DLSS：增强游戏性能解释了

Nvidia的DLSS或深度学习超级抽样是自2019年推出以来PC游戏的革命性功能。它大大提高了性能并提高了NVIDIA RTX图形卡的价值和寿命，尤其是对于玩支持DLSS的游戏的游戏玩家。该技术通过多个更新，增强其功能并在不同的RTX代中将其分开。在本综合指南中，我们将深入研究DLSS是什么，它的功能，其版​​本之间的区别以及其重要性，即使您当前不使用NVIDIA图形卡。

*Matthew S. Smith的其他贡献。

什么是DLSS？

NVIDIA DLSS或深度学习超级抽样是一个专有系统，旨在提高游戏性能和图像质量。 “超级抽样”一词是指它可以使用受NVIDIA训练的神经网络将游戏提高到更高决议的能力，该网络已经分析了数千个小时的游戏玩法。这允许增强视觉效果，而无需与手动在游戏中设置更高的分辨率相关的典型性能。

最初，DLSS专注于升级，但此后已扩展到包括DLSS Ray重建之类的功能，该功能使用AI来改善照明和阴影质量； DLSS框架的生成和多框架生成，它们使用AI插入框架并增强FPS；和DLAA或深度学习的抗氧化剂，通过AI驱动的抗氧化剂提高了本地分辨率的图像质量。

超级分辨率是DLSS最公认的功能，与射线追踪配对时尤其有益。在支持DLSS的游戏中，您可以从超级性能，性能，平衡和质量等设置中进行选择。以4K分辨率选择Cyber​​punk 2077中的质量模式意味着该游戏以1440p的形式呈现，然后DLSS然后将其升级到4K，由于较低的渲染分辨率和AI-driven驱动的尺寸降低而显着提高了帧速率。

DLSS的神经渲染与诸如棋盘渲染之类的较旧方法背道而驰，添加了本机分辨率不可见的详细信息，并保留了其他高尺度技术中丢失的细节。但是，它可能会引入诸如“冒泡”阴影或闪烁线之类的伪像，尽管DLSS 4已大大减轻这些伪像。

世代飞跃：DLSS 3到DLSS 4

NVIDIA借助RTX 50系列，引入了DLSS 4，该DLSS 4彻底改变了AI模型为系统提供动力，从而增强了其质量和功能。 DLSS 3和DLSS 3.5利用了经过广泛的视频游戏数据，分析场景和空间关系的卷积神经网络（CNN）。但是，使用DLSS 4，NVIDIA转移到了变压器模型或TNN，该模型可以处理两倍的参数，提供更深入的场景分析和对输入的更复杂的解释，包括远程模式。

这一进步大大改善了DLSS超级抽样和DLSS射线重建，从而使游戏变得更加鲜明，细节更少，较少的文物。 DLSS 4还增强了框架的生成，DLSS多框架生成能够为每个渲染框架生成四个人造框架，从而大大提高帧速率。为了减轻潜在的输入滞后和延迟问题，NVIDIA将NVIDIA Reflex 2.0与该系统集成在一起。

尽管DLSS 4的框架生成功能是RTX 50系列卡的独特功能，但可以通过NVIDIA应用程序在早期的RTX卡上访问变压器模型的好处，该应用程序也支持DLSS Ultra性能模式和DLAA，即使不是游戏的本质支持。

为什么DLSS对游戏至关重要？

DLSS是现代PC游戏中的一项关键技术，可以使中端和低性能NVIDIA图形卡用户享受更高的图形设置和分辨率。它还延长了GPU的寿命，随着图形卡价格继续上涨，提供了具有成本效益的解决方案。 DLSS不仅使NVIDIA用户受益，而且还激发了竞争，导致AMD的FidelityFX超级分辨率（FSR）和英特尔的XE Super Sampling（XESS）最终降低了游戏玩家的性能障碍。

NVIDIA DLSS与AMD FSR与Intel Xess

尽管NVIDIA的DLSS面临来自AMD的FSR和Intel's XESS的竞争，但它在DLSS 4中保持了卓越的图像质量和先进的框架生成能力。尽管所有三种技术都可以通过增强和框架生成来改进性能，但DLSS的机器学习可提供更清晰的图像，与更少的图像相比，与更少的图像相比。

但是，与FSR不同，DLSS是NVIDIA图形卡独有的，并且需要游戏开发人员的实现，而FSR是更普遍支持的。尽管如此，DLSS支持仍在广泛增长，现在许多备受瞩目的游戏都在发布时提供了本地DLSS，FSR和XESS支持。

结论

NVIDIA DLSS改变了游戏行业，并继续发展，并有望进一步增强。尽管它并非没有缺陷，但它对游戏性能和图像质量的影响是不可否认的，可以延长GPU的寿命并增强游戏体验。尽管像AMD和英特尔这样的竞争对手推出了自己的技术，但DLSS仍然处于最前沿，为游戏玩家提供了很难匹配的性能和视觉质量的平衡。选择GPU时，请考虑您玩的游戏以及为投资获得最佳价值所需的功能。