DLSS, сокращение от Deep Learning Super Sampling, - это инструмент Nvidia, для которого требуется видеокарта Nvidia серии 20 или новее с тензорными ядрами. DLSS разработан для повышения производительности за счет запуска игры с более низким разрешением, чем обычно, а затем с помощью нейронная сеть, чтобы снова увеличить разрешение, используя тензорные ядра, которые в противном случае не используются при рендеринге процесс.
Архитектура графического процессора
В первую очередь предназначен для рендеринга графики для таких целей, как видеоигры, однако в процессоре графического процессора для видеокарт серии 20 есть дополнительные функции. Двумя основными дополнительными функциями являются ядра RT, которые используются для трассировки лучей, и тензорные ядра, предназначенные для выполнения задач машинного обучения.
DLSS
В исходной реализации DLSS разработчики должны были явно включить поддержку DLSS в своих играх. Кроме того, Nvidia нужно было обучить свою нейронную сеть для каждой игры с помощью суперкомпьютера. В ходе этого процесса было взято несколько изображений с более низким разрешением, а затем они были сравнены с одним «идеальным кадром», созданным с помощью традиционных методов суперсэмплинга. Затем суперкомпьютер обучил нейронную сеть преобразовывать изображения с более низким разрешением, чтобы они соответствовали большему идеальному кадру. После завершения обработки программирование нейронной сети было включено в следующий графический драйвер. Этот процесс обучения необходимо было запускать для каждой новой игры, и этот дизайн был устойчивым только из-за небольшого количества игр, реализующих DLSS.
DLSS 2.0
DLSS 2.0 улучшил процесс, убрав требование обучения нейронной сети для каждой игры. Также добавлены три уровня DLSS: производительность, сбалансированность и качество. Эти три режима были разработаны, чтобы позволить пользователю выбирать, насколько сильно он хочет прирост производительности и сколько графического эффекта они готовы принять за это. Такой дизайн давал пользователю гораздо больший выбор по сравнению с одноуровневым вариантом исходной реализации DLSS, о котором пользователи часто сообщали, что жертвовали слишком большим качеством.