DLSS beeinträchtigt die Bildqualität, aber NVIDIA reagiert schnell
Das lang erwartete Metro: Exodus-Spiel mit Ray-Tracing und Deep-Learning Super-Sampling (DLSS) ist endlich da. Darüber hinaus hat Battlefield 5 ein Update erhalten, das DLSS ermöglicht. Die RTX-Serie von Nvidia findet endlich einen Spielplatz, auf dem sie richtig glänzen kann. Der Sinn der Tensor-Kerne in der RTX-Kartenreihe bestand darin, die Reflexionen zu verbessern und die Spiele „lebensechter“ zu gestalten. Um dies zu erreichen, manipulieren die Karten Grafikeinstellungen wie Ray-Tracing. Kurz nach dem Start stellten wir jedoch fest, dass diese Einstellungen die Leistung erheblich beeinträchtigen.
Nvidia verstand dies und arbeitete bereits an einer Lösung. Diese Lösung ist DLSS. Mit DLSS können Spiele effektiv aus Mustern und Trends „lernen“ und diese Daten speichern, um sie für die zukünftige Verwendung darzustellen, anstatt wertvolle Computerleistung zum erneuten Erstellen des Bildes zu verwenden. Eine Funktion wie DLSS ermöglicht es dem Spiel, höhere Frameraten beizubehalten und bei höheren Auflösungen besser spielbar zu sein. Das DLSS, das Gamer bisher erhalten haben, weist jedoch ein kleines Problem auf.
Das Problem mit DLSS im Moment
Das Problem, mit dem Spieler mit der Funktion konfrontiert sind, besteht darin, dass sie die Bildqualität verzerrt oder beeinträchtigt, wenn die Funktion aktiviert ist. Ob dies ein Problem mit der Art und Weise ist, wie die Daten zwischengespeichert werden, oder etwas anderes, muss NVIDIA herausfinden und beheben. Im Moment müssen sich Spieler damit auseinandersetzen, um ein flüssigeres Spielerlebnis aufrechtzuerhalten. Im Wesentlichen ist es dann der Kompromiss zwischen Leistung und Grafik.
Der technische Direktor für Deep Learning bei NVIDIA, Andrew Edelstien, hat dies auf der NVIDIA-Website veröffentlicht. Ziel des Uploads war es, den Benutzern ein besseres Verständnis dafür zu vermitteln, warum das Problem häufig auftrat. Er sagt, dass DLSS mit oder weniger als 60 fps und höheren Auflösungen verwendet werden sollte, ansonsten wird sich DLSS nicht als großer Leistungsschub erweisen. Darüber hinaus sagte er, dass die Probleme mit der Bildqualität zu gegebener Zeit behoben werden.
Ein Deep-Learning-Algorithmus erfordert eine erhebliche Menge an Basisdaten, um eine Situation für die zukünftige Verwendung zu verstehen und neu zu erstellen. Möglicherweise muss dieselbe Szene hunderte Male analysiert werden, bevor eine kristallklare Nachbildung davon erstellt werden kann. Vielleicht wollte Andrew das mit seinem Upload weiterleiten. Natürlich arbeitet NVIDIA daran, die Geschwindigkeit und die Analysefunktionen des Algorithmus zu verbessern. In der Zwischenzeit können wir ihm jedoch nur mehr Zeit geben und hoffen, dass er sich mit dem Ableben verbessert.
