DLSS, okrajšava za Deep Learning Super Sampling, je orodje Nvidia, ki zahteva grafično kartico serije Nvidia 20 – ali novejšo, ki ima tenzorska jedra. DLSS je zasnovan tako, da poveča zmogljivost tako, da zažene igro pri nižji ločljivosti kot običajno, nato pa uporabi a nevronske mreže za ponovno povečanje ločljivosti z uporabo tenzorskih jeder, ki sicer niso uporabljena pri upodabljanju proces.
GPU arhitektura
Zasnovan je predvsem za upodabljanje grafike za namene, kot so video igre, vendar obstajajo dodatne funkcije v procesorju GPU za grafične kartice serije 20. Dve glavni dodatni funkciji sta jedra RT, ki se uporabljajo za sledenje žarkom, in tenzorska jedra, ki so zasnovana za izvajanje nalog strojnega učenja.
DLSS
Z prvotno implementacijo DLSS so morali razvijalci izrecno omogočiti podporo za DLSS v svoji igri. Poleg tega je morala Nvidia usposobiti svojo nevronsko mrežo za vsako igro z uporabo superračunalnika. Ta postopek je vzel številne slike nižje ločljivosti, nato pa jih primerjal z enim samim "popolnim okvirjem", ustvarjenim s tradicionalnimi metodami supervzorčenja. Superračunalnik je nato usposobil nevronsko mrežo, da preoblikuje slike nižje ločljivosti, da se ujemajo z večjim popolnim okvirjem. Ko je bila obdelava končana, je bilo programiranje nevronske mreže vključeno v naslednji grafični gonilnik. Ta proces usposabljanja je bilo treba izvajati za vsako novo igro, zasnova, ki je bila trajnostna le zaradi majhnega števila iger, ki izvajajo DLSS.
DLSS 2.0
DLSS 2.0 je izboljšal postopek z odstranitvijo zahteve po nevronski mreži, ki jo je treba usposobiti za vsako igro. Dodal je tudi tri ravni DLSS, zmogljivost, uravnoteženost in kakovost. Ti trije načini so bili zasnovani tako, da uporabniku omogočijo izbiro, koliko povečanja zmogljivosti želijo in koliko grafičnega zadetka so bili pripravljeni sprejeti za to. Ta zasnova je uporabniku dala veliko več izbire v primerjavi z eno samo ravnjo prvotne izvedbe DLSS, o kateri so uporabniki pogosto poročali, da žrtvuje preveč kakovosti.