DLSS: Mejorar el rendimiento de los juegos explicado

El DLSS de NVIDIA, o el súper muestreo de aprendizaje profundo, se erige como una tecnología revolucionaria en el ámbito de los juegos de PC, mejorando significativamente el rendimiento y extendiendo la vida de las tarjetas gráficas de Nvidia. Desde su introducción en 2019, DLSS ha visto numerosas actualizaciones, mejorando su funcionalidad y efectividad en la serie RTX de NVIDIA. En esta guía, exploraremos qué es DLSS, su mecánica, las diferencias entre sus versiones y su importancia, incluso si actualmente no está utilizando una tarjeta gráfica NVIDIA.

Contribuciones adicionales de Matthew S. Smith.

¿Qué es DLSS?

NVIDIA DLSS, abreviatura de un súper muestreo de aprendizaje profundo, es una tecnología patentada diseñada para aumentar la calidad de rendimiento y imagen en los videojuegos. El término "súper muestreo" refleja su capacidad para mejorar los juegos a resoluciones más altas utilizando la red neuronal de NVIDIA, entrenada en datos extensos de juego. Este método permite una pantalla de mayor resolución con menos impacto de rendimiento que los métodos tradicionales.

Más allá de sus capacidades iniciales de elevación, DLSS ahora abarca varios sistemas para mejorar la calidad de la imagen. Estos incluyen la reconstrucción de rayos DLSS, que refina la iluminación y las sombras con IA; Generación de cuadros DLSS y generación de múltiples marcos, que usan AI para insertar marcos adicionales para un juego más suave; y DLAA, o anti-aliasing de aprendizaje profundo, lo que mejora los gráficos más allá de las capacidades de resolución nativa.

La súper resolución, la característica más reconocida de los DLS, es particularmente beneficioso cuando se combina con el trazado de rayos. En los juegos respaldados por DLSS, encontrarás opciones como el rendimiento ultra, el rendimiento, los modos de calidad y de calidad. Por ejemplo, la selección de la resolución 4K con el modo de calidad DLSS en juegos como Cyberpunk 2077 provocará el juego a 1440p y lo máximo a 4K, lo que aumenta significativamente las velocidades de cuadro debido a la resolución de representación más baja y la mejora de AI impulsada.

La representación neural de DLSS difiere de técnicas más antiguas, como la representación de tablero de ajedrez. Agrega detalles no visibles en la resolución nativa y preserva los detalles perdidos en otros métodos de ampliación. Sin embargo, puede introducir artefactos como sombras "burbujeantes" o líneas parpadeantes, aunque estas se han reducido significativamente con DLSS 4.

El salto generacional: DLSS 3 a DLSS 4

Con la serie RTX 50, NVIDIA introdujo DLSS 4, que utiliza un nuevo modelo de IA, la red neuronal del transformador (TNN), que mejora la calidad y las capacidades del sistema. DLSS 3 y su actualización 3.5 utilizaron una red neuronal convolucional (CNN), analizando escenas basadas en relaciones espaciales. En contraste, el TNN en DLSS 4 puede procesar el doble de parámetros, ofreciendo una comprensión de escena más profunda y un mejor manejo de patrones de largo alcance.

Este avance mejora significativamente DLSS Super Muestling y la reconstrucción de rayos DLSS, preservando detalles más finos para el juego más nítido. DLSS 4 también presenta la generación de dlss múltiples de cuadros, capaz de generar cuatro marcos artificiales por marco renderizado, aumentando drásticamente las velocidades de cuadro, mientras que Nvidia Reflex 2.0 minimiza la latencia de entrada.

A pesar de estos avances, la generación de marcos DLSS ocasionalmente puede causar fantasmas menores. Nvidia aconseja ajustar la configuración de generación de cuadros para que coincidan con la tasa de actualización de su monitor para evitar problemas como el desgarro de la pantalla y los artefactos visuales.

Incluso sin una tarjeta de la serie RTX 50, puede aprovechar el nuevo modelo TNN para la super resolución DLSS y la reconstrucción de rayos DLSS a través de la aplicación NVIDIA, que también admite el modo DLSS Ultra Performance y DLAA.

¿Por qué DLSS importa para los juegos?

DLSS cambia el juego para los juegos de PC, especialmente para aquellos con tarjetas de gráficos NVIDIA de rango medio o bajo rendimiento. Permite una configuración y resoluciones de gráficos más altos, extendiendo la vida útil de su GPU. A medida que aumentan los precios de las tarjetas gráficas, DLSS ofrece una forma rentable de mantener velocidades de cuadro jugables ajustando la configuración o los modos de rendimiento.

Además, DLSS ha estimulado la competencia, con FidelityFX Super Resolution (FSR) de AMD y el XE Super Sampling (Xess) de Intel que ingresan al mercado. Mientras que DLSS lidera en la calidad de imagen y las capacidades de generación de cuadros, estas tecnologías reducen colectivamente la barrera de rendimiento al precio en los juegos de PC.

Nvidia DLSS vs. AMD FSR vs. Intel Xess

El DLSS de NVIDIA enfrenta la competencia de FSR de AMD e Xess de Intel. DLSS 4 proporciona una ventaja significativa con su calidad de imagen superior y su generación de múltiples cuadros con una latencia mínima. Mientras que las tres tecnologías ofrecen generación de escala y marco, DLSS generalmente ofrece una imagen más crisis y más consistente con menos artefactos.

Vale la pena señalar que DLSS es exclusivo de las tarjetas de gráficos NVIDIA y requiere la implementación del desarrollador de juegos, a diferencia de la FSR más universalmente compatible. A pesar de esto, el número de juegos respaldados por DLSS continúa creciendo, cubriendo muchos títulos de alto perfil.

Conclusión

Nvidia DLSS ha transformado la industria del juego y continúa evolucionando. Sus mejoras continuas demuestran el compromiso de NVIDIA de mejorar las experiencias de juego y extender la utilidad de sus tarjetas gráficas. Si bien no es perfecto, DLSS ofrece un rendimiento impresionante y mejoras visuales, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para los jugadores.

Con AMD e Intel introduciendo sus propias tecnologías de ampliación, la competencia es feroz, pero DLSS permanece a la vanguardia. Como jugador, es crucial sopesar el costo y las características de su GPU contra los juegos que juegas para encontrar el mejor valor.