什么是DLSS，为什么对游戏很重要？

NVIDIA的DLSS或深度学习超级抽样是PC游戏的游戏规则改变者。它大大提高了性能，并延长了NVIDIA图形卡的寿命，但只要游戏支持它 - 越来越多的数字做到了。

自2019年首次亮相以来，DLSS已经看到了许多更新，从而提高了其不同RTX代的操作，有效性和功能。本指南解释了什么是DLSS，其工作原理，其各种功能以及其重要性，即使您当前不拥有NVIDIA卡。

Matthew S. Smith的其他贡献。

什么是DLSS？

NVIDIA DLSS或深度学习超级抽样是NVIDIA的专有系统，可提高游戏性能和图像质量。 “ Super Sampling”是指将游戏对更高分辨率的智能提升，其性能影响最小，这要归功于对广泛的游戏数据进行培训的神经网络。

DLSS最初专注于升级，但现在包含了几个功能：DLSS射线重建（A-增强照明和阴影）； DLSS框架生成和多帧生成（较高fps的AI插入帧）；和DLAA（深度学习抗缩减），它在本地分辨率下使用AI增强的抗氧化剂来实现出色的图像质量。

超级分辨率是最著名的功能，尤其是在使用射线跟踪时。在DLSS支持的游戏中，图形菜单通常提供超级性能，性能，平衡和质量模式。每种模式以较低的分辨率呈现（达到较高的FPS），然后使用AI来高档对本机分辨率。例如，在Cyber​​punk 2077中，以DLSS质量为4K，游戏以1440p的速度呈现，然后上升到4K，导致帧速率明显更高。

DLSS的神经渲染与陈旧的技术等不同的技术不同。它增加了没有DLSS的本机分辨率看不到的细节，从而保留了使用其他升级方法丢失的细节。但是，它可能会引入“冒泡”阴影或闪烁的线条等文物。这些问题已大大减少，尤其是DLSS 4。

世代飞跃：DLSS 3到DLSS 4

RTX 50系列引入了DLSS 4，具有完全改进的AI模型。要了解改进，让我们检查基础的AI发动机。

DLSS 3（包括DLSS 3.5，增加了框架生成）使用了卷积神经网络（CNN）。经过大量的视频游戏数据培训，分析了场景，空间关系，边缘和其他元素。但是，DLSS 4使用了变压器模型（TNN），该模型更强大。它分析了两倍的参数，提供了更深入的场景理解和解释输入，包括远程模式。

这允许DLSS超级采样和DLSS射线重建可提供较高的结果。 DLSS 4保留了更多细节，从而导致视觉效果更清晰和较少的人工制品。新的TNN也大大增强了框架的生成。虽然DLSS 3.5插入了一个帧，但DLSS 4可以为每个渲染帧（DLSS多帧生成）生成四个，从而显着提高帧速率。

为了减轻输入滞后，NVIDIA使用NVIDIA Reflex 2.0（另一个讨论的主题），大大降低了输入延迟。虽然不是完美的 - 可能会发生较小的幽灵，尤其是在更高的框架生成设置中，但Nvidia允许您调整框架的生成以匹配显示器的刷新率，从而防止屏幕撕裂等问题。

DLSS Multi-Frame Generation独有RTX 50系列，但是新的TNN型号及其图像质量好处可通过NVIDIA App提供DLSS Super分辨率的NVIDIA App和DLSS Ray重建，包括DLSS Ultra Ultra性能模式和缺乏本机支持游戏的DLAA。

为什么DLSS对游戏至关重要？

DLSS是PC游戏的变革性。对于中端或低端NVIDIA卡，它可以解锁更高的图形设置和决议。它还延长了GPU的寿命，即使设置或性能模式降低，也可以播放可播放的帧速率。这是对预算有益的对消费者友好的功能。

DLSS广泛影响了PC游戏。虽然Nvidia是第一位，但AMD（FSR）和Intel（XESS）提供了竞争的提高技术。尽管NVIDIA的定价实践是有争议的，但在许多情况下，DLSS不可否认地提高了绩效比率。

NVIDIA DLSS与AMD FSR与Intel Xess

DLSS具有出色的图像质量，尤其是DLSS 4及其多帧发电功能。 AMD FSR和Intel Xess提供了升级和框架的生成，但是DLSS通常提供更清晰，更一致的视觉效果，而文物较少。

但是，与AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA卡独有的，需要开发人员实施。尽管支持很普遍，但并非普遍可用。

结论

NVIDIA DLSS是一种改变行业的技术，它继续改善。它并不是完美无瑕的，但最好，它可以显着增强游戏体验并延长GPU的寿命。尽管竞争对手提供替代方案，但DLSS仍然是PC游戏玩家的强大工具。

最终，最佳选择取决于个人需求以及GPU成本，功能和游戏游戏之间的平衡。