Nvidia tiene la intención de relanzar uno de sus caballos de batalla: el DLSS. La abreviatura significa Supermuestreo de aprendizaje profundoo Supermuestreo a través de redes neuronales artificiales.

Tienes que empezar desde lejos para entender por qué se nos ocurrió esta tecnología. Una de las limitaciones de los videojuegos son las actuaciones que se pueden obtener en un hardware específico. En el mundo de las PC es posible, al ajustar los parámetros gráficos, obtener múltiples experiencias diferentes. Puedo jugar a 30 FPS favoreciendo los detalles gráficos, o reducir cada configuración para poder jugar a 120 FPS. El presupuesto siempre ha sido el límite: una GPU de 200 € ciertamente no tiene la capacidad de una GPU de 1000 €. La tarea de una GPU es ir y decidir el color de los píxeles que componen la imagen final. Cuanto menor sea el número de píxeles, más rápido puede completar el cálculo y, por lo tanto, tener un mayor rendimiento.

Resolución

Sin embargo, tocar la resolución parece ser uno de los tabúes más grandes en el mundo de los juegos de PC, mientras que en el mundo de la consola se usa a diario. Principalmente porque jugar a una corta distancia de la pantalla, la pérdida de detalles que se produce al difundir una imagen de menor resolución que la original en un monitor es bastante evidente. Por lo tanto, en general, es mucho mejor jugar como mínimo, pero siempre con la resolución nativa de su monitor para obtener la máxima claridad visual.

En los últimos años, con la difusión de la 4K y la voluntad de avanzar hacia el uso de Trazado de rayos, iluminación en tiempo real calculada de acuerdo con una difusión de rayos, tan cercana a la realidad como computacionalmente pesada, se han ideado muchas nuevas técnicas de escalamiento capaces de reconstruir una imagen de alta resolución a partir de una inferior, con cada vez más algoritmos eficiente y efectivo Técnicas de reconstrucción temporal como las utilizadas en Rainbow Six Siege y Watch Dogs 2 o la representación de checkerbord utilizada en PlayStation 4 con excelentes resultados. Son técnicas que todavía tienen muchos artefactos y una pérdida perceptible de calidad, pero son buenos compromisos para tener un rendimiento posterior.

Menos es más

En los últimos años, se desarrollaron numerosas técnicas de reconstrucción y mejora de imagen basadas en algoritmos de aprendizaje profundo, con resultados muy notables, superiores a los de cualquier otro programa preexistente o trabajo humano. Estos fueron cálculos realizados no en tiempo real, por lo tanto, útiles para restaurar películas antiguas u obras destruidas o corrompidas por el tiempo, o para mejorar su galería de fotos en baja resolución, hijos de tiempos tecnológicamente más cortos. Nvidia vio una oportunidad aquí: si lograba ejecutar el algoritmo neuronal en un tiempo comparable al de la generación de un cuadro, podría aplicar las mismas reglas en los videojuegos en tiempo real.

Así que aquí está una de las razones por las cuales la arquitectura de Turing es tan densa con las unidades de computación. Unidad FP32 para el cálculo gráfico clásico, unidad INT32 para procesar muchos de los efectos que no requieren la precisión del punto flotante sin interrumpir la tubería principal. Módulos RTX para acelerar el cálculo de la intersección de los rayos con la geometría de los mundos del juego para una iluminación realista. Y finalmente, los protagonistas de esta tecnología: i Núcleo tensor. Unidades de cálculo optimizadas para elaborar matrices, estructuras algebraicas en la base del cálculo de Deep Learning.

Entrenamiento DLSS 2.0
Las imágenes reconstruidas de la red se prueban contra imágenes con una resolución nativa de 16K para identificar dónde está mal el algoritmo y hacer que mejore de forma autónoma.

Entonces, a finales de 2018, apareció DLSS 1.0. Y ciertamente no se trataba de rosas y flores, por el contrario, la tecnología era particularmente inmadura. El enfoque de Nvidia fue particularmente "centrado en la imagen". La tecnología funcionó bien en la realización de una mejora simple en imágenes estáticas, o más bien deterministas, pero mucho menos con aquellas en movimiento y dinámicas de un videojuego. Cada software necesitaba entrenamiento específico de la red neuronal. Los núcleos tensoriales fueron muy lentos para ejecutar el algoritmo y esto significó la falta de disponibilidad en ciertas configuraciones. El riesgo hubiera sido tener una disminución en el rendimiento en lugar de un aumento. La calidad de las imágenes finales era aceptable solo cuando se intentaba obtener 4K, mientras que tratar de usarlo en Full HD era un suicidio. A pesar de las promesas de mejoras debido a una mayor capacitación de la red, poco cambió.

Siempre atesora tus errores

Por lo tanto, Nvidia ha decidido repensar la tecnología, convirtiéndola en algo digno de usar y, sobre todo, mucho más fácil de usar. DLSS 2.0 es un gran paso adelante, una forma completamente nueva de reconstruir la imagen desde su primera iteración. Tenemos un algoritmo genérico, que ya no se construye ad hoc para cada juego, por lo tanto, aplicable a todo el software y todas las resoluciones. El algoritmo también se ha acelerado, según la casa ahora se ejecuta al doble de la velocidad anterior, eliminando por completo cualquier restricción de configuración. Para reemplazar la información generada por redes dedicadas anteriores para cada juego individual, Nvidia ha integrado información vectorial sobre el movimiento. dentro del marco. De esta manera, después de la primera imagen generada, se genera retroalimentación temporal y, a partir de la segunda, se crea una imagen estable temporalmente.

Este método es la base de las técnicas de Anti Aliasing Temporal, conocidas con el nombre de TAA, que tienen la tarea de suavizar las esquinas angulares de las imágenes. Entonces, podría decirse, simplificando mucho el trabajo realizado por los técnicos de Nvidia, que DLSS 2.0 combina un escalador de alta calidad con un filtro TAA. Con un resultado, sin embargo, eso toma las fortalezas de los dos mundos y no los peores lados. El algoritmo también es mucho más flexible y se presenta al jugador en tres niveles de calidad: Calidad, Equilibrado y Rendimiento. Este último opera al 50% de la resolución final (4 veces más exclusivo), Balanced que opera al 57% de la resolución final y Quality al 66%.

DLSS 2.0 de Nvidia, presentación oficial y buceo técnico.
¡No solo mejores prestaciones, sino también una mejor calidad gráfica, incluso en comparación con la resolución nativa en muchos detalles!

Nuevos juegos compatibles, con suerte aumentar

No es solo propaganda sin nada que tocar. Nvidia ha trabajado para aligerar la carga de los desarrolladores al implementar esta tecnología. Sin embargo, requiere acceso a la información del vector anterior desde el motor del juego, afortunadamente muy común hoy en día dado el uso de TAA, pero todavía no es algo que pueda funcionar directamente desde los controladores en cualquier software existente. Yo mismo probé DLSS 2.0 en Líbranos La Luna, obteniendo actuaciones que nunca esperé, pudiendo jugar a 2560 × 1080 todo en ultra, incluidos los efectos RTX, a una velocidad de cuadro superior a 60 FPS en el RTX 2060.

Control, el hermoso tirador de Remedy Entertainment, nos mostró una muestra de DLSS 2.0, con una variante preliminar realizada en núcleos FP32 normales. Ahora recibirá con la próxima expansión, el verdadero DLSS 2.0. Noticia que me inclina a hacer una segunda carrera. Como prueba de que no es necesario tener el RTX para poder beneficiarse del aumento de rendimiento dado por el DLSS, Mechwarrior 5 estará equipado con esta tecnología.

No sé sobre usted, pero aprecio mucho esta deriva hacia tecnologías que buscan mejorar el rendimiento sin sacrificar la calidad gráfica general, capaz de hacer que nuestras tarjetas gráficas sean más versátiles y duraderas. El sombreado de velocidad variable será el futuro, dada su adopción tanto en las próximas consolas como en las tarjetas Turing y posteriores, pero estoy convencido de que esta nueva encarnación del DLSS es verdaderamente revolucionaria y un as en el hoyo en el que centrarse. Depende de mí decidir, me gustaría verlo implementado en todos los juegos de PC desde aquí hasta el final de los tiempos.