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免费测试Nvidia的DLSS 2.0:更高的帧速率?

Nvidia的深度学习超级采样与AMD的Radeon图像锐化。DLSS与RIS。首字母缩写词与首字母缩写词。在显卡大战中这并不是什么新鲜事:自2019年中期以来,AMD和Nvidia一直受到打击。显卡在低端和中端市场都再次具有超级竞争力,大绿色显卡(例如GeForce RTX 2070 Super)为忠实的Nvidia提供了杀手级帧速率,而Radeon RX 5600 XT则进入了该领域。是AMD多年来对高性能游戏的最强价值主张。

这两张竞争激烈的显卡填补了1080p和1440p播放的大部分壁垒,并且两家公司之间又分裂了六半,因此,到2020年上半年,对话已从每个GPU封装下的万亿次转换为卡安装在钻机中后,卡将提供哪些额外的软件功能。鉴于有四种不同的GPU型号仅能覆盖200至300美元的价格范围,因此AMD和Nvidia等GPU制造商需要竭尽所能来脱颖而出。有时,这等于是游戏独占,或者可以归结为采用GPU渲染游戏的全新方法,例如Nvidia的DLSS神经AI学习网络。

自从上述两张卡(以及更多)发布以来,两家公司都开始吹捧他们各自的新图像改进技术所提供的功能:用于Nvidia的DLSS和用于AMD的RIS。但是,它们不是同一回事。另外,好像事情不是已经足够混乱,两名其他锐化方法与Nvidia的自由泳,而开源后处理项目ReShade次使用自己的方法,并且是磨损的一部分。

这些技术到底是什么?它们可以真正为您喜欢的游戏增加多少视觉清晰度?在这个由多个部分组成的深入探讨系列文章中,我们将艰苦地测试,重新测试和抓屏每种技术和卷笔刀(在所有相关分辨率下),以查看哪种技术和效果更好。

首先:抗锯齿与锐化

在深入探讨之前,让我们先快速澄清我们将要讨论的技术。

如果您是游戏迷,则抗锯齿​​是一个熟悉的术语。它指的是具有相同目标的几种技术之一:平滑视频游戏中角色,背景或对象周围的锯齿状边缘,以使其看起来尽可能接近您在现实世界中看到的事物。现代游戏中最常见的抗锯齿实现方式为FXAA(快速近似抗锯齿),TAA(时间抗锯齿),MSAA(多样本抗锯齿)和SMAA(增强的亚像素形态抗锯齿)。

但是,抗锯齿会占用大量资源。这些不同的传统抗锯齿风格可以极大地抑制图形性能,具体取决于您所玩的游戏,优化程度以及特定的硬件设置。多边形的四舍五入是图形卡最繁重的工作之一,这就是为什么这项技术中的任何小改进都会导致帧速率显着提高的原因。

换句话说,DLSS将抗锯齿的渲染工作分担给AI网络,并使用RTX卡上的Tensor内核与Nvidia的服务器协同处理该数据。而在Nvidia的DLSS的情况下澄清:DLSS既可以是一个倍增和抗锯齿技术于一体,根据不同的分辨率你玩的。(升级是一种改善可能模糊或以较低分辨率渲染的图像质量的做法。)这是通过一个极其复杂的基于AI的神经学习网络(称为NGX)实现的,即在游戏中对成千上万张静止图像进行训练。与传统的抗锯齿技术相比,人工智能利用这些学习来显示更清晰,更有效的渲染图像。

相比之下,AMD的RIS,Nvidia的Freestyle和ReShade都属于一种新的图像改进技术,称为“磨刀器”。尽管每种技术都针对相同的目标(外观美观的游戏不会影响性能,在某些情况下甚至可能会提高性能),但解决问题的方式却大不相同。DLSS是一种抗锯齿/放大的样式,它使用人工智能和神经网络超级计算机来确定从渲染的分辨率(通常为1080p,1440p或4K)可以在哪里放大图像,而不会损失任何性能。

另一方面,锐化器会在后处理级别上影响游戏的视觉保真度,并且只有在GPU完全渲染出游戏图像后,锐化器才会激活。通过算法智能地锐化游戏中对象的边缘,玩家可以在缩小版本的版本上运行游戏,这种版本与真实分辨率渲染级别没有区别。这种技术可以节省性能,而不会牺牲游戏玩家在以更高的分辨率玩游戏时所期望的视觉保真度。

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