什麼是DLSS，為什麼對遊戲很重要？

NVIDIA的DLSS或深度學習超級抽樣是PC遊戲的遊戲規則改變者。它大大提高了性能並延長NVIDIA圖形卡的壽命，但只要遊戲支持它 - 這個數字不斷增長。

自2019年首次亮相以來，DLSS已經看到了許多更新，從而增強了其不同RTX世代的操作，有效性和功能。本指南說明了什麼是DLSS，其工作原理，其主要差異及其相關性，即使您當前不擁有NVIDIA卡。

Matthew S. Smith的其他貢獻。

什麼是DLSS？

NVIDIA DLSS或深度學習超級抽樣是NVIDIA的專有系統，可提高遊戲性能和圖像質量。 “超級抽樣”是指它對更高分辨率的智能提高遊戲的智能提升，這得益於對廣泛的遊戲數據進行培訓的神經網絡，從而實現了最小的性能影響。

DLSS最初專注於升級，但現在包含了幾個功能：DLSS射線重建（A-增強照明和陰影）； DLSS框架生成和多幀生成（較高fps的AI插入幀）；和DLAA（深度學習反疊縮），它使用AI改良的抗疊縮疊，甚至超出天然分辨率的出色圖形。

超級分辨率，在使用射線追踪時尤其有益，是最著名的功能。在支持的遊戲中，圖形菜單提供DLSS模式（超級性能，性能，平衡，質量）。每種模式以較低的分辨率（較高的fps）呈現，然後使用AI呈現到本機分辨率。例如，在Cyber​​punk 2077中，以DLSS質量為4K，遊戲以1440p的速度呈現，然後上升到4K，導致幀速率明顯更高。

重要的是，DLSS的神經渲染與舊方法等較舊的方法不同。如果沒有DLSS，它可以添加不在本地分辨率上的細節，從而保留其他升級技術丟失的細節。然而，儘管有顯著改善，尤其是在DLSS 4中，但可​​能會發生諸如“冒泡”陰影或閃爍線之類的偽像。

世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4

RTX 50系列引入了DLSS 4，徹底改變了AI模型。要理解這一點，讓我們檢查基礎的AI引擎。

DLSS 3（包括框架生成的DLSS 3.5）使用卷積神經網絡（CNN）。 CNN經過大量視頻遊戲數據的培訓，分析了場景，空間關係，邊緣和其他元素。這是有效的，但是機器學習的進步需要改變。

DLSS 4採用變壓器網絡（TNN），更強大。分析參數兩倍，TNN提供了更深入的場景理解，並更複雜地解釋了輸入，包括遠程模式。這會導致更好的超級分辨率和射線重建，從而保留更精細的細節並減少工件。

TNN還大大改善了框架的生成。雖然DLSS 3.5插入了一個幀，而DLSS 4每渲染幀產生4個（多幀生成），可能會顯著提高幀速率。 NVIDIA反射2.0最小化輸入延遲以保持響應能力。

雖然不完美（可能會發生較小的幽靈，尤其是在更高框架的生成設置），但NVIDIA允許自定義框架生成，建議與顯示器的刷新率相匹配的設置，以避免諸如屏幕撕裂之類的問題。

即使沒有RTX 50系列，即使您的遊戲不在本地支持它們，即使您的遊戲並不支持它們，也可以通過NVIDIA應用程序訪問新的TNN模型（用於超級分辨率和射線重建）。

為什麼DLSS對遊戲至關重要？

DLSS是PC遊戲的變革性。對於中端或低端NVIDIA卡，它可以解鎖更高的圖形設置和決議。它還延長了GPU壽命，即使設置或性能模式降低，也可以保持可播放的幀速率。這是對消費者友好的，並且有益於預算意識的遊戲玩家。

儘管Nvidia開創了這一點，但AMD（FSR）和Intel（XESS）提供了競爭技術。但是，DLSS 4的圖像質量和多幀發電能力目前超過競爭對手。

NVIDIA DLSS與AMD FSR與Intel Xess

DLSS的出色圖像質量（尤其是在DLSS 4中）和低延遲的多框架生成具有重要優勢。雖然AMD FSR和Intel Xess提供了放大和框架的生成，但DLSS通常提供更清晰，更一致的視覺效果，而工件較少。

但是，與AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA卡獨有的，需要開發人員實施。儘管支持廣泛，但這並不是普遍的。

結論

NVIDIA DLSS是一種行業定義的技術，它繼續改善。儘管並非完美無缺，但它對遊戲的影響是不可否認的，延長了GPU的壽命並增強了視覺保真度。但是，AMD和Intel提供可行的替代方案，最佳選擇取決於個人需求，GPU和遊戲。