¿Qué es DLSS de Nvidia y cómo se usa?

Si ha comprado una GPU de la serie NVIDIA 2000 o 3000, probablemente ya conozca la gran característica nueva de estas líneas de productos: trazado de rayos. Lo que quizás no sepa es que, bajo el paraguas de las funciones de trazado de rayos de NVIDIA, se encuentra otra característica aún más revolucionaria: Deep Learning Super Sampling (DLSS). Si bien suena como un bocado, lo que hace es notablemente simple y totalmente asombroso para los jugadores. Siga leyendo para conocer todo lo que necesita saber sobre DLSS, cómo ha evolucionado la tecnología y cómo empezar a utilizar DLSS hoy mismo.

En resumen, DLSS le permite ejecutar juegos a resoluciones más altas y velocidades de cuadro más altas de forma gratuita.

En la versión 1.0 de DLSS, tomó imágenes fijas de fotogramas de juegos que se ejecutaban a baja resolución y con mucho aliasing, luego usó estas imágenes para generar versiones de alta calidad y mayor resolución de estas imágenes. Finalmente, alimentó las imágenes fijas y sus contrapartes de alta calidad en un grupo de supercomputación que se entrenó para reconocer cuadros con alias y de baja resolución y generar cuadros de alta calidad y alta resolución en respuesta.

Comparación Dlss

Aunque cada juego individual requirió «entrenamiento» primero por parte de NVIDIA, una vez que la IA de NVIDIA pudo reconocer con éxito los fotogramas de baja calidad y usarlos para generar copias de alta calidad, al activar DLSS, los jugadores tenían mucho más control sobre su experiencia. Si desea ejecutar un juego con configuraciones o resoluciones gráficas más altas, pero no está satisfecho con el rendimiento, DLSS le permite renderizar su juego a una resolución más baja, obteniendo el beneficio de rendimiento de hacerlo, pero puede generar una imagen de calidad mucho mayor.

La versión 2.0 de DLSS refinó la aplicación de la técnica. Las imágenes de mayor calidad generadas son incluso más detalladas que antes, y en el backend, NVIDIA se ha movido a un sistema independiente del juego, por lo que no es necesario probar y entrenar cada juego individual antes de que se pueda implementar DLSS. Con DLSS 2.0 vino cierta personalización de la función en sí: en lugar de elegir entre Activado y Desactivado, puede elegir entre los modos Calidad, Equilibrado y Rendimiento, que ofrecen escalado desde una variedad de resoluciones.

Comparación de versiones de Dlss

Si esto le suena un poco a magia negra, es normal, pero es importante recordar que DLSS no es una pieza de software. No es algo que se pueda descargar o parchear en tu juego. Los núcleos Tensor en las dos últimas líneas de GPU de NVDIA que permiten las funciones de trazado de rayos son los mismos núcleos que alimentan DLSS, por lo que DLSS se considera una función RTX, incluso si en sí no es un trazado de rayos real.

Afortunadamente, DLSS se puede encontrar con todas las demás configuraciones gráficas del juego. Esto significa que no hay una configuración de NVIDIA que deba alternar o una configuración de Windows con la que deba meterse. Suponiendo que tiene una GPU RTX NVIDIA instalada y sus controladores (junto con la aplicación GeForce Experience) y la copia de Windows están actualizados, lo único que tiene que hacer es encontrar el conmutador DLSS en el juego.

Opción de configuración de Dlss

Es importante recordar configurar su juego en cualquier resolución que desee utilizar para la salida. Si planea usar DLSS para escalar a 4K, su resolución debe establecerse en 4K. Al activar DLSS, bajo el capó, el juego se ejecutará a una resolución interna más baja y luego se actualizará a la resolución deseada. DLSS se usa mejor a resoluciones más altas, como 1440p y 4K, que son particularmente costosas, especialmente cuando se desea ejecutar a 60 cuadros por segundo.

Por último, si ya está ejecutando un juego a una alta velocidad de fotogramas a alta resolución o si su computadora tiene un cuello de botella por un componente diferente como su CPU, los beneficios de DLSS serán mucho menos pronunciados. También es importante tener en cuenta que las ganancias de rendimiento siempre dependerán de la carga de su tarjeta, así como del resto de su hardware.

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