Deep Learning Super Sampling의 약자인 DLSS는 텐서 코어가 있는 Nvidia 20 시리즈 이상 그래픽 카드가 필요한 Nvidia 도구입니다. DLSS는 게임을 평소보다 낮은 해상도로 실행한 다음 렌더링에서 사용되지 않는 텐서 코어를 사용하여 다시 해상도를 높이는 신경망 프로세스.
GPU 아키텍처
주로 비디오 게임과 같은 목적으로 그래픽을 렌더링하도록 설계되었지만 20 시리즈 그래픽 카드용 GPU 프로세서에는 추가 기능이 있습니다. 두 가지 주요 추가 기능은 레이 트레이싱에 사용되는 RT 코어와 기계 학습 작업을 수행하도록 설계된 텐서 코어입니다.
DLSS
DLSS의 원래 구현으로 개발자는 게임에서 DLSS 지원을 명시적으로 활성화해야 했습니다. 또한 Nvidia는 슈퍼컴퓨터를 사용하여 게임마다 신경망을 훈련해야 했습니다. 이 프로세스는 여러 저해상도 이미지를 가져온 다음 기존 수퍼샘플링 방법을 통해 생성된 단일 "완벽한 프레임"과 비교했습니다. 그런 다음 슈퍼컴퓨터는 더 큰 완벽한 프레임과 일치하도록 저해상도 이미지를 변환하도록 신경망을 훈련했습니다. 처리가 완료되면 신경망 프로그래밍이 다음 그래픽 드라이버에 포함되었습니다. 이 교육 프로세스는 DLSS를 구현하는 게임 수가 적기 때문에 지속 가능한 디자인인 각 새 게임에 대해 실행해야 했습니다.
DLSS 2.0
DLSS 2.0은 각 게임에 대해 훈련해야 하는 신경망에 대한 요구 사항을 제거하여 프로세스를 개선했습니다. 또한 DLSS, 성능, 균형 및 품질의 세 가지 수준을 추가했습니다. 이 세 가지 모드는 사용자가 원하는 성능 향상과 그래픽 히트의 정도를 선택할 수 있도록 설계되었습니다. 이 디자인은 사용자가 종종 너무 많은 품질을 희생한다고 보고한 원래 DLSS 구현의 단일 수준과 비교할 때 사용자에게 훨씬 더 많은 선택권을 주었습니다.