DLSS：革命性的游戏性能解释了

自2019年推出以来，NVIDIA的深度学习超级抽样（DLSS）已彻底改变了PC游戏，从而提高了性能和图像质量。这项技术不仅可以提高NVIDIA RTX图形卡的价值和寿命，而且不断发展，更新可以增强其在不同世代的功能。在本综合指南中，我们将探讨什么是DLSS，其操作机制，其版本之间的区别以及对游戏玩家的意义，即使是当前不使用NVIDIA硬件的玩家。

*Matthew S. Smith的其他贡献。

什么是DLSS？

NVIDIA DLSS或深度学习超级采样，是一个专有系统，旨在提高游戏性能和图像质量。 “超级抽样”一词是指它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，该方法大大降低了性能的影响。

除了其最初的放大功能外，DLSS现在还涵盖了一些改善图像质量的系统，包括：

• DLSS射线重建：使用AI增强照明和阴影质量。
• DLSS框架生成和多帧生成：使用AI插入框架，提高帧速率。
• DLAA（深度学习抗切除剂）：在天然分辨率下应用AI增强的抗氧化剂来进行出色的图形。

与射线追踪配对时，最知名的功能，超级分辨率特别有益。在DLSS支持的游戏中，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，选择DLSS质量模式的4K分辨率允许游戏以1440p的速度渲染，DLSS然后将其提高到4K，因此由于较低的渲染分辨率和AI-AI辅助升级而导致较高的帧速率。

DLSS的神经渲染与较旧技术（如棋盘渲染）有很大不同，在其他升级方法中添加了本地分辨率不可见的细节，并保留了丢失的细节。但是，它可以引入“冒泡”阴影或闪烁的线条等文物，尽管这些文物已通过更新最小化，尤其是在DLSS 4中。

世代飞跃：DLSS 3到DLSS 4

使用RTX 50系列，NVIDIA引入了DLSS 4，该DLSS 4使用了新的变压器模型（TNN）而不是DLSS 3和3.5中使用的卷积神经网络（CNN）。向TNN的转变允许更深入的场景分析并改善所有DLSS功能的性能。

DLSS 4增强了超级抽样和射线重建，保留了更尖锐的游戏细节。它还显着改善了框架的生成，DLSS多框架生成能够为每个渲染框架生成四个人造框架，并可能具有四倍的帧速率。为了减轻对输入滞后的担忧，NVIDIA整合了NVIDIA反射2.0，从而降低了延迟以保持响应能力。

尽管DLSS 4提供了显着的改进，但并非没有缺陷。较高的框架生成设置可能会导致移动对象后面的次要幽灵。 NVIDIA建议调整框架生成以匹配显示器的刷新率，以避免屏幕撕裂等问题。

即使没有RTX 50系列卡，您也可以使用NVIDIA应用程序从新的超级分辨率和射线重建模型中受益，该模型还可以启用DLSS超级性能模式，如果游戏不支持DLAA。

为什么DLSS对游戏至关重要？

DLSS是用于PC游戏的关键技术，特别是对于那些绩效NVIDIA GPU的人。它可以实现更高的图形设置和分辨率，从而延长了图形卡的寿命。随着GPU价格继续上涨，DLSS通过调整设置或性能模式，提供了一种具有成本效益的方式来维持可播放的帧速率。

DLSS还刺激了竞争，AMD和英特尔分别引入了自己的展望技术，FidelityFX超级分辨率（FSR）和XE Super Sampling（XESS）。尽管NVIDIA的DLSS在图像质量和框架的一代方面领先，但竞争却促进了整个行业的创新，从而降低了许多游戏玩家的性能障碍。

NVIDIA DLSS与AMD FSR与Intel Xess

NVIDIA的DLSS面临AMD FSR和英特尔XESS的竞争。 DLSS 4的出色图像质量和多帧的生成功能使其具有优势，尽管这三种技术都提供了性能的改进。与竞争对手相比，DLSS的机器学习优势导致较少的伪像的图像。

但是，与更普遍兼容的FSR不同，DLSS是NVIDIA GPU独有的，需要游戏开发人员的实现。尽管现在许多游戏支持DLSS，FSR和XESS，但可用性可能会有所不同。

结论

NVIDIA DLSS继续发展，对游戏行业产生了重大影响。它的持续改进以及NVIDIA致力于进一步发展的承诺，使其成为增强游戏体验并延长GPU寿命的强大工具。尽管AMD和Intel提供竞争性的替代方案，但选择正确的技术取决于平衡GPU成本，功能和游戏兼容性，以找到适合您的游戏需求的最佳价值。