DLSS, abreviatura de Deep Learning Super Sampling es una herramienta de Nvidia que requiere una tarjeta gráfica Nvidia serie 20 – o más reciente – que tiene núcleos tensores. DLSS está diseñada para aumentar el rendimiento ejecutando el juego a una resolución menor que la normal, y luego usando una red neuronal para aumentar la resolución de nuevo usando núcleos tensores que de otra manera no se usan en el proceso de renderizado.
Arquitectura de la GPU
Está diseñado principalmente para renderizar gráficos para fines como los videojuegos, sin embargo, hay características adicionales en el procesador de la GPU para las tarjetas gráficas de la serie 20. Las dos principales características adicionales son los núcleos RT, que se utilizan para el trazado de rayos, y los núcleos tensores, que están diseñados para realizar tareas de aprendizaje de la máquina.
DLSS
Con la implementación original de la DLSS, los desarrolladores tuvieron que habilitar explícitamente el soporte para la DLSS en su juego. Además, Nvidia necesitaba entrenar su red neural para cada juego usando una supercomputadora. Este proceso tomaba un número de imágenes de menor resolución, y luego las comparaba con un único «cuadro perfecto» generado a través de los métodos tradicionales de supermuestreo. La supercomputadora entonces entrenó la red neural para transformar las imágenes de menor resolución para que coincidieran con el marco perfecto más grande. Una vez realizado el procesamiento, la programación de la red neuronal se incluyó en el siguiente controlador de gráficos. Este proceso de entrenamiento debía realizarse para cada nuevo juego, un diseño que sólo era sostenible debido al bajo número de juegos que implementaban la DLSS.
DLSS 2.0
La DLSS 2.0 mejoró el proceso al eliminar el requisito de la red neural que debía ser entrenada para cada juego. También añadió tres niveles de DLSS, rendimiento, balance y calidad. Estos tres modos fueron diseñados para permitir al usuario elegir cuánto aumento de rendimiento quería y cuánto golpe gráfico estaba dispuesto a recibir por ello. Este diseño le dio al usuario muchas más opciones en comparación con el nivel único de la implementación original de DLSS, que los usuarios a menudo informaron que sacrificaba demasiada calidad.
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