DLSS：革命性的遊戲性能解釋了

自2019年推出以來，NVIDIA的深度學習超級抽樣（DLSS）已徹底改變了PC遊戲，從而提高了性能和圖像質量。這項技術不僅可以提高NVIDIA RTX圖形卡的價值和壽命，而且不斷發展，更新可以增強其在不同世代的功能。在本綜合指南中，我們將探討什麼是DLSS，其操作機制，其版本之間的區別以及對遊戲玩家的意義，即使是當前不使用NVIDIA硬件的玩家。

*Matthew S. Smith的其他貢獻。

什麼是DLSS？

NVIDIA DLSS或深度學習超級採樣，是一個專有系統，旨在提高遊戲性能和圖像質量。 “超級抽樣”一詞是指它使用經過廣泛遊戲數據訓練的神經網絡將游戲提高到更高分辨率的能力。與手動在遊戲中設定更高的分辨率相比，該方法大大降低了性能的影響。

除了其最初的放大功能外，DLSS現在還涵蓋了一些改善圖像質量的系統，包括：

• DLSS射線重建：使用AI增強照明和陰影質量。
• DLSS框架生成和多幀生成：使用AI插入框架，提高幀速率。
• DLAA（深度學習抗切除劑）：在天然分辨率下應用AI增強的抗氧化劑來進行出色的圖形。

與射線追踪配對時，最知名的功能，超級分辨率特別有益。在DLSS支持的遊戲中，您可以從各種模式中進行選擇，例如超級性能，性能，平衡和質量。例如，在Cyber​​punk 2077中，選擇DLSS質量模式的4K分辨率允許遊戲以1440p的速度渲染，DLSS然後將其提高到4K，因此由於較低的渲染分辨率和AI-AI輔助升級而導致較高的幀速率。

DLSS的神經渲染與較舊技術（如棋盤渲染）有很大不同，在其他升級方法中添加了本地分辨率不可見的細節，並保留了丟失的細節。但是，它可以引入“冒泡”陰影或閃爍的線條等文物，儘管這些文物已通過更新最小化，尤其是在DLSS 4中。

世代飛躍：DLSS 3到DLSS 4

使用RTX 50系列，NVIDIA引入了DLSS 4，該DLSS 4使用了新的變壓器模型（TNN）而不是DLSS 3和3.5中使用的捲積神經網絡（CNN）。向TNN的轉變允許更深入的場景分析並改善所有DLSS功能的性能。

DLSS 4增強了超級抽樣和射線重建，保留了更尖銳的遊戲細節。它還顯著改善了框架的生成，DLSS多框架生成能夠為每個渲染框架生成四個人造框架，並可能具有四倍的幀速率。為了減輕對輸入滯後的擔憂，NVIDIA整合了NVIDIA反射2.0，從而降低了延遲以保持響應能力。

儘管DLSS 4提供了顯著的改進，但並非沒有缺陷。較高的框架生成設置可能會導致移動對像後面的次要幽靈。 NVIDIA建議調整框架生成以匹配顯示器的刷新率，以避免屏幕撕裂等問題。

即使沒有RTX 50系列卡，您也可以使用NVIDIA應用程序從新的超級分辨率和射線重建模型中受益，該模型還可以啟用DLSS超級性能模式，如果遊戲不支持DLAA。

為什麼DLSS對遊戲至關重要？

DLSS是用於PC遊戲的關鍵技術，特別是對於那些績效NVIDIA GPU的人。它可以實現更高的圖形設置和分辨率，從而延長了圖形卡的壽命。隨著GPU價格繼續上漲，DLSS通過調整設置或性能模式，提供了一種具有成本效益的方式來維持可播放的幀速率。

DLSS還刺激了競爭，AMD和英特爾分別引入了自己的展望技術，FidelityFX超級分辨率（FSR）和XE Super Sampling（XESS）。儘管NVIDIA的DLSS在圖像質量和框架的一代方面領先，但競爭卻促進了整個行業的創新，從而降低了許多遊戲玩家的性能障礙。

NVIDIA DLSS與AMD FSR與Intel Xess

NVIDIA的DLSS面臨AMD FSR和英特爾XESS的競爭。 DLSS 4的出色圖像質量和多幀的生成功能使其具有優勢，儘管這三種技術都提供了性能的改進。與競爭對手相比，DLSS的機器學習優勢導致較少的偽像的圖像。

但是，與更普遍兼容的FSR不同，DLSS是NVIDIA GPU獨有的，需要遊戲開發人員的實現。儘管現在許多遊戲支持DLSS，FSR和XESS，但可用性可能會有所不同。

結論

NVIDIA DLSS繼續發展，對遊戲行業產生了重大影響。它的持續改進以及NVIDIA致力於進一步發展的承諾，使其成為增強遊戲體驗並延長GPU壽命的強大工具。儘管AMD和Intel提供競爭性的替代方案，但選擇正確的技術取決於平衡GPU成本，功能和遊戲兼容性，以找到適合您的遊戲需求的最佳價值。