DLSS：增强游戏性能解释了

NVIDIA的DLSS或深度学习超级抽样是PC游戏中的革命性功能，可显着提高性能并延长NVIDIA的图形卡的寿命。自2019年推出以来，DLSS通过各种更新发展，增强其功能，并区分Nvidia的RTX图形卡一代。在本综合指南中，我们将探讨什么是DLSS，其功能，其演变和重要性，即使对于当前不使用NVIDIA GPU的人也是如此。

*Matthew S. Smith的其他贡献。

什么是DLSS？

NVIDIA DLSS代表深度学习超级抽样，是Nvidia的创新系统，旨在提高游戏中的性能和图像质量。 “超级抽样”一词反映了其使用经过广泛游戏数据训练的神经网络将游戏提高到更高分辨率的能力。与手动在游戏中设定更高的分辨率相比，这种方法可以具有卓越的图像质量，具有最小的性能影响。

DLSS已扩展超出简单的升级，包括DLSS射线重建等功能，该功能可以使用AI增强照明和阴影； DLSS框架的生成和多框架生成，它们插入AI生成的帧以增强FPS；和DLAA（深度学习反逐叠），它改善了本地分辨率能力之外的图形。

超级分辨率，是DLSS最公认的特征，尤其是在使用射线跟踪时。在与DLSS兼容的游戏中，您可以从各种模式中进行选择，例如超级性能，性能，平衡和质量。例如，在Cyber​​punk 2077中，以DLSS质量模式选择4K导致游戏呈现为1440p，然后DLSS随后将其提高到4K，由于较低的渲染分辨率和AI驱动的增强效果，帧频大大提高了帧速率。

DLSS的神经渲染与传统技术（如棋盘渲染）不同，允许它在本机分辨率上添加不可见的细节，并保留其他高尺度方法中丢失的细节。但是，有时可以引入诸如“冒泡”阴影或闪烁线之类的文物，尽管DLSS 4已大大减少。

世代飞跃：DLSS 3到DLSS 4

NVIDIA借助RTX 50系列，引入了DLSS 4，该DLSS 4彻底改变了使用的AI模型，从而显着提高了其质量和能力。 DLSS 3利用了卷积神经网络（CNN），接受了大量视频游戏内容培训，以分析场景和空间关系。但是，DLSS 4向更高级的变压器模型（称为TNN）过渡，该模型可以处理两倍的参数，从而更深入地了解场景和改善的图像质量。

新的TNN型号改善了DLSS超级采样和DLSS射线重建，保留了更清晰的游戏玩法的细节。它还显着增强了框架的生成，允许DLSS 4通过DLSS多框架生成为每个渲染框架生成四个人造框架。尽管NVIDIA建议调整设置以匹配显示器的刷新率，以避免屏幕撕裂等问题，但这可以大大提高帧速率。

尽管DLSS多帧生成是RTX 50系列的独有的，但增强的变压器模型的好处可以通过NVIDIA应用程序在其他RTX卡上使用，这也启用了DLSS超级性能模式和DLAA。

为什么DLSS对游戏至关重要？

DLSS是用于PC游戏的游戏改变者，特别是对于具有中端或低性能NVIDIA图形卡的用户。它允许访问更高的图形设置和分辨率，从而延长了价格上涨的GPU寿命。 DLSS是一种对消费者友好的功能，可通过调整图形设置或性能模式来帮助维持可播放的帧速率。

此外，DLSS刺激了竞争，AMD和英特尔引入了自己的展望技术，AMD FidelityFX超级分辨率（FSR）和Intel XE Super Sampling（XESS）。尽管NVIDIA的DLSS在图像质量和框架生成方面设定了高标准，但它仍然是NVIDIA GPU的独特之处，并且需要开发人员实施。

NVIDIA DLSS与AMD FSR与Intel Xess

NVIDIA的DLSS面临来自AMD的FidelityFX超级分辨率（FSR）和英特尔的XE Super Sampling（XESS）的竞争。 DLSS 4提供了较高的图像质量和多帧的生成，并且具有低输入延迟，使Nvidia具有竞争优势。尽管AMD和Intel提供了类似的展望和框架的生成功能，但NVIDIA的高级机器学习技术通常会导致更清晰，更一致的图像，而文物较少。

值得注意的是，与AMD FSR不同，DLSS是NVIDIA GPU独有的，并且需要游戏开发人员的支持，而AMD FSR可以更普遍地应用。支持DLSS的游戏数量已大大增加，但并非普遍可用。

结论

Nvidia DLSS改变了游戏行业，不断改善，没有放慢速度的迹象。它可以显着增强游戏体验并延长GPU的寿命。尽管AMD和Intel推出了竞争技术，但GPU的选择及其功能应与您玩的游戏进行权衡，以便为您的需求找到最佳价值。