NVIDIA lanzó sus nuevas GPU en septiembre de 2022. Con una nueva arquitectura de procesamiento de gráficos que se ejecuta en transistores más pequeños de cuatro nanómetros, las nuevas GPU de la serie 4000 vienen con muchas campanas y silbatos.
Mejor aún, las nuevas GPU también vienen con DLSS 3, una tecnología de mejora de imagen impulsada por inteligencia artificial que puede mejorar exponencialmente las velocidades de cuadro en su equipo.
Pero, ¿qué es DLSS 3.0? ¿Vale la pena actualizarlo? Bueno, averigüémoslo.
¿Qué es DLSS 3.0?
Abreviatura de Deep Learning Super Sampling, DLSS es una tecnología de gráficos neuronales que utiliza el poder de la inteligencia artificial (IA) para mejorar las velocidades de cuadro en su sistema.
El supermuestreo en DLSS se refiere a un técnica anti-aliasing utilizada para mejorar la calidad del video renderizando fotogramas de juegos a una resolución más alta y luego reduciéndolos, mejorando la calidad del video al reducir el aliasing. Dicho esto, renderizar cuadros a resoluciones más altas es muy exigente para su GPU, y el uso de funciones de suavizado generalmente reduce su FPS. Después de todo, su GPU debe procesar más datos de píxeles y reducir la resolución a su resolución nativa.
Aquí es donde entra en escena la parte de "aprendizaje profundo" de DLSS. Verá, en los métodos tradicionales de anti-aliasing, la GPU tiene que renderizar fotogramas a resoluciones más altas, pero con el aprendizaje profundo, la GPU no tiene que hacer eso. En su lugar, todo lo que tiene que hacer es generar los fotogramas a una resolución nativa y, a continuación, el núcleos tensoriales en la GPU predecir cómo debería verse el marco cuando se renderiza a una resolución más alta.
Este enfoque reduce la sobrecarga computacional de renderizar fotogramas a una resolución más alta debido a la intervención de la IA. Por lo tanto, en pocas palabras, DLSS renderiza sus juegos a una resolución más alta mediante el uso de Inteligencia Artificial.
DLSS 3.0, por otro lado, es la tercera iteración de la misma tecnología. Mejora el DLSS al predecir fotogramas completos en lugar de simplemente aumentar la resolución de fotogramas, lo que mejora exponencialmente las tasas de fotogramas.
Así es como funciona todo.
¿Cómo funciona DLSS 3?
Antes de ingresar a DLSS 3, es importante comprender cómo funcionan las versiones anteriores y cómo se basa DLSS 3.
Como se explicó anteriormente, DLSS usa IA para renderizar imágenes a mayor resolución. Esto significa que la GPU no está programada para aumentar la resolución de los cuadros. En cambio, la GPU se entrena mostrando imágenes de menor y mayor resolución para programarse.
NVIDIA ejecuta una red neuronal convolucional (CNN) para realizar este entrenamiento en sus supercomputadoras. Luego, a esta red se le muestran imágenes de un juego que se ejecuta a resoluciones más bajas como entrada. Simultáneamente, como salida, la red muestra las mismas imágenes renderizadas a 64 veces la resolución con las funciones de suavizado habilitadas y deshabilitadas.
Además de las imágenes de alta y baja resolución, la CNN también se entrena utilizando retroalimentación temporal. Esta retroalimentación proporciona a la red información sobre cómo los objetos en la imagen se mueven a través de los marcos con respecto a su salida nativa y de mayor resolución. Esto permite que la CNN prediga la aparición de los próximos fotogramas con mucha antelación, lo que ofrece mejores velocidades de fotogramas y calidad de imagen.
Este bombardeo constante de datos de imágenes en la red la entrena, lo que le permite mejorar la resolución de los juegos de forma instantánea. Una vez entrenada, esta red se envía a las GPU de NVIDIA a través de actualizaciones de controladores, lo que les permite aumentar la resolución de las imágenes mediante redes neuronales entrenadas.
DLSS 3.0, por el contrario, va un paso más allá y renderiza fotogramas completos utilizando esta metodología. Por lo tanto, DLSS 3 no solo aumenta la resolución de los juegos, sino que también intercala cuadros generados por IA en tu juego.
Debido a este enfoque, la GPU tiene que procesar muchos menos datos y, según NVIDIA, con DLSS 3 habilitado, la GPU solo calcula 1/8 del cuadro. La IA predice todo lo demás. Es este aumento en el renderizado de IA lo que permite entregar FPS cuatro veces más rápido en comparación con los métodos de renderizado tradicionales.
Pero, ¿cómo predice DLSS 3 fotogramas completos sin utilizar canalizaciones de renderizado convencionales? Bueno, todo es gracias a La nueva arquitectura Ada Lovelace de NVIDIA se ejecuta en nuevos núcleos tensoriales de cuarta generación, lo que permite la generación de cuadros utilizando IA.
Así es como funciona todo.
Generación de fotogramas con IA en DLSS 3
Entonces, al igual que DLSS, DLSS 3 usa núcleos tensoriales para aumentar la resolución de los cuadros, pero también tiene aceleradores de flujo óptico especiales que ayudan a la GPU a predecir los cuadros. Para predecir los cuadros, el acelerador de flujo óptico obtiene varios cuadros de datos de alta resolución generados por DLSS. El acelerador de flujo óptico luego usa estos datos para generar el campo de flujo óptico.
Este campo de flujo óptico define cómo cambian los datos de píxeles entre dos fotogramas y estos datos, junto con los vectores de movimiento geométrico, se utilizan para generar fotogramas de IA. Por lo tanto, al usar el flujo óptico, las GPU de la serie NVIDIA RTX 4000 pueden colocar nuevos cuadros generados con IA entre los cuadros generados con el enfoque tradicional, lo que aumenta el FPS.
Dicho esto, intercalar cuadros generados por IA en un juego tiene sus desafíos, y el más grande es el retraso de entrada. Después de todo, la GPU no puede predecir la entrada del usuario en un marco generado con IA.
Para solucionar este problema, NVIDIA utiliza su tecnología Reflex.
DLSS 3 y NVIDIA Reflex
Antes de ingresar a NVIDIA Reflex, es importante comprender cómo los movimientos del mouse llegan a la GPU. Entonces, cuando mueve el mouse o presiona una tecla para mover un personaje en un juego, el mouse envía la información de señalización a la CPU. Que luego lo procesa y lo envía a la cola de procesamiento. Desde aquí, los datos se envían a la GPU, que envía su información de señalización a la pantalla.
Esta canalización de entrada de datos tradicional genera mucho retraso, ya que las entradas del usuario pueden permanecer en la cola de procesamiento durante más tiempo, lo que hace que se pierda esa fotografía. Para resolver este problema, contamos con NVIDIA Reflex, una tecnología que elimina la cola de procesamiento y envía datos directamente a la GPU desde la CPU, lo que reduce el retraso de entrada hasta en un 80 por ciento.
¿Puede usar DLSS 3 en GPU más antiguas?
NVIDIA lanzó DLSS 3 con su GPU de la serie RTX 4000, y si posee una GPU RTX anterior compatible con DLSS, es posible que se pregunte si DLSS 3 mejorará su experiencia de juego.
Lo que es más importante, DLSS en sistemas más antiguos mejorará con DLSS 3, ya que utiliza IA, y las redes neuronales seguramente mejorarán con las nuevas actualizaciones. Dicho esto, la tecnología de generación de marcos más nueva en sistemas más antiguos no será compatible, ya que utiliza Núcleos de tensor de cuarta generación junto con aceleradores de flujo óptico, que solo se pueden encontrar en NVIDIA RTX Serie 4000.
Dicho esto, según un Hilo de reddit, la generación de marcos se puede habilitar en sistemas RTX más antiguos al realizar cambios en los archivos de configuración. Sin embargo, no hemos tenido la oportunidad de probar si esto funciona.
¿Vale la pena actualizar DLSS 3?
DLSS 3 utiliza inteligencia artificial para aumentar la resolución de los juegos que juegas. Este enfoque no solo ofrece mejores velocidades de cuadro, sino que también hace posible jugar a altas resoluciones en GPU de gama baja.
Por lo tanto, si desea disfrutar de un FPS alto mientras juega juegos exigentes a 4k con un presupuesto limitado, vale la pena actualizar a DLSS.