玩的特定遊戲，以確定遊戲需求的最佳價值。