A marcha da tecnologia é inexorável e em nenhum lugar isso é mais verdadeiro do que com hardware gráfico. Todos os anos, os cartões ficam significativamente mais rápidos e trazem um novo conjunto de siglas para truques gráficos sofisticados. 

Observando as configurações visuais dos jogos para PC, você encontrará uma salada de palavras^{(word salad)} que contém pepitas saborosas como MSAA, FXAA, SMAA e WWJD . OK, talvez não esse último.

Se você é o sortudo proprietário de uma nova placa Nvidia GeForce RTX^{(Nvidia GeForce RTX)} , agora também pode optar por habilitar algo chamado DLSS . É a abreviação de Deep Learning Super Sampling e é uma grande parte dos recursos de hardware da próxima geração^{(generation hardware)} encontrados nas placas Nvidia RTX^{(Nvidia RTX)} .

No momento da escrita, apenas estes cartões possuem o hardware necessário para executar o DLSS :

• RTX 2060
• RTX 2060 Super
• RTX 2070
• RTX 2070 Super
• RTX 2080
• RTX 2080 Super
• RTX 2080 Ti

O hardware específico em questão é chamado de núcleo “ ^{(” core)}Tensor ” , sendo que cada modelo possui um número diferente desses processadores especializados.

Os núcleos tensores são projetados para acelerar as tarefas de aprendizado de máquina, das quais o DLSS^(DLSS) é um exemplo. Se você não usar ^{(t use)} DLSS , essa parte do cartão permanecerá ociosa. Isso significa que você não está usando toda a capacidade de sua nova GPU brilhante se o DLSS^(DLSS) estiver disponível, mas permanece desativado. 

No entanto, há mais do que isso. Para entender o valor que o DLSS traz para a mesa, precisamos divagar brevemente em alguns conceitos relacionados.

Um desvio rápido para resoluções internas e upscaling^{(A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling)}

As TVs e monitores modernos têm o que é conhecido como ^{(Modern TVs and monitors)}resolução^(resolution) “nativa” . Isso significa simplesmente que a tela tem um número específico de pixels físicos. Se a imagem que você está exibindo nessa tela for diferente da resolução nativa exata, ela deve ser “dimensionada” para cima ou para baixo para ajustá-la. 

Portanto, se você enviar uma imagem HD para uma tela 4K^{(4K display)} , por exemplo, ela parecerá bastante irregular e irregular. Assim como se você tivesse ampliado demais uma foto digital. Na prática, no entanto, o vídeo HD^{(HD video)} parece muito bem em uma TV 4K, talvez um pouco menos nítido do que a filmagem 4K nativa. Isso porque a TV tem um hardware conhecido como “upscaler” que processa e filtra a imagem de resolução mais baixa para parecer aceitável.

O problema é que a qualidade do hardware de upscaling varia muito entre as marcas e modelos de exibição. É por isso que as GPUs ^(Which)geralmente^(GPUs) vêm com sua própria tecnologia de dimensionamento^{(scaling technology)} .

Os consoles “profissionais” projetados para saída para uma tela 4K apresentam uma imagem 4K nativa, para que nenhum upscaling de tela aconteça. Isso significa que os desenvolvedores de jogos têm controle total da qualidade final da imagem^{(image quality)} . 

No entanto, a maioria dos jogos de console não são renderizados em uma resolução nativa de 4K. Eles têm uma resolução “^{(” resolution)} interna” mais baixa , o que coloca menos estresse na GPU . Essa imagem é então ampliada para ter a melhor aparência possível na tela de alta resolução usando a ^{(high-resolution screen)}tecnologia de dimensionamento^{(scaling technology)} interno do console .

Na verdade, o DLSS^(DLSS) é um método sofisticado que renderiza um jogo de PC^{(PC game)} em uma resolução menor que a nativa e, em seguida, usa a tecnologia DLSS^{(DLSS technology)} para melhorá-lo para a tela conectada. Em teoria, isso leva a um aumento significativo no desempenho. 

Embora isso pareça muito com o que está acontecendo nos consoles 4K, sob o capô o DLSS é realmente algo especial. Tudo graças ao “aprendizado profundo”.

Sobre o que é o “Deep Learning”?^{(What’s The “Deep Learning” Bit About?)}

O aprendizado profundo é uma técnica de aprendizado de máquina^{(machine learning technique)} que usa uma rede neural simulada. Em outras palavras, uma aproximação digital de como os neurônios em seu cérebro aprendem^{(brain learn)} e criam soluções para problemas complexos.

É a tecnologia que, entre outras coisas, permite que os computadores reconheçam rostos e os robôs entendam e naveguem pelo mundo ao seu redor. Também é responsável pela recente onda de deepfakes. Esse é o molho secreto do DLSS . 

As redes neurais requerem “treinamento” que é basicamente mostrar os exemplos da rede de como algo deveria ser. Se você quer ensinar a rede a reconhecer um rosto, você mostra milhões de rostos, deixando-o aprender as características e padrões que compõem um rosto típico. Se ele aprender a lição corretamente, você pode mostrar qualquer imagem com um rosto e ele a reconhecerá instantaneamente.

O que a Nvidia^(Nvidia) fez foi treinar seu software de aprendizado^{(learning software)} profundo em imagens incrivelmente de alta resolução dos jogos que suportam DLSS . A rede neural aprende como o jogo “deveria” ser quando renderizado usando desempenho gráfico no nível de supercomputador.

Ele então pega aquele quadro de resolução^{(resolution frame)} interna mais baixa e, por falta de uma palavra melhor, “imagina” como seria se um computador muito, muito mais poderoso que o seu tivesse renderizado a cena. Se isso soa um pouco como magia negra para você, você não está sozinho!

Quando usar DLSS^{(When To Use DLSS)}

Em primeiro^(First) lugar, você só pode usar DLSS em jogos que o suportam, que é uma lista que está crescendo rapidamente, felizmente. Cada título também tem seus próprios requisitos para DLSS , como renderização em uma resolução mínima, porque é nisso que a rede neural foi treinada.

No entanto, o grande cérebro da Nvidia não^{(Nvidia doesn)} para de aprender^{(stop learning)} e o recurso DLSS^{(DLSS feature)} em seu cartão continuará recebendo atualizações, expandindo o suporte e a qualidade^{(support and quality)} por título .

A melhor maneira de descobrir se você deve usar DLSS em seus jogos é observar o resultado. Compare-o com o upscaling tradicional ou anti-aliasing para ver qual é mais agradável. O desempenho também é um fator decisivo importante^{(deciding factor)} . Se você está mirando em 60 quadros por segundo, mas não consegue chegar lá, o DLSS^(DLSS) é uma boa escolha.

No entanto, se você estiver obtendo altas taxas de quadros, o DLSS^(DLSS) pode realmente desacelerar as coisas. Isso porque os núcleos do tensor precisam de uma quantidade fixa de tempo para processar cada quadro. No momento, eles não podem fazê-lo com rapidez suficiente para reprodução de alta taxa de quadros^{(frame rate play)} .

Essencialmente, o DLSS^(DLSS) é mais útil ao usar uma tela de alta resolução^{(high-resolution display)} (por exemplo, resoluções 4K, ultrawide ou 1440p) com uma taxa de quadros alvo^{(target frame rate)} em torno de 60 quadros por segundo. Também é incrivelmente útil ao ativar o outro truque^{(party trick)} principal das placas RTX - ray tracing. O DLSS^(DLSS) pode compensar muito bem a perda^{(performance loss)} de desempenho do ray tracing, com um resultado final^{(end result)} que às vezes é espetacular.

Isso é o mínimo que você precisa saber antes de decidir ir com DLSS ou não. Apenas^(Just) lembre-se de que essa tecnologia está mudando rapidamente, portanto, se você não gostar dos resultados de hoje, volte em alguns meses e você poderá finalmente se surpreender.

What Is DLSS and Should You Use It In Games

The march of technology is inexorable and nowhеre is this more true than with graphiсs hаrdwarе. Every year cards gеt signіficantlу faster and bring a whole new set of acronуms for fancy graphical triсks. 

Looking at the visual settings for PC games, you’ll encounter a word salad that contains such tasty nuggets as MSAA, FXAA, SMAA and WWJD. OK, maybe not that last one.

If you are the lucky owner of a new Nvidia GeForce RTX card, you can now also choose to enable something called DLSS. It’s short for Deep Learning Super Sampling and is a big part of the next generation hardware features found in Nvidia RTX cards.

At the time of writing, only these cards have the required hardware to run DLSS:

• RTX 2060
• RTX 2060 Super
• RTX 2070
• RTX 2070 Super
• RTX 2080
• RTX 2080 Super
• RTX 2080 Ti

The specific hardware in question is referred to as a “Tensor” core, with each model having a different number of these specialized processors.

Tensor cores are designed to accelerate machine learning tasks, which DLSS is an example of. If you don’t use DLSS, that part of the card remains idle. This means you aren’t using the full capacity of your shiny new GPU if DLSS is available, but remains off. 

There’s more to it than that though.To understand what value DLSS brings to the table, we have to digress briefly into a few related concepts.

A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling

Modern TVs and monitors have what’s known as a “native” resolution. This simply means that the screen has a specific number of physical pixels. If the image you are displaying on that screen differs from the exact native resolution, it has to be “scaled” up or down to make it fit. 

So if you output an HD image to a 4K display, for example, it’s going to look quite blocky and jagged. Just as if you’ve zoomed a digital photo in too far. In practice however, HD video looks just fine on a 4K TV, if perhaps a little less sharp than native 4K footage. That’s because the TV has a piece of hardware known as an “upscaler” that processes and filters the lower-resolution image to look acceptable.

The problem is that the quality of the upscaling hardware varies wildly between display brands and models. Which is why GPUs often come with their own scaling technology.

The “pro” consoles that are designed to output to a 4K display present it with a native 4K image, so that no display upscaling happens at all. This means the developers of games have complete control of the final image quality. 

However, most console games do not render at a native 4K resolution. They have a lower “internal” resolution, which puts less stress on the GPU. That image is then scaled up to look as good as possible on the high-resolution screen using the console’s internal scaling technology.

In effect, DLSS is a sophisticated method that renders a PC game at a lower than native resolution and then uses the DLSS technology to upscale it for the connected display. In theory this leads to a significant boost in performance. 

While that sounds a lot like what’s happening on 4K consoles, under the hood DLSS is really something special. All thanks to “deep learning”.

What’s The “Deep Learning” Bit About?

Deep learning is a machine learning technique that uses a simulated neural net. In other words, a digital approximation of how the neurons in your brain learn and create solutions to complex problems.

It’s the technology that, among other things, allows computers to recognize faces and lets robots understand and navigate the world around them. It’s also responsible for the recent spates of deepfakes. That’s the secret sauce of DLSS. 

Neural networks require “training” which is basically showing the net examples of what something should be like. If you want to teach the net how to recognize a face, you show it millions of faces, letting it learn the features and patterns that make up a typical face. If it learns the lesson properly, you can show it any image with a face in it, and it will pick it out instantly.

What Nvidia have done is to train their deep learning software on incredibly high-resolution images from the games that support DLSS. The neural network learns what the game “should” look like when rendered using supercomputer-level graphics performance.

It then takes that lower internal resolution frame and, for lack of a better word, “imagines” what it would have looked like if a much, much more powerful computer than yours had rendered the scene. If that sounds a little like black magic to you well, you’re not alone!

When To Use DLSS

First of all, you can only use DLSS in games that support it, which is a list that’s growing quickly, thankfully. Each title also has its own requirements for DLSS, such as rendering at a minimum resolution, because that’s what the neural net has been trained on.

However, the big brain at Nvidia doesn’t stop learning and the DLSS feature on your card will keep getting updates, expanding per-title support and quality.

The best way to figure out if you should use DLSS in your games is to eyeball the result. Compare it to traditional upscaling or anti-aliasing to see which is more pleasant. Performance is also an important deciding factor. If you are targeting 60 frames per second, but can’t get there, DLSS is a good choice.

If you are getting high frame rates however, DLSS can actually slow things down. That’s because the tensor cores need a fixed amount of time to process each frame. Right now they can’t do it quickly enough for high frame rate play.

Essentially, DLSS is most useful when using a high-resolution display (e.g. 4K, ultrawide or 1440p resolutions) with a target frame rate at around 60 frames per second. It’s also incredibly useful when activating the other main party trick of RTX cards – ray tracing. DLSS can offset the performance loss of ray tracing quite well, with an end result that is at times spectacular.

That’s the least you need to know before deciding to go with DLSS or not. Just remember that this technology is changing rapidly, so if you don’t like the results today, come back in a few months and you just might just be blown away at last.

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