NVIDIA 發表 DLSS 2.0,強化深度學習畫質、效能表現,遊戲 4K 解析度順暢遊玩

NVIDIA 發表 DLSS 2.0,強化深度學習畫質、效能表現,遊戲 4K 解析度順暢遊玩

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NVIDIA Turing 世代 GeForce RTX 產品線,包含 RT 核心與 Tensor 核心,後者專注於機器學習經常使用到的張量矩陣運算,DLSS 深度學習超級採樣即為應用結果。但過去 DLSS 經常被詬病畫質不佳,如今 NVIDIA 推出 DLSS 2.0 版本,畫質、效能雙雙提升。

NVIDIA GeForce RTX 系列顯示卡不僅包含用來遍歷 BVH 的 RT 核心,亦包含用來處理張量的 Tensor 核心,DLSS 即為遊戲應用成果,可透過此技術強化畫質或是解析度表現,以較低的取樣數量加諸超級電腦訓練成果,於一般玩家的電腦當中重現。

比較可惜的是,DLSS 雖然有著提升遊戲畫面 FPS 表現的優勢,但偶爾也會有出錯的時候,譬如貼圖材質清晰度下滑、複雜畫面容易出現鬼影的狀況,因此並非每個 GeForce RTX 玩家都喜歡這項功能。NVIDIA 透過 GeForce Game Ready 445.75 驅動程式,引薦 DLSS 2.0,宣稱畫質與效能均比 DLSS 更好。

DLSS 2.0 同樣透過超級電腦(NVIDIA DGX)先行比對不同解析度畫面,首先需要 1 張 1080p 低解析度遊戲畫面,經過深度學習演算法製造出 1 張 4K 解析度畫面,將此畫面與離線運算 16K 解析度遊戲畫面相比較,再把差異結果回饋至演算法,如此連續不斷運算最佳化。

DLSS 2.0 於輸入、回饋層級加入動態向量因素,深度學習演算法也會考慮目前畫面當中的物體,於下個畫面會往哪個方向移動,藉此近一步強化演算法。另一方面,NVIDIA 亦同步降低該演算法的效能需求,新款 AI 網路的運算速度為原始版本的 2 倍,讓顯示卡僅需運算 1080p 畫面,透過 DLSS 2.0 可以放大至 4K 解析度。

畫面當中物件的移動方向加入至 DLSS 2.0 訓練當中,以過去歷史經驗預測未來,NVIDIA 將此技術稱之為 Temporal Feedback。

想要使用 DLSS 2.0,除了安裝最新版 Game Ready 驅動程式,目前已有 Deliver Us The Moon、MechWarrior 5: Mercenaries「機甲爭霸戰 5:傭兵」、Wolfenstein: Youngblood「德軍總部:血氣方剛」等 3 款遊戲支援,其中 Wolfenstein: Youngblood 亦是首款透過 Vulkan API 使用光線追蹤與 DLSS 2.0 的遊戲。

另外 1 款 NVIDIA 與 Remedy Entertainment 合作的單人遊戲 Control「控制」,預計於 3 月 26 日釋出更新檔後即可支援 DLSS 2.0。GeForce RTX 2060 於 DLSS 開啟時,先前版本僅能提供 15.5FPS 表現,更新至 DLSS 2.0 則可提供 39.9FPS,進步幅度達 157%,從無法遊玩到低標飛過的程度。

Control「控制」採用原始 DLSS 演算法時,大型風機畫面會出現不正確的鬼影,DLSS 2.0 版則改善許多。

DLSS 2.0 演算法更新之後,GeForce RTX 顯示卡全體均可提供 30FPS 以上表現,GeForce RTX 2080 Ti 甚至已達 60FPS 以上順暢遊玩的程度。

演算法更新之後,過去經常被人詬病的貼圖材質銳利度下降的問題已不復存在。

 

驅動程式下載

GeForce Game Ready Driver 445.75 - WHQL 國際版 Windows 10 64bit

GeForce Game Ready Driver 445.75 - WHQL 國際版 Windows 10 64bit(DCH)

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