Deep Learning Super Sampling (DLSS 2.0) erklärt

DLSS oder Deep Learning Super Sampling ist Nvidias Technik für intelligentes Hochskalieren, die ein mit einer niedrigeren Auflösung gerendertes Bild aufnehmen und auf eine höher auflösende Anzeige hochskalieren kann, wodurch mehr Leistung als beim nativen Rendering bereitgestellt wird. Nvidia hat diese Technik mit der ersten Generation der RTX-Grafikkartenserie eingeführt. DLSS ist nicht nur eine Technik für gewöhnliches Upscaling oder Supersampling, sondern verwendet KI, um die Qualität des Bildes, das mit einer niedrigeren Auflösung gerendert wurde, intelligent zu erhöhen, um die Bildqualität zu erhalten. Dies kann theoretisch das Beste aus beiden Welten bieten, da das angezeigte Bild immer noch von hoher Qualität ist, während die Leistung gegenüber dem nativen Rendering verbessert wird.

Bedarf an DLSS

Warum brauchen wir also so ausgefallene Upscaling-Techniken, um mehr Leistung herauszuholen? Nun, die Realität ist, dass sich die Technologie neuerer Monitore viel schneller entwickelt als die Technologie unserer PC-Komponenten. Die neuesten Monitore bieten eine gestochen scharfe 4K-Auflösung mit bis zu 144 oder sogar 165 Hz Bildwiederholfrequenz. Die meisten Gamer betrachten heutzutage 1440p 144Hz als den Sweet Spot für High-End-Gaming. Das Fahren dieser Art von Auflösungen mit diesen Bildwiederholraten erfordert viel Grafikleistung. In modernen Spielen können nur die besten der besten GPUs 4K 60 FPS-Spiele verarbeiten, wenn alles auf Ultra eingestellt ist. Das bedeutet, dass, wenn Sie die Leistung verbessern möchten, aber nicht so viele Kompromisse bei der Bildqualität eingehen möchten, Upscaling oder DLSS-Supersampling-Technik nützlich sein können.

DLSS kann auch für Spieler wichtig sein, die eine 4K-Auflösung anstreben, aber nicht die nötige Grafikleistung dafür haben. Diese Spieler können sich für diese Aufgabe an DLSS wenden, da es das Spiel mit einer niedrigeren Auflösung (z. B. 1440p) rendern und es dann intelligent auf 4K hochskalieren würde, um ein gestochen scharfes Bild bei noch höherer Leistung zu erzielen. DLSS kann für RTX-Grafikkarten der Mittelklasse und der Einstiegsklasse sehr praktisch sein und es den Benutzern ermöglichen, mit höheren Auflösungen bei komfortablen Frameraten zu spielen, ohne zu große Kompromisse bei der Qualität einzugehen.

Raytracing

Ein weiteres großes Feature, das beim PC-Gaming in den Vordergrund gerückt wird, ist das Echtzeit-Raytracing. Nvidia hat die Unterstützung für Raytracing mit seiner neuen RTX-Grafikkartenserie angekündigt. Raytracing ist eine Rendering-Technik, die ein genaues Lichtpfad-Rendering in Spielen und anderen grafischen Anwendungen ermöglicht, was zu einer viel höheren grafischen Genauigkeit insbesondere bei Schatten, Reflexionen und globaler Beleuchtung führt. Obwohl es einige atemberaubende Grafiken bietet, hat Raytracing einen großen Einfluss auf die Leistung. In vielen Spielen kann es die Framerate im Vergleich zum herkömmlichen Rendering sogar halbieren. Geben Sie DLSS ein.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von DLSS (und jetzt des stark verbesserten DLSS 2.0) können Gamer mit Grafikkarten der RTX-Serie einen Großteil des Leistungsverlusts, der mit Raytracing einhergeht, verringern und ein Raytracing-Bild mit höherer Wiedergabetreue genießen, während eine höhere Framerate beibehalten wird. Dieses Verfahren wird von Rezensenten und der breiten Öffentlichkeit als äußerst beeindruckend angesehen, da es Raytracing tatsächlich in hohen Auflösungen spielbar machen kann und fast genau die gleiche Bildqualität wie das traditionell gerenderte Bild beibehält. DLSS ist bei Raytracing eine absolute Notwendigkeit und Nvidia hat gute Arbeit geleistet, diese beiden Techniken gleichzeitig zu entwickeln und zu veröffentlichen.

Herkömmliche Hochskalierung

In der Vergangenheit gab es auch Upscaling- und Supersampling-Techniken. Tatsächlich sind diese in fast jedes moderne Spiel und sogar in die Bedienfelder von Nvidia und AMD integriert. Diese Techniken implementieren auch dasselbe grundlegende Hochskalierungsverfahren wie DLSS; Sie nehmen ein Bild mit niedrigerer Auflösung auf und skalieren es auf eine Anzeige mit höherer Auflösung. Was macht sie also anders? Die Antwort besteht im Wesentlichen aus zwei Dingen.

• Ausgabequalität: Die Ausgabebildqualität traditionell hochskalierter Spiele ist im Allgemeinen niedriger als bei DLSS. Dies liegt daran, dass DLSS KI verwendet, um die Bildqualität zu berechnen und anzupassen, sodass der Unterschied zwischen nativen und hochskalierten Bildern minimiert werden kann. Bei herkömmlichen Hochskalierungstechniken gibt es keine solche Verarbeitung, daher ist die Ausgabebildqualität niedriger als bei herkömmlichem Rendering und DLSS.
• Leistungshit: Ein weiterer großer Nachteil des traditionellen Supersampling ist die Leistungseinbuße gegenüber DLSS. Diese Hochskalierung kann das Bild mit einer niedrigeren Auflösung rendern, bietet jedoch nicht annähernd genug Leistungsverbesserung, um den Verlust der Bildqualität zu rechtfertigen. DLSS mildert dieses Problem, indem es eine massive Leistungssteigerung bietet, während die Bildqualität immer noch sehr nahe an der nativen Qualität liegt. Aus diesem Grund wird DLSS von vielen Tech-Experten und Rezensenten als „The next big thing“ bezeichnet.

Was macht DLSS einzigartig?

DLSS ist eine Technologie, die von Nvidia entwickelt wurde, dem Weltmarktführer für bahnbrechende Arbeiten wie Deep Learning und Künstliche Intelligenz. Es ist verständlich, dass DLSS einige Tricks im Ärmel hat, die sich traditionellen Upscaling-Techniken entziehen.

KI-Upscaling

DLSS nutzt die Leistungsfähigkeit der KI, um intelligent zu berechnen, wie das Bild mit einer niedrigeren Auflösung gerendert wird, während die maximale Qualität erhalten bleibt. Es nutzt die Leistung der neuen RTX-Karten, um komplexe Berechnungen durchzuführen, und verwendet diese Daten dann, um das endgültige Bild so anzupassen, dass es dem nativen Rendering so nahe wie möglich kommt. Dies ist eine äußerst beeindruckende Technologie, von der wir hoffen, dass sie sich weiter entwickelt, da viele DLSS sogar als „Zukunft des Gamings“ bezeichnen.

Tensorkerne

Nvidia hat dedizierte Prozessorkerne in die RTX-Grafikkartenserie eingebaut, die als Tensor Cores bekannt sind. Diese Kerne fungieren als Rechenzentren für Deep Learning und KI-Berechnungen. Diese schnellen und hochentwickelten Kerne werden auch für DLSS-Berechnungen verwendet. Die DLSS-Technologie verwendet Deep-Learning-Funktionen dieser Kerne, um die Qualität zu erhalten und maximale Leistung beim Spielen zu bieten. Dies bedeutet jedoch auch, dass DLSS nur auf die RTX-Grafikkartensuite mit Tensor-Kernen beschränkt ist und nicht auf älteren GTX-Kartenserien oder Karten von AMD verwendet werden kann.

Keine Beeinträchtigung der visuellen Qualität

Das Markenzeichen von DLSS ist die äußerst beeindruckende Qualitätserhaltung. Beim traditionellen Hochskalieren über die Spielmenüs können Spieler definitiv einen Mangel an Schärfe und Schärfe des Spiels feststellen, nachdem es mit einer niedrigeren Auflösung gerendert wurde. Dies ist bei der Verwendung von DLSS kein Problem. Obwohl das Bild mit einer niedrigeren Auflösung gerendert wird (oft bis zu 66% der Originalauflösung), ist das resultierende hochskalierte Bild weitaus besser als das, was Sie bei einer herkömmlichen Hochskalierung erhalten würden. Es ist so beeindruckend, dass die meisten Spieler den Unterschied zwischen einem nativ mit der höheren Auflösung gerenderten Bild und einem von DLSS hochskalierten Bild nicht erkennen können. Dies ist eine bahnbrechende Leistung im Gaming, da Spieler immer nach einem Gleichgewicht zwischen Qualität und Leistung suchen. Mit DLSS haben sie die Chance, beides zu bekommen.

Deutliche Leistungssteigerungen

Der bemerkenswerteste Vorteil von DLSS und wohl der gesamte Anreiz hinter seiner Entwicklung ist die deutliche Leistungssteigerung bei eingeschaltetem DLSS. Diese Leistung ergibt sich aus der einfachen Tatsache, dass DLSS das Spiel mit einer niedrigeren Auflösung rendert und es dann mithilfe von KI hochskaliert, um die Ausgabeauflösung des Monitors anzupassen. Mit den Deep-Learning-Funktionen der RTX-Grafikkartenserie kann DLSS das Bild in einer Qualität ausgeben, die dem nativ gerenderten Bild entspricht.

Macht Raytracing spielbar

Raytracing tauchte 2018 aus dem Nichts auf und wurde plötzlich zur Spitze des PC-Gamings, wobei Nvidia diese Funktion stark forcierte und sogar ihre neuen Grafikkarten als „RTX“ anstelle ihres üblichen GTX-Namensschemas brandmarkte. Obwohl Raytracing eine interessante und einzigartige Funktion ist, die die visuelle Qualität des Spiels erhöht, ist die Spieleindustrie noch nicht bereit, vollständig auf Raytracing-Rendering gegenüber dem herkömmlichen gerasterten Rendering umzusteigen.

Ein wichtiger Grund dafür ist der Performance-Hit, der mit Raytracing einhergeht. Durch einfaches Einschalten von Raytracing kann es bei einigen Spielen zu Leistungsverlusten von bis zu HÄLFTE der ursprünglichen Framerate kommen. Dies bedeutet, dass Sie selbst bei den meisten High-End-Grafikkarten erhebliche Leistungseinbußen hinnehmen.

Hier kommt DLSS ins Spiel. DLSS kann dieses neue Feature sogar in den anspruchsvollsten Spielen spielbar machen. Durch das Rendern des Bildes mit einer niedrigeren Auflösung und das spätere Hochskalieren ohne Verlust an visueller Qualität kann DLSS die Leistungseinbußen kompensieren, die Raytracing normalerweise in Spielen mit sich bringt. Aus diesem Grund unterstützen die meisten Spiele, die Raytracing unterstützen, auch DLSS, sodass sie zusammen für ein nahezu perfektes Erlebnis verwendet werden können.

Anpassbare Voreinstellungen

DLSS 2.0 verbessert den von DLSS festgelegten Rahmen weiter und führt mehr anpassbare Voreinstellungen ein. Jetzt können Benutzer aus 3 Voreinstellungen wählen, die als Qualität, Ausgewogen und Leistung bezeichnet werden. Alle 3 Voreinstellungen verbessern die Leistung in gewisser Weise, während die Voreinstellung Qualität die Bildqualität gegenüber dem nativen Rendering sogar verbessern kann! DLSS 2.0 hat mit der GeForce RTX 3090 nun auch ein Ultra Performance Preset für 8K Gaming vorgestellt, das 8K Gaming tatsächlich möglich macht.

Unter der Haube

Nvidia hat auf seiner offiziellen Website die Mechanismen seiner DLSS 2.0-Technologie erklärt. Wir wissen, dass Nvidia ein System namens Neural Graphics Framework oder NGX verwendet, das die Fähigkeit eines NGX-betriebenen Supercomputers nutzt, um KI-Berechnungen zu lernen und besser zu werden. DLSS 2.0 hat zwei primäre Eingänge in das KI-Netzwerk:

• Von der Spiel-Engine gerenderte Alias-Bilder mit niedriger Auflösung
• Bewegungsvektoren mit niedriger Auflösung aus denselben Bildern – auch von der Spiel-Engine generiert

Nvidia verwendet dann einen Prozess, der als zeitliches Feedback bekannt ist, um zu „schätzen“, wie der Frame aussehen wird. Dann nimmt ein spezieller KI-Autoencoder den aktuellen Frame mit niedriger Auflösung und den vorherigen Frame mit hoher Auflösung, um Pixel für Pixel zu bestimmen, wie ein aktueller Frame mit höherer Qualität erzeugt wird. Gleichzeitig unternimmt Nvidia Schritte, um das Verständnis des Supercomputers für den Prozess zu verbessern:

Unterstützung

DLSS ist eine relativ neue Technologie, die noch in den Kinderschuhen steckt. Während immer mehr Spiele dieses Feature unterstützen, gibt es immer noch einen riesigen Katalog älterer Spiele, die es wahrscheinlich nie unterstützen werden. Wir können jedoch in Zukunft mit enormen Investitionen in DLSS und Raytracing rechnen, da sowohl Nvidia als auch AMD diese Funktionen jetzt unterstützen (AMD soll bald einen DLSS-Konkurrenten ankündigen) sowie die Konsolen der nächsten Generation, die PlayStation 5 und die Xbox-Serie X.

Vor kurzem hat Nvidia mit der Veröffentlichung der RTX 3000-Serie seinen Katalog an Spielen erweitert, die diese Funktion unterstützen. DLSS 2.0 kommt jetzt zu Cyberpunk 2077, Call of Duty: Black Ops Cold War, Fortnite, Watch Dogs Legion, Boundary und Bright Memory: Infinite. Andere bemerkenswerte Titel, die DLSS 2.0 bereits unterstützen, sind: Todesstrandung, Hymne, F1 2020, Control, Deliver Us The Moon, MechWarrior 5 und Wolfenstein: Youngblood.

Obwohl diese Bibliothek keineswegs gigantisch ist, sollte man das zukünftige Potenzial einer so beeindruckenden Technologie wie DLSS im Auge behalten. Mit seiner massiven Leistungssteigerung und seinem vielfältigen Funktionsumfang kann DLSS in naher Zukunft das Herzstück des Gamings sein, insbesondere wenn bahnbrechende Technologien wie Raytracing an die Spitze drängen. Nvidia behauptet auch, dass seine DLSS-Technologie durch KI weiter dazulernt und verbessert, was für alle PC-Spieler gut ist, die atemberaubende Grafiken bei hohen Bildraten genießen möchten.

Fazit

DLSS oder Deep Learning Super Sampling ist eine unglaublich beeindruckende Technologie, die von Nvidia entwickelt wurde. Es bietet eine große Leistungsverbesserung gegenüber dem traditionellen nativen Rendering, ohne Kompromisse bei der Bildqualität einzugehen. Möglich wird dies durch umfangreiche Arbeiten in den Bereichen KI und Deep Learning von Nvidia.

Durch die Nutzung der Leistung der RTX-Grafikkartenserie kann DLSS eine fast nicht zu unterscheidende Bildqualität von der nativen Auflösung bieten und gleichzeitig einen großen Bildratenanstieg bieten, der Raytracing und höhere Auflösungen wie 4K spielbar macht. DLSS baut seine Bibliothek unterstützter Spiele weiter aus, und wir hoffen, dass es auch weiterhin besser wird, damit Spieler die von ihnen geliebte Grafik mit den gewünschten Bildraten genießen können.