Cuộc diễu hành của công nghệ là không thể thay đổi và không nơi nào điều này đúng hơn với phần cứng đồ họa. Mỗi năm thẻ đều nhanh hơn đáng kể và mang đến một loạt các từ viết tắt hoàn toàn mới cho các thủ thuật đồ họa ưa thích. 

Nhìn vào cài đặt trực quan cho trò chơi PC, bạn sẽ thấy món salad từ^{(word salad)} có chứa các loại cốm ngon như MSAA, FXAA, SMAA và WWJD . OK, có thể không phải là cái cuối cùng.

Nếu bạn là chủ sở hữu may mắn của thẻ Nvidia GeForce RTX mới , bây giờ bạn cũng có thể chọn bật một thứ gọi là DLSS . Nó là viết tắt của Deep Learning Super Sampling và là một phần quan trọng của các tính năng phần cứng thế hệ^{(generation hardware)} tiếp theo được tìm thấy trong thẻ Nvidia RTX .

Tại thời điểm viết bài, chỉ những thẻ này mới có phần cứng cần thiết để chạy DLSS :

• RTX 2060
• RTX 2060 Super
• RTX 2070
• RTX 2070 Super
• RTX 2080
• RTX 2080 Super
• RTX 2080 Ti

Phần cứng cụ thể được đề cập được gọi là lõi “ ^{(” core)}Tensor ” , với mỗi kiểu máy có một số bộ xử lý chuyên biệt khác nhau.

Các lõi Tensor được thiết kế để tăng tốc các tác vụ học máy, mà DLSS là một ví dụ. Nếu bạn không sử dụng ^{(t use)} DLSS , phần đó của thẻ sẽ không hoạt động. Điều này có nghĩa là bạn không sử dụng hết công suất của GPU mới sáng bóng nếu có DLSS , nhưng vẫn tắt. 

Mặc dù vậy, còn nhiều điều hơn thế nữa^(DLSS) .

Đi nhanh vào các giải pháp nội bộ & nâng cấp^{(A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling)}

TV và màn hình hiện đại có ^{(Modern TVs and monitors)}độ phân giải^(resolution) “gốc” . Điều này đơn giản có nghĩa là màn hình có một số pixel vật lý cụ thể. Nếu hình ảnh bạn đang hiển thị trên màn hình đó khác với độ phân giải gốc chính xác, nó phải được "thu nhỏ" lên hoặc xuống để phù hợp. 

Vì vậy, nếu bạn xuất một hình ảnh HD sang màn hình 4K^{(4K display)} , nó sẽ trông khá khối và lởm chởm. Giống như thể bạn đã phóng to một bức ảnh kỹ thuật số quá xa. Tuy nhiên, trên thực tế, video HD^{(HD video)} trông vẫn ổn trên TV 4K, nếu có lẽ kém sắc nét hơn một chút so với cảnh quay 4K gốc. Đó là bởi vì TV có một phần cứng được gọi là “bộ nâng cấp” xử lý và lọc hình ảnh có độ phân giải thấp hơn để trông có thể chấp nhận được.

Vấn đề là chất lượng của phần cứng nâng cấp rất khác nhau giữa các thương hiệu màn hình và kiểu máy. Đó^(Which) là lý do tại sao GPU^(GPUs) thường đi kèm với công nghệ mở rộng quy mô^{(scaling technology)} của riêng chúng .

Các bảng điều khiển “chuyên nghiệp” được thiết kế để xuất ra màn hình 4K hiển thị nó với hình ảnh 4K gốc, do đó không xảy ra hiện tượng nâng cấp màn hình nào cả. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển trò chơi có toàn quyền kiểm soát chất lượng hình ảnh^{(image quality)} cuối cùng . 

Tuy nhiên, hầu hết các trò chơi console không hiển thị ở độ phân giải 4K gốc. Chúng có độ phân giải "bên trong" thấp hơn ,^{(” resolution)} điều này gây ít căng thẳng hơn cho GPU . Hình ảnh đó sau đó được tăng tỷ lệ để trông đẹp nhất có thể trên màn hình có độ phân giải cao bằng ^{(high-resolution screen)}công nghệ điều chỉnh tỷ lệ^{(scaling technology)} nội bộ của bảng điều khiển .

Trên thực tế, DLSS là một phương pháp phức tạp hiển thị trò chơi PC^{(PC game)} ở độ phân giải thấp hơn độ phân giải gốc và sau đó sử dụng công nghệ DLSS^{(DLSS technology)} để nâng cấp nó cho màn hình được kết nối. Về lý thuyết, điều này dẫn đến hiệu suất tăng đáng kể. 

Mặc dù điều đó nghe rất giống những gì đang xảy ra trên bảng điều khiển 4K, nhưng DLSS thực sự là một cái gì đó đặc biệt. Tất cả là nhờ vào “học sâu”.

Thông tin về "Học sâu" là gì?^{(What’s The “Deep Learning” Bit About?)}

Học sâu là một kỹ thuật học máy^{(machine learning technique)} sử dụng một mạng thần kinh mô phỏng. Nói cách khác, một phương pháp gần đúng kỹ thuật số về cách các tế bào thần kinh trong não của bạn học^{(brain learn)} và tạo ra giải pháp cho các vấn đề phức tạp.

Đó là công nghệ, trong số những thứ khác, cho phép máy tính nhận dạng khuôn mặt và cho phép robot hiểu và điều hướng thế giới xung quanh chúng. Nó cũng chịu trách nhiệm cho các loạt deepfakes gần đây. Đó là nước sốt bí mật của DLSS . 

Mạng nơ-ron yêu cầu “đào tạo” về cơ bản là hiển thị các ví dụ ròng về những gì phải như thế nào. Nếu bạn muốn dạy cho mạng cách nhận dạng một khuôn mặt, bạn hãy cho mạng đó xem hàng triệu khuôn mặt, để mạng tìm hiểu các đặc điểm và kiểu dáng tạo nên một khuôn mặt điển hình. Nếu nó học được bài học đúng cách, bạn có thể cho nó xem bất kỳ hình ảnh nào có khuôn mặt trong đó và nó sẽ chọn nó ngay lập tức.

Những gì Nvidia đã làm là đào tạo phần mềm học^{(learning software)} sâu của họ trên các hình ảnh có độ phân giải cực cao từ các trò chơi hỗ trợ DLSS . Mạng nơ-ron tìm hiểu trò chơi “sẽ trông như thế nào khi được kết xuất bằng hiệu suất đồ họa cấp siêu máy tính.

Sau đó, nó sẽ sử dụng khung hình có độ phân giải^{(resolution frame)} bên trong thấp hơn và không có từ nào tốt hơn, hãy “tưởng tượng” nó sẽ trông như thế nào nếu một chiếc máy tính mạnh hơn rất nhiều so với máy tính của bạn hiển thị cảnh. Nếu điều đó nghe có vẻ giống với ma thuật đen đối với bạn, thì bạn không hề đơn độc!

Khi nào sử dụng DLSS^{(When To Use DLSS)}

Trước^(First) hết, bạn chỉ có thể sử dụng DLSS trong các trò chơi hỗ trợ nó, đây là một danh sách đang phát triển nhanh chóng, rất may. Mỗi tiêu đề cũng có các yêu cầu riêng đối với DLSS , chẳng hạn như hiển thị ở độ phân giải tối thiểu, vì đó là những gì mạng thần kinh đã được đào tạo.

Tuy nhiên, bộ não lớn của Nvidia không^{(Nvidia doesn)} ngừng học hỏi^{(stop learning)} và tính năng DLSS^{(DLSS feature)} trên thẻ của bạn sẽ tiếp tục được cập nhật, mở rộng chất lượng và hỗ trợ^{(support and quality)} cho mỗi đầu sách .

Cách tốt nhất để tìm ra liệu bạn có nên sử dụng DLSS trong các trò chơi của mình hay không là kiểm tra kết quả. So sánh nó với nâng cấp hoặc khử răng cưa truyền thống để xem cái nào dễ chịu hơn. Hiệu suất cũng là một yếu tố quan trọng quyết định^{(deciding factor)} . Nếu bạn đang nhắm mục tiêu 60 khung hình / giây, nhưng không thể đạt được điều đó, DLSS là một lựa chọn tốt.

Tuy nhiên, nếu bạn đang nhận được tốc độ khung hình cao, DLSS thực sự có thể làm chậm mọi thứ. Đó là bởi vì các lõi tensor cần một khoảng thời gian cố định để xử lý mỗi khung hình. Hiện tại, họ không thể thực hiện đủ nhanh để chơi tốc độ khung hình cao^{(frame rate play)} .

Về cơ bản, DLSS hữu ích nhất khi sử dụng màn hình có độ phân giải cao^{(high-resolution display)} (ví dụ: độ phân giải 4K, siêu rộng hoặc 1440p) với tốc độ khung hình mục tiêu^{(target frame rate)} vào khoảng 60 khung hình / giây. Nó cũng cực kỳ hữu ích khi kích hoạt thủ thuật bên^{(party trick)} chính khác của thẻ RTX - dò tia^{(– ray)} . DLSS có thể bù đắp sự mất mát hiệu suất^{(performance loss)} của việc dò tia khá tốt, với kết quả cuối cùng^{(end result)} đôi khi rất ngoạn mục.

Đó là điều ít nhất bạn cần biết trước khi quyết định sử dụng DLSS hay không. Chỉ cần^(Just) nhớ rằng công nghệ này đang thay đổi nhanh chóng, vì vậy nếu bạn không thích kết quả ngày hôm nay, hãy quay lại sau một vài tháng và cuối cùng bạn chỉ có thể bị thổi bay.

What Is DLSS and Should You Use It In Games

The march оf technology is inexorable and nowhere is thіs more true than with graрhics hardware. Every year cards get significantly faster and bring a whоle new set of acronyms for fancy graphical tricks. 

Looking at the visual settings for PC games, you’ll encounter a word salad that contains such tasty nuggets as MSAA, FXAA, SMAA and WWJD. OK, maybe not that last one.

If you are the lucky owner of a new Nvidia GeForce RTX card, you can now also choose to enable something called DLSS. It’s short for Deep Learning Super Sampling and is a big part of the next generation hardware features found in Nvidia RTX cards.

At the time of writing, only these cards have the required hardware to run DLSS:

• RTX 2060
• RTX 2060 Super
• RTX 2070
• RTX 2070 Super
• RTX 2080
• RTX 2080 Super
• RTX 2080 Ti

The specific hardware in question is referred to as a “Tensor” core, with each model having a different number of these specialized processors.

Tensor cores are designed to accelerate machine learning tasks, which DLSS is an example of. If you don’t use DLSS, that part of the card remains idle. This means you aren’t using the full capacity of your shiny new GPU if DLSS is available, but remains off. 

There’s more to it than that though.To understand what value DLSS brings to the table, we have to digress briefly into a few related concepts.

A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling

Modern TVs and monitors have what’s known as a “native” resolution. This simply means that the screen has a specific number of physical pixels. If the image you are displaying on that screen differs from the exact native resolution, it has to be “scaled” up or down to make it fit. 

So if you output an HD image to a 4K display, for example, it’s going to look quite blocky and jagged. Just as if you’ve zoomed a digital photo in too far. In practice however, HD video looks just fine on a 4K TV, if perhaps a little less sharp than native 4K footage. That’s because the TV has a piece of hardware known as an “upscaler” that processes and filters the lower-resolution image to look acceptable.

The problem is that the quality of the upscaling hardware varies wildly between display brands and models. Which is why GPUs often come with their own scaling technology.

The “pro” consoles that are designed to output to a 4K display present it with a native 4K image, so that no display upscaling happens at all. This means the developers of games have complete control of the final image quality. 

However, most console games do not render at a native 4K resolution. They have a lower “internal” resolution, which puts less stress on the GPU. That image is then scaled up to look as good as possible on the high-resolution screen using the console’s internal scaling technology.

In effect, DLSS is a sophisticated method that renders a PC game at a lower than native resolution and then uses the DLSS technology to upscale it for the connected display. In theory this leads to a significant boost in performance. 

While that sounds a lot like what’s happening on 4K consoles, under the hood DLSS is really something special. All thanks to “deep learning”.

What’s The “Deep Learning” Bit About?

Deep learning is a machine learning technique that uses a simulated neural net. In other words, a digital approximation of how the neurons in your brain learn and create solutions to complex problems.

It’s the technology that, among other things, allows computers to recognize faces and lets robots understand and navigate the world around them. It’s also responsible for the recent spates of deepfakes. That’s the secret sauce of DLSS. 

Neural networks require “training” which is basically showing the net examples of what something should be like. If you want to teach the net how to recognize a face, you show it millions of faces, letting it learn the features and patterns that make up a typical face. If it learns the lesson properly, you can show it any image with a face in it, and it will pick it out instantly.

What Nvidia have done is to train their deep learning software on incredibly high-resolution images from the games that support DLSS. The neural network learns what the game “should” look like when rendered using supercomputer-level graphics performance.

It then takes that lower internal resolution frame and, for lack of a better word, “imagines” what it would have looked like if a much, much more powerful computer than yours had rendered the scene. If that sounds a little like black magic to you well, you’re not alone!

When To Use DLSS

First of all, you can only use DLSS in games that support it, which is a list that’s growing quickly, thankfully. Each title also has its own requirements for DLSS, such as rendering at a minimum resolution, because that’s what the neural net has been trained on.

However, the big brain at Nvidia doesn’t stop learning and the DLSS feature on your card will keep getting updates, expanding per-title support and quality.

The best way to figure out if you should use DLSS in your games is to eyeball the result. Compare it to traditional upscaling or anti-aliasing to see which is more pleasant. Performance is also an important deciding factor. If you are targeting 60 frames per second, but can’t get there, DLSS is a good choice.

If you are getting high frame rates however, DLSS can actually slow things down. That’s because the tensor cores need a fixed amount of time to process each frame. Right now they can’t do it quickly enough for high frame rate play.

Essentially, DLSS is most useful when using a high-resolution display (e.g. 4K, ultrawide or 1440p resolutions) with a target frame rate at around 60 frames per second. It’s also incredibly useful when activating the other main party trick of RTX cards – ray tracing. DLSS can offset the performance loss of ray tracing quite well, with an end result that is at times spectacular.

That’s the least you need to know before deciding to go with DLSS or not. Just remember that this technology is changing rapidly, so if you don’t like the results today, come back in a few months and you just might just be blown away at last.

Related posts

• Use GBoost Để tăng Gaming performance trong PC Windows 10

• Download Tencent Gaming Buddy PUBG Mobile emulator cho PC

• Cách bật Virtualization trong MSI Gaming Plus Max B450

• Làm thế nào để tối ưu hóa máy tính Windows 10 cho Online Gaming

• 6 Best Public Domain Video Games chơi Free Bây giờ

• 8 Best FPS Browser Games Bạn có thể chơi Online ngay bây giờ

• 7 trò chơi N64 Rhest

• 7 trò chơi PlayStation VR hay nhất

• 10 Best Nintendo Switch Retro Games

• 7 trò chơi GameCube hay nhất mọi thời đại

• Cách thay đổi tên người dùng và dòng giới thiệu Riot Games của bạn

• Cách tải xuống trò chơi trên Nintendo Switch

• 5 trò chơi trình duyệt trực tuyến miễn phí hay nhất để giết hàng giờ đồng hồ

• 3 trò chơi Discord dành cho người hâm mộ trò chơi và phim hoạt hình

• 10 trò chơi PC chơi đơn hay nhất để chơi một mình

• 10 kênh YouTube hay nhất dành cho trò chơi máy tính cổ điển

• Làm thế nào để chơi Wireless PC VR Games trên Oculus Quest với Virtual Desktop

• Cách ẩn Games trên hơi nước

• Cách chia sẻ Games trên Steam

• 9 trò chơi hay nhất trên PS4