DLSS, abreviatura de Deep Learning Super Sampling, es una herramienta de Nvidia que requiere una tarjeta gráfica de la serie Nvidia 20, o más nueva, que tenga núcleos tensores. DLSS está diseñado para aumentar el rendimiento ejecutando el juego a una resolución más baja de lo normal, luego usando un red neuronal para aumentar la resolución nuevamente utilizando núcleos tensoriales que de otra manera no se usarían en el renderizado proceso.
Arquitectura de GPU
Está diseñado principalmente para renderizar gráficos para propósitos como videojuegos, sin embargo, hay características adicionales en el procesador GPU para las tarjetas gráficas de la serie 20. Las dos características adicionales principales son los núcleos RT, que se utilizan para el trazado de rayos, y los núcleos tensoriales, que están diseñados para realizar tareas de aprendizaje automático.
DLSS
Con la implementación original de DLSS, los desarrolladores tenían que habilitar explícitamente la compatibilidad con DLSS en su juego. Además, Nvidia necesitaba entrenar su red neuronal para cada juego usando una supercomputadora. Este proceso tomó una serie de imágenes de menor resolución, luego las comparó con un solo "cuadro perfecto" generado mediante métodos tradicionales de supermuestreo. Luego, la supercomputadora entrenó la red neuronal para transformar las imágenes de menor resolución para que coincidan con el marco perfecto más grande. Una vez realizado el procesamiento, la programación de la red neuronal se incluyó en el siguiente controlador de gráficos. Este proceso de entrenamiento debía ejecutarse para cada nuevo juego, un diseño que solo era sostenible debido al bajo número de juegos que implementaban DLSS.
DLSS 2.0
DLSS 2.0 mejoró el proceso al eliminar el requisito de que la red neuronal deba entrenarse para cada juego. También agregó tres niveles de DLSS, rendimiento, balance y calidad. Estos tres modos fueron diseñados para permitirle al usuario elegir cuánto aumento de rendimiento deseaba y cuánto impacto gráfico estaba dispuesto a recibir. Este diseño le dio al usuario muchas más opciones en comparación con el nivel único de la implementación DLSS original, que los usuarios a menudo informaron que sacrificaba demasiada calidad.