DLSS หรือ Deep Learning Super Sampling เป็นเทคนิคของ Nvidia สำหรับการขยายขนาดอย่างชาญฉลาดซึ่งสามารถถ่ายภาพที่แสดงผลด้วยความละเอียดต่ำและยกระดับเป็นจอแสดงผลที่มีความละเอียดสูงขึ้นจึงให้ประสิทธิภาพมากกว่าการแสดงผลแบบเนทีฟ Nvidia นำเทคนิคนี้มาใช้กับกราฟิกการ์ดรุ่นแรกของ RTX DLSS ไม่ได้เป็นเพียงเทคนิคสำหรับการขยายขนาดหรือการสุ่มตัวอย่างแบบธรรมดา แต่จะใช้ AI เพื่อเพิ่มคุณภาพของภาพที่แสดงผลด้วยความละเอียดที่ต่ำลงอย่างชาญฉลาดเพื่อรักษาคุณภาพของภาพ ตามทฤษฎีแล้วสิ่งนี้สามารถมอบสิ่งที่ดีที่สุดให้กับทั้งสองโลกเนื่องจากภาพที่แสดงจะยังคงมีคุณภาพสูงในขณะที่ประสิทธิภาพจะได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นกว่าการเรนเดอร์เนทีฟ
DLSS ยังสามารถปรับปรุงคุณภาพของภาพใน Wolfenstein: Youngblood - รูปภาพ: Nvidia
ต้องการ DLSS
เหตุใดเราจึงต้องใช้เทคนิคการลดขนาดที่สวยงามเพื่อบีบให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น? ความจริงก็คือเทคโนโลยีของจอภาพรุ่นใหม่กำลังพัฒนาในอัตราที่เร็วกว่าเทคโนโลยีของส่วนประกอบพีซีของเรามาก จอภาพใหม่ล่าสุดสามารถให้ความละเอียด 4K ที่คมชัดพร้อมอัตราการรีเฟรชสูงสุด 144 หรือ 165Hz นักเล่นเกมส่วนใหญ่ในปัจจุบันถือว่า 1440p 144Hz เป็นจุดที่น่าสนใจสำหรับการเล่นเกมระดับไฮเอนด์ การขับความละเอียดประเภทนี้ด้วยอัตราการรีเฟรชเหล่านี้จะใช้แรงม้ากราฟิกมาก ในเกมสมัยใหม่เฉพาะ GPU ที่ดีที่สุดเท่านั้นที่สามารถรองรับการเล่นเกม 4K 60 FPS โดยทุกอย่างตั้งค่าเป็น Ultra ซึ่งหมายความว่าหากคุณต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่ไม่ต้องการประนีประนอมกับคุณภาพของภาพมากขนาดนั้นการขยายขนาดหรือเทคนิคการสุ่มตัวอย่าง DLSS อาจมีประโยชน์
DLSS อาจมีความสำคัญสำหรับนักเล่นเกมที่ต้องการกำหนดเป้าหมายความละเอียด 4K แต่ไม่มีแรงม้าแบบกราฟิกที่จะทำเช่นนั้น นักเล่นเกมเหล่านี้สามารถเปลี่ยนไปใช้ DLSS สำหรับงานนี้ได้เนื่องจากจะแสดงผลเกมด้วยความละเอียดที่ต่ำกว่า (พูด 1440p) จากนั้นเพิ่มสเกลเป็น 4K อย่างชาญฉลาดเพื่อให้ได้ภาพที่คมชัด แต่ยังคงประสิทธิภาพที่สูงกว่า DLSS สามารถมาพร้อมกับกราฟิกการ์ด RTX ระดับกลางและระดับเริ่มต้นที่มีประโยชน์มากขึ้นและช่วยให้ผู้ใช้สามารถเล่นด้วยความละเอียดที่สูงขึ้นในเฟรมเรตที่สะดวกสบายโดยไม่ลดทอนคุณภาพมากเกินไป
Raytracing
คุณสมบัติใหญ่อีกประการหนึ่งที่ถูกผลักดันให้อยู่ในระดับแนวหน้าของเกมพีซีคือ Real-time Raytracing Nvidia ประกาศรองรับ raytracing ด้วยกราฟิกการ์ด RTX series ใหม่ Raytracing เป็นเทคนิคการเรนเดอร์ที่ให้การเรนเดอร์เส้นทางแสงที่แม่นยำในเกมและแอพพลิเคชั่นกราฟิกอื่น ๆ ส่งผลให้ความเที่ยงตรงของกราฟิกสูงขึ้นมากโดยเฉพาะในเงาแสงสะท้อนและการส่องสว่างทั่วโลก แม้ว่าจะให้ภาพที่สวยงาม แต่ Raytracing ก็มีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพการทำงาน ในหลาย ๆ เกมสามารถลดอัตราเฟรมลงได้ครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับการแสดงผลแบบเดิม ป้อน DLSS
Raytracing มาพร้อมกับประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม - ภาพ: Techspot
การใช้พลังของนักเล่นเกม DLSS (และตอนนี้เป็นเกมเมอร์ DLSS 2.0 ที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นมาก) ด้วยกราฟิกการ์ดซีรีย์ RTX สามารถลดการสูญเสียประสิทธิภาพที่มาพร้อมกับ Raytracing ได้มากและสามารถเพลิดเพลินกับภาพที่มีความเที่ยงตรงสูงขึ้นในขณะที่ยังคงอัตราเฟรมที่สูง เทคนิคนี้ถือว่าเป็นที่ประทับใจอย่างยิ่งสำหรับผู้ตรวจสอบและบุคคลทั่วไปเนื่องจากสามารถทำให้ raytracing สามารถเล่นได้จริงด้วยความละเอียดสูงและยังคงคุณภาพของภาพเกือบจะเท่ากันกับภาพที่แสดงผลแบบดั้งเดิม DLSS เป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับ Raytracing และ Nvidia ก็ทำงานได้ดีในการพัฒนาและปล่อยเทคนิคทั้งสองนี้พร้อมกัน
การเพิ่มขนาดแบบดั้งเดิม
เทคนิคการเพิ่มขนาดและการสุ่มตัวอย่างมีอยู่ในอดีตเช่นกัน อันที่จริงสิ่งเหล่านี้มีอยู่ในเกมสมัยใหม่เกือบทุกเกมและแม้แต่แผงควบคุมของทั้ง Nvidia และ AMD เทคนิคเหล่านี้ยังใช้วิธีการลดขนาดพื้นฐานเช่นเดียวกับ DLSS พวกเขาถ่ายภาพที่มีความละเอียดต่ำและยกระดับเพื่อให้พอดีกับการแสดงผลที่มีความละเอียดสูงขึ้น แล้วอะไรที่ทำให้พวกเขาแตกต่างกัน? คำตอบโดยทั่วไปแบ่งออกเป็นสองสิ่ง
- คุณภาพผลผลิต: คุณภาพของภาพที่ออกมาของเกมที่มีการอัปสเกลแบบดั้งเดิมโดยทั่วไปจะต่ำกว่าด้วย DLSS เนื่องจาก DLSS ใช้ AI ในการคำนวณและปรับคุณภาพของภาพเพื่อให้สามารถลดความแตกต่างระหว่างภาพเนทีฟและภาพที่ขยายขนาดได้ ไม่มีการประมวลผลดังกล่าวในเทคนิคการลดขนาดแบบดั้งเดิมดังนั้นคุณภาพของภาพที่ออกมาจึงต่ำกว่าทั้งการเรนเดอร์แบบเดิมและ DLSS
- Hit ประสิทธิภาพ: ข้อเสียเปรียบที่สำคัญอีกประการหนึ่งของการสุ่มตัวอย่างแบบดั้งเดิมคือประสิทธิภาพที่ได้รับมากกว่า DLSS การลดขนาดนี้สามารถทำให้ภาพมีความละเอียดต่ำลงได้ แต่ไม่ได้ให้การปรับปรุงประสิทธิภาพเกือบเพียงพอที่จะพิสูจน์ว่าคุณภาพของภาพสูญเสียไป DLSS ช่วยบรรเทาปัญหานี้ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมากในขณะที่ยังรักษาคุณภาพของภาพให้ใกล้เคียงกับคุณภาพเนทีฟ นี่คือสาเหตุที่ DLSS ถูกระบุว่าเป็น 'สิ่งที่ยิ่งใหญ่ต่อไป' โดยผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีและผู้ตรวจสอบจำนวนมาก
สิ่งที่ทำให้ DLSS ไม่เหมือนใคร
DLSS เป็นเทคโนโลยีที่ได้รับการพัฒนาโดย Nvidia ซึ่งเป็นผู้นำระดับโลกในการทำงานที่แหวกแนวเช่น Deep Learning และ Artificial Intelligence เป็นที่เข้าใจได้ว่า DLSS มีกลเม็ดบางอย่างที่แขนเสื้อซึ่งหลีกเลี่ยงเทคนิคการลดขนาดแบบดั้งเดิม
AI Upscaling
DLSS ใช้ประโยชน์จากพลังของ AI ในการคำนวณอย่างชาญฉลาดในการแสดงภาพด้วยความละเอียดที่ต่ำลงในขณะที่รักษาคุณภาพสูงสุดไว้ โดยใช้พลังของการ์ด RTX ใหม่เพื่อทำการคำนวณที่ซับซ้อนจากนั้นใช้ข้อมูลนั้นเพื่อปรับภาพสุดท้ายเพื่อให้ดูใกล้เคียงกับการแสดงผลแบบเนทีฟมากที่สุด นี่เป็นเทคโนโลยีที่น่าประทับใจอย่างยิ่งที่เราหวังว่าจะยังคงพัฒนาต่อไปเนื่องจากหลายคนขนานนามว่า DLSS เป็น 'อนาคตของเกม'
Tensor สี
Nvidia ได้ใส่คอร์ประมวลผลเฉพาะไว้ในกราฟิกการ์ดซีรีย์ RTX ซึ่งเรียกว่า Tensor Cores แกนเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นไซต์คำนวณสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและการคำนวณ AI คอร์ที่รวดเร็วและก้าวหน้าสูงเหล่านี้ยังใช้สำหรับการคำนวณ DLSS เทคโนโลยี DLSS ใช้คุณสมบัติการเรียนรู้เชิงลึกของคอร์เหล่านี้เพื่อรักษาคุณภาพและให้ประสิทธิภาพสูงสุดขณะเล่นเกม อย่างไรก็ตามนี่ยังหมายความว่า DLSS จำกัด เฉพาะชุดกราฟิกการ์ด RTX ที่มีแกน Tensor และไม่สามารถใช้กับการ์ด GTX รุ่นเก่าหรือการ์ดจาก AMD ในเรื่องนั้นได้
Tensor core ของ Nvidia จัดการการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับ DLSS - รูปภาพ: Nvidia
ไม่มีการตีคุณภาพภาพ
คุณลักษณะเด่นของ DLSS คือการอนุรักษ์คุณภาพที่น่าประทับใจอย่างยิ่ง การใช้การลดขนาดแบบดั้งเดิมโดยใช้เมนูเกมผู้เล่นสามารถสังเกตเห็นความคมชัดและความคมชัดของเกมได้อย่างแน่นอนหลังจากที่ได้รับการแสดงผลที่ความละเอียดต่ำลง นี่ไม่ใช่ปัญหาขณะใช้ DLSS แม้ว่าจะแสดงภาพด้วยความละเอียดที่ต่ำกว่า (มักจะมากถึง 66% ของความละเอียดดั้งเดิม) แต่ภาพที่ได้รับการขยายขนาดจะดีกว่าสิ่งที่คุณจะได้รับจากการลดขนาดแบบเดิม เป็นที่น่าประทับใจมากที่ผู้เล่นส่วนใหญ่ไม่สามารถบอกความแตกต่างระหว่างภาพที่แสดงโดยกำเนิดที่ความละเอียดสูงกว่าและภาพที่ขยายขนาดโดย DLSS นี่เป็นความสำเร็จที่แปลกใหม่ในการเล่นเกมเนื่องจากนักเล่นเกมมักมองหาความสมดุลระหว่างคุณภาพและประสิทธิภาพ ด้วย DLSS พวกเขามีโอกาสได้รับทั้งสองอย่าง
DLSS ไม่มีการลดทอนคุณภาพของภาพ - ภาพ: Nvidia
เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ
ข้อได้เปรียบที่โดดเด่นที่สุดของ DLSS และปัจจัยจูงใจทั้งหมดที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนาคือการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญในขณะที่ DLSS เปิดอยู่ ประสิทธิภาพนี้มาจากข้อเท็จจริงง่ายๆที่ว่า DLSS แสดงผลเกมด้วยความละเอียดที่ต่ำกว่าจากนั้นจึงเพิ่มขนาดโดยใช้ AI เพื่อให้ตรงกับความละเอียดเอาต์พุตของจอภาพ การใช้คุณสมบัติการเรียนรู้เชิงลึกของกราฟิกการ์ดซีรีส์ RTX ทำให้ DLSS สามารถส่งออกภาพในคุณภาพที่ตรงกับภาพที่แสดงผลดั้งเดิม
การควบคุมโดยใช้โหมดคุณภาพ DLSS ให้ประสิทธิภาพและคุณภาพของภาพที่ดีกว่าการเรนเดอร์เนทีฟมาก - รูปภาพ: Nvidia
ทำให้ Raytracing สามารถเล่นได้
Raytracing ปรากฏตัวขึ้นอย่างไม่มีที่สิ้นสุดในปี 2018 และทันใดนั้นก็กลายเป็นแนวหน้าของเกมพีซีโดย Nvidia ผลักดันคุณสมบัตินี้อย่างหนักและถึงกับสร้างตรากราฟิกการ์ดใหม่เป็น“ RTX” แทนรูปแบบการตั้งชื่อ GTX ตามปกติ ในขณะที่ Raytracing เป็นคุณสมบัติที่น่าสนใจและไม่เหมือนใครที่ช่วยเพิ่มคุณภาพของภาพของเกม แต่อุตสาหกรรมเกมก็ยังไม่พร้อมที่จะเปลี่ยนไปสู่การเรนเดอร์เรย์เทรตอย่างสมบูรณ์มากกว่าการเรนเดอร์แรสเตอร์แบบดั้งเดิม
เหตุผลสำคัญคือประสิทธิภาพที่มาพร้อมกับ Raytracing เพียงแค่เปิด Raytracing บางเกมอาจสูญเสียประสิทธิภาพสูงสุดถึงครึ่งหนึ่งของเฟรมเรตดั้งเดิม ซึ่งหมายความว่าคุณกำลังลดประสิทธิภาพลงอย่างมากแม้ในการ์ดกราฟิกระดับไฮเอนด์ส่วนใหญ่
นี่คือจุดที่ DLSS เข้ามาโดย DLSS สามารถทำให้ฟีเจอร์ใหม่นี้เล่นได้แม้กระทั่งเกมที่มีความต้องการมากที่สุด ด้วยการเรนเดอร์ภาพที่ความละเอียดต่ำลงและการลดขนาดในภายหลังโดยไม่สูญเสียคุณภาพของภาพไป DLSS สามารถชดเชยประสิทธิภาพการทำงานที่ Raytracing นำมาสู่เกมได้ตามปกติ นี่คือเหตุผลที่เกมส่วนใหญ่ที่รองรับ Raytracing ยังรองรับ DLSS เพื่อให้สามารถใช้ร่วมกันเพื่อประสบการณ์ที่ใกล้เคียงที่สุด
ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในการควบคุมเมื่อเปิด DLSS ด้วย RayTracing - รูปภาพ: Nvidia
ค่าที่ตั้งล่วงหน้าที่ปรับแต่งได้
DLSS 2.0 ปรับปรุงเพิ่มเติมตามกรอบที่วางโดย DLSS และแนะนำค่าที่ตั้งล่วงหน้าที่ปรับแต่งได้มากขึ้น ตอนนี้ผู้ใช้สามารถเลือกจาก 3 ค่าที่ตั้งไว้ที่เรียกว่าคุณภาพสมดุลและประสิทธิภาพ ค่าที่ตั้งไว้ล่วงหน้าทั้ง 3 ค่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในบางวิธีในขณะที่ค่าที่ตั้งไว้ล่วงหน้าคุณภาพสามารถปรับปรุงคุณภาพของภาพได้ดีกว่าการเรนเดอร์เนทีฟ! ตอนนี้ DLSS 2.0 ได้เปิดตัว Ultra Performance ที่ตั้งไว้ล่วงหน้าสำหรับการเล่นเกม 8K ด้วย GeForce RTX 3090 ซึ่งทำให้การเล่นเกม 8K เป็นไปได้จริง
DLSS 2.0 ใหม่ได้รับการปรับปรุงอย่างมากในรุ่นแรก - รูปภาพ: Nvidia
ใต้ฝากระโปรง
Nvidia ได้อธิบายกลไกเบื้องหลังเทคโนโลยี DLSS 2.0 บนเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ เราทราบดีว่า Nvidia ใช้ระบบที่เรียกว่า Neural Graphics Framework หรือ NGX ซึ่งใช้ความสามารถของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย NGX เพื่อเรียนรู้และปรับปรุงการคำนวณ AI ให้ดีขึ้น DLSS 2.0 มีอินพุตหลักสองตัวในเครือข่าย AI:
- ความละเอียดต่ำภาพนามแฝงที่แสดงโดยเอนจินเกม
- เวกเตอร์การเคลื่อนไหวที่มีความละเอียดต่ำจากภาพเดียวกัน - สร้างโดยเอ็นจิ้นเกมด้วย
จากนั้น Nvidia จะใช้กระบวนการที่เรียกว่าการตอบกลับชั่วคราวเพื่อ 'ประมาณ' ว่าเฟรมจะมีลักษณะอย่างไร จากนั้นตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ AI ชนิดพิเศษจะใช้เฟรมปัจจุบันที่มีความละเอียดต่ำและเฟรมก่อนหน้าที่มีความละเอียดสูงเพื่อกำหนดแบบพิกเซลต่อพิกเซลว่าจะสร้างเฟรมปัจจุบันที่มีคุณภาพสูงขึ้นได้อย่างไร Nvidia กำลังดำเนินการไปพร้อม ๆ กันเพื่อปรับปรุงความเข้าใจในกระบวนการของซูเปอร์คอมพิวเตอร์:
ในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรมภาพที่ส่งออกจะถูกเปรียบเทียบกับภาพอ้างอิง 16K ที่แสดงผลแบบออฟไลน์คุณภาพสูงพิเศษและจะมีการสื่อสารความแตกต่างกลับเข้าสู่เครือข่ายเพื่อให้สามารถเรียนรู้และปรับปรุงผลลัพธ์ต่อไปได้ กระบวนการนี้จะทำซ้ำหลายหมื่นครั้งบนซูเปอร์คอมพิวเตอร์จนกว่าเครือข่ายจะให้ภาพที่มีคุณภาพสูงและมีความละเอียดสูงได้อย่างน่าเชื่อถือ
เมื่อเครือข่ายได้รับการฝึกอบรมแล้ว NGX จะส่งโมเดล AI ไปยัง GeForce RTX PC หรือแล็ปท็อปของคุณผ่าน Game Ready Drivers และการอัปเดต OTA ด้วย Tensor Cores ของ Turing ให้แรงม้า AI เฉพาะได้ถึง 110 เทราฟลอปเครือข่าย DLSS สามารถทำงานแบบเรียลไทม์พร้อมกับเกม 3 มิติที่เข้มข้น สิ่งนี้ไม่สามารถทำได้ก่อน Turing และ Tensor Cores
สนับสนุน
DLSS เป็นเทคโนโลยีที่ค่อนข้างใหม่ซึ่งยังอยู่ในช่วงวัยเด็ก แม้ว่าเกมจะเริ่มรองรับฟีเจอร์นี้มากขึ้นเรื่อย ๆ แต่ก็ยังมีแคตตาล็อกเกมรุ่นเก่าจำนวนมากที่อาจไม่รองรับ อย่างไรก็ตามเราสามารถคาดหวังการลงทุนจำนวนมากใน DLSS และ Raytracing ในอนาคตเนื่องจากทั้ง Nvidia และ AMD ได้รองรับคุณสมบัติเหล่านี้แล้ว (AMD คาดว่าจะประกาศคู่แข่ง DLSS ในเร็ว ๆ นี้) รวมถึงคอนโซลรุ่นต่อไปอย่าง PlayStation 5 และ Xbox Series X.
เมื่อเร็ว ๆ นี้ด้วยการเปิดตัว RTX 3000 ซีรีส์ Nvidia ได้ขยายแคตตาล็อกเกมที่รองรับคุณสมบัตินี้ DLSS 2.0 มาถึง Cyberpunk 2077, Call of Duty: Black Ops Cold War, Fortnite, Watch Dogs Legion, Boundary และ Bright Memory: Infinite ชื่อที่มีชื่อเสียงอื่น ๆ ที่รองรับ DLSS 2.0 อยู่แล้ว ได้แก่ การจับความตาย , เพลงสรรเสริญพระบารมี , F1 2020, Control, ส่งมอบดวงจันทร์ให้กับเรา, MechWarrior 5 และ Wolfenstein: Youngblood
รายชื่อเกมที่รองรับ DLSS 2.0 ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง - รูปภาพ: Nvidia
แม้ว่าไลบรารีนี้จะไม่ใหญ่โต แต่อย่างใด แต่เราควรคำนึงถึงศักยภาพในอนาคตของเทคโนโลยีที่น่าประทับใจเช่นเดียวกับ DLSS ด้วยการปรับปรุงประสิทธิภาพครั้งใหญ่และชุดคุณสมบัติที่หลากหลายทำให้ DLSS สามารถเป็นศูนย์กลางของการเล่นเกมในอนาคตอันใกล้โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำอย่างเช่น Raytracing ที่ผลักดันให้เป็นแนวหน้า Nvidia ยังอ้างว่าเทคโนโลยี DLSS ยังคงเรียนรู้และปรับปรุงผ่าน AI ซึ่งเป็นสิ่งที่ดีสำหรับนักเล่นเกมพีซีทุกคนที่ต้องการเพลิดเพลินไปกับภาพที่สวยงามในอัตราเฟรมสูง
สรุป
DLSS หรือ Deep Learning Super Sampling เป็นเทคโนโลยีที่น่าประทับใจอย่างยิ่งที่พัฒนาโดย Nvidia มอบการปรับปรุงประสิทธิภาพที่ยิ่งใหญ่เหนือการเรนเดอร์เนทีฟแบบดั้งเดิมโดยไม่ทำให้คุณภาพของภาพลดลงเลย สิ่งนี้เกิดขึ้นได้จากการทำงานอย่างกว้างขวางในด้าน AI และการเรียนรู้เชิงลึกโดย Nvidia
ด้วยการควบคุมพลังของกราฟิกการ์ดซีรีส์ RTX ทำให้ DLSS สามารถให้คุณภาพของภาพที่แทบจะแยกไม่ออกเป็นความละเอียดดั้งเดิมในขณะที่ให้การกระแทกเฟรมขนาดใหญ่ที่สามารถทำให้ Raytracing และความละเอียดสูงขึ้นเช่น 4K ที่สามารถเล่นได้ DLSS ยังคงขยายคลังเกมที่รองรับและเราหวังว่าเกมจะดีขึ้นเรื่อย ๆ เช่นกันเพื่อให้นักเล่นเกมสามารถเพลิดเพลินไปกับภาพที่พวกเขาชื่นชอบในเฟรมที่พวกเขาต้องการ
