DLSS とは何か、ゲームで使用すべきか

テクノロジーの進歩は容赦なく、グラフィックス ハードウェアほどこれが当てはまるものはありません。毎年、カードは大幅に高速化され、派手なグラフィック トリックのまったく新しい頭字語が登場しています。

PC ゲームのビジュアル設定を見ると、MSAA、FXAA、SMAA などのおいしいナゲットを含むワード サラダが見つかります。 とWWJD .わかりました、最後のものではないかもしれません。

新しい Nvidia GeForce RTX カードの幸運な所有者であれば、DLSS と呼ばれるものを有効にすることも選択できるようになりました . ディープ ラーニング スーパー サンプリングの略です これは、Nvidia RTX カードに見られる次世代ハードウェア機能の大部分を占めています。

執筆時点では、これらのカードのみが DLSS を実行するために必要なハードウェアを備えています:

• RTX 2060
• RTX 2060 スーパー
• RTX 2070
• RTX 2070 スーパー
• RTX 2080
• RTX 2080 スーパー
• RTX 2080 Ti

問題の特定のハードウェアは「Tensor」コアと呼ばれ、モデルごとに異なる数の専用プロセッサが搭載されています。

Tensor コアは、機械学習タスクを高速化するように設計されており、DLSS はその一例です。 DLSS を使用しない場合、カードのその部分はアイドル状態のままになります。これは、DLSS が利用可能であるがオフのままである場合、光沢のある新しい GPU の全容量を使用していないことを意味します.

ただし、それだけではありません。DLSS がもたらす価値を理解するために、いくつかの関連する概念について簡単に説明する必要があります。

内部解決とアップスケーリングへの簡単な迂回路

最近のテレビやモニターには、いわゆる「ネイティブ」解像度があります。これは単に、画面に特定の数の物理ピクセルがあることを意味します。その画面に表示している画像が正確なネイティブ解像度と異なる場合は、収まるように拡大または縮小する必要があります。

たとえば、HD 画像を 4K ディスプレイに出力すると、非常にブロック状でギザギザに見えます。デジタル写真をズームしすぎたかのように。ただし実際には、HD ビデオは 4K テレビで問題なく表示されますが、おそらくネイティブの 4K フッテージよりも少しシャープではありません。これは、TV に「アップスケーラー」と呼ばれるハードウェアが搭載されており、低解像度の画像を処理およびフィルター処理して適切に見えるようにするためです。

問題は、アップスケーリング ハードウェアの品質が、ディスプレイのブランドやモデルによって大きく異なることです。これが、GPU が独自のスケーリング テクノロジを備えていることが多い理由です。

4K ディスプレイに出力するように設計された「プロ」コンソールは、ネイティブの 4K 画像を表示するため、ディスプレイのアップスケーリングはまったく発生しません。これは、ゲームの開発者が最終的な画質を完全に制御できることを意味します。

ただし、ほとんどのコンソール ゲームはネイティブ 4K 解像度でレンダリングされません。 「内部」解像度が低いため、GPU への負荷が少なくなります。その画像は、コンソールの内部スケーリング技術を使用して、高解像度画面で可能な限り見栄えがするように拡大されます。

実際、DLSS は、PC ゲームをネイティブ解像度よりも低い解像度でレンダリングし、DLSS テクノロジを使用して接続されたディスプレイ用にアップスケールする高度な方法です。理論的には、これによりパフォーマンスが大幅に向上します。

4K コンソールで起こっていることとよく似ているように聞こえますが、DLSS は実際には特別なものです。すべては「深層学習」のおかげです。

「ディープ ラーニング」とは何ですか?

ディープ ラーニングは、シミュレートされたニューラル ネットワークを使用する機械学習手法です。言い換えれば、脳内のニューロンがどのように学習し、複雑な問題の解決策を生み出すかをデジタルで近似したものです。

とりわけ、コンピューターが顔を認識できるようにし、ロボットが周囲の世界を理解してナビゲートできるようにするテクノロジーです。また、最近のディープフェイクの相次ぐ原因でもあります。それがDLSSの秘伝です。

ニューラル ネットワークには「トレーニング」が必要です。これは基本的に、あるべき姿の正味の例を示すことです。顔を認識する方法をネットに教えたい場合は、何百万もの顔を見せて、典型的な顔を構成する特徴とパターンを学習させます。レッスンを適切に学習すれば、顔が写っている画像を見せれば、すぐにそれを選び出します。

Nvidia が行ったことは、DLSS をサポートするゲームの信じられないほど高解像度の画像で深層学習ソフトウェアをトレーニングすることです。ニューラル ネットワークは、スーパーコンピューター レベルのグラフィックス パフォーマンスを使用してレンダリングされたときに、ゲームがどのように「あるべき」かを学習します。

次に、その内部解像度の低いフレームを使用し、適切な言葉がないため、あなたのコンピューターよりもはるかに強力なコンピューターがシーンをレンダリングした場合にどのように見えるかを「想像」します。それが黒魔術のように聞こえるなら、あなたは一人ではありません!

DLSS を使用する場合

まず第一に、DLSS をサポートするゲームでのみ使用できます。ありがたいことに、リストは急速に拡大しています。各タイトルには、最小解像度でのレンダリングなど、DLSS に関する独自の要件もあります。これは、ニューラル ネットワークが訓練されているためです。

ただし、Nvidia の大きな頭脳は学習を止めず、カードの DLSS 機能は更新され続け、タイトルごとのサポートと品質が拡張されます。

ゲームで DLSS を使用する必要があるかどうかを判断する最善の方法は、結果を観察することです。従来のアップスケーリングまたはアンチエイリアシングと比較して、どちらがより快適かを確認してください。パフォーマンスも重要な決定要因です。毎秒 60 フレームを目標としているが、そこに到達できない場合は、DLSS が適しています。

ただし、フレーム レートが高い場合は、DLSS を使用すると実際に速度が低下する可能性があります。これは、テンソル コアが各フレームを処理するために一定の時間を必要とするためです。現時点では、高フレーム レートでの再生に十分な速さではありません。

基本的に、DLSS は、目標フレーム レートが毎秒約 60 フレームの高解像度ディスプレイ (4K、ウルトラワイド、または 1440p 解像度など) を使用する場合に最も役立ちます。また、RTX カードのもう 1 つのメイン パーティ トリックであるレイ トレーシングを有効にする場合にも非常に役立ちます。 DLSS は、レイ トレーシングによるパフォーマンスの低下を非常にうまく相殺することができ、最終的には目を見張るような結果をもたらすこともあります。

DLSS を使用するかどうかを決定する前に知っておく必要があるのは、これだけです。このテクノロジーは急速に変化していることを覚えておいてください。今日の結果が気に入らない場合は、数か月後に戻ってきてください.