DLSS som påvirker bildekvalitet, men NVIDIA raskt å svare

Maskinvare / DLSS som påvirker bildekvalitet, men NVIDIA svarer raskt 2 minutter lest

DLSS-sammenligning



Det etterlengtede Metro: Exodus-spillet er endelig her, med Ray-tracing og Deep-Learning Super-Sampling (DLSS). Videre har Battlefield 5 mottatt en oppdatering som tillater DLSS. Nvidias RTX-serie finner endelig en lekeplass for å skinne ordentlig. Hele poenget med Tensor-kjernene i RTX-linjen med kort var å forbedre refleksjoner og å gjøre spill mer ”livlige”. For å oppnå dette manipulerer kortene grafikkinnstillinger som Ray-Tracing. Kort tid etter lanseringen oppdaget vi imidlertid at disse innstillingene påvirker ytelsen betydelig.

Nvidia forsto dette og arbeidet allerede med en løsning. Den løsningen er DLSS. Med DLSS kan spill effektivt 'lære' av mønstre og trender og lagre dataene for å presentere dem for fremtidig bruk i stedet for å bruke dyrebar databehandling for å gjenskape bildet. En funksjon som DLSS gjør at spillet kan opprettholde høyere bildeforhold og være mer spillbart med høyere oppløsninger. Imidlertid har DLSS som spillere har mottatt så langt et lite problem for hånden.



Problemet med DLSS for øyeblikket

Problemet som spillere står overfor med funksjonen er at den forvrenger eller ødelegger bildekvaliteten når funksjonen er aktivert. Hvorvidt det er et problem med måten dataene blir bufret eller noe annet, er noe NVIDIA kan finne ut og fikse. For øyeblikket er det noe spillere må forholde seg til for å opprettholde en mer flytende spillopplevelse. I hovedsak er det kompromisset mellom ytelse for grafikk.



Den tekniske direktøren for dyp læring i NVIDIA, Andrew Edelstien, postet dette på NVIDIAs nettsted. Målet med opplastingen var å hjelpe brukerne til å bedre forstå hvorfor problemet var utbredt. Han sier at DLSS var ment å brukes på eller lavere enn 60 bilder per sekund og med høyere oppløsninger, ellers vil ikke DLSS vise seg å være mye av et ytelsesløft. Videre sa han at problemet vil bli løst når det gjelder problemene med bildekvaliteten.



En dyplæringsalgoritme er en som krever en betydelig mengde basedata for å forstå og gjenskape en situasjon for fremtidig bruk. Det må kanskje analysere den samme scenen hundrevis av ganger før den er i stand til å lage en krystallklar kopi av den. Kanskje det var det Andrew ønsket å videresende med opplastingen. Selvfølgelig jobber NVIDIA med å forbedre algoritmens hastighet og analyseringsegenskaper. I mellomtiden kan vi imidlertid bare gi den mer tid og håpe det blir bedre med bortgangen til slike.

Merker maskinvare nvidia RTX