DLSS, trumpinys „Deep Learning Super Sampling“ yra „Nvidia“ įrankis, kuriam reikalinga „Nvidia 20“ serijos arba naujesnė vaizdo plokštė, turinti tensorinius branduolius. DLSS sukurtas taip, kad padidintų našumą, paleidžiant žaidimą mažesne nei įprasta skyra, tada naudojant a neuroninis tinklas, kad vėl padidintų skiriamąją gebą, naudojant tenzorinius branduolius, kurie kitaip nenaudojami atvaizduojant procesas.
GPU architektūra
Visų pirma skirtas grafikos atvaizdavimui tokiais tikslais kaip vaizdo žaidimai, tačiau 20 serijos vaizdo plokštėms yra papildomų GPU procesoriaus funkcijų. Dvi pagrindinės papildomos funkcijos yra RT branduoliai, naudojami spindulių sekimui, ir tenzoriniai branduoliai, skirti mašininio mokymosi užduotims atlikti.
DLSS
Pradėjus diegti DLSS, kūrėjai turėjo aiškiai įjungti DLSS palaikymą savo žaidime. Be to, „Nvidia“ turėjo išmokyti savo neuroninį tinklą kiekvienam žaidimui naudojant superkompiuterį. Šio proceso metu buvo paimta daug mažesnės raiškos vaizdų, tada jie buvo lyginami su vienu „puikiu kadru“, sukurtu naudojant tradicinius supersampling metodus. Tada superkompiuteris išmokė neuroninį tinklą transformuoti mažesnės raiškos vaizdus, kad atitiktų didesnį tobulą kadrą. Kai apdorojimas buvo atliktas, neuroninio tinklo programavimas buvo įtrauktas į kitą grafikos tvarkyklę. Šis mokymo procesas turėjo būti vykdomas kiekvienam naujam žaidimui, o dizainas buvo tvarus tik dėl mažo žaidimų, kuriuose įdiegta DLSS, skaičiaus.
DLSS 2.0
DLSS 2.0 patobulino procesą pašalindama reikalavimą, kad neuroninis tinklas turi būti apmokytas kiekvienam žaidimui. Ji taip pat pridėjo tris DLSS lygius, našumą, subalansuotą ir kokybišką. Šie trys režimai buvo sukurti taip, kad vartotojas galėtų pasirinkti, kiek jis nori padidinti našumą ir kiek grafinio smūgio norėtų. Šis dizainas suteikė vartotojui daug daugiau pasirinkimo galimybių, palyginti su vienu pradinio DLSS diegimo lygiu, dėl kurio vartotojai dažnai pranešdavo, kad jie paaukojo per daug kokybės.