DLSS क्या है और क्या आपको इसका उपयोग खेलों में करना चाहिए
प्रौद्योगिकी का मार्च अतुलनीय है और कहीं भी ग्राफिक्स हार्डवेयर की तुलना में यह अधिक सच है। हर साल कार्ड काफी तेज हो जाते हैं और फैंसी ग्राफिकल ट्रिक्स के लिए एक पूरा नया सेटबुक लाते हैं।
पीसी गेम के लिए दृश्य सेटिंग्स को देखते हुए, आप एक शब्द सलाद का सामना करेंगे, जिसमें MSAA, FXAA, SMAAऔर WWJDजैसे स्वादिष्ट नग शामिल हैं। । ठीक है, शायद वह आखिरी नहीं है।
यदि आप नए एनवीडिया GeForce RTX कार्ड के भाग्यशाली स्वामी हैं, तो अब आप DLSS। यह डीप लर्निंग सुपर सैंपलिंगके लिए छोटा है और अगली पीढ़ी के हार्डवेयर फीचर्स का एक बड़ा हिस्सा है जो एनवीडिया आरटीएक्स कार्ड्स में पाया जाता है।
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लेखन के समय, केवल इन कार्डों में DLSS चलाने के लिए आवश्यक हार्डवेयर होता है:
RTX 2060
RTX 2060 सुपर
RTX 2070
RTX 2070 सुपर
RTX 2080
RTX 2080 सुपर
RTX 2080 Ti
विचाराधीन विशिष्ट हार्डवेयर को प्रत्येक मॉडल के साथ "टेन्सर " कोर कहा जाता है। इन विशेष प्रोसेसरों की एक अलग संख्या।
मशीन कोर को सीखने के कार्यों में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो DLSS इसका एक उदाहरण है। यदि आप DLSS का उपयोग नहीं करते हैं, तो कार्ड का वह भाग निष्क्रिय रहता है। इसका मतलब यह है कि अगर आप DLSS उपलब्ध हैं, तो अपने चमकदार नए GPU की पूरी क्षमता का उपयोग नहीं कर रहे हैं, लेकिन यह बंद है।
हालांकि इससे अधिक है। हालांकि यह समझें कि DLSS तालिका में क्या मूल्य लाता है, हमें कुछ संबंधित अवधारणाओं में संक्षिप्त रूप से खुदाई करनी होगी।
एक त्वरित खोज। आंतरिक रिज़ॉल्यूशन और अपस्कलिंग
आधुनिक टीवी और मॉनिटर ने एक "मूल" संकल्प के रूप में जाना है। इसका सीधा सा मतलब है कि स्क्रीन में एक विशिष्ट संख्या में भौतिक पिक्सेल हैं। यदि आप उस स्क्रीन पर जो चित्र प्रदर्शित कर रहे हैं, वह सटीक देशी रिज़ॉल्यूशन से भिन्न है, तो इसे उपयुक्त बनाने के लिए ऊपर या नीचे "छोटा" होना चाहिए।
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इसलिए यदि आप आउटपुट ए उदाहरण के लिए, HD छवि को 4K डिस्प्ले, यह काफी अवरुद्ध और दांतेदार दिखने वाला है। जैसे कि आपने बहुत दूर तक डिजिटल फ़ोटो को ज़ूम किया हो। हालांकि, वास्तव में, एचडी वीडियो 4K टीवी पर ठीक दिखता है, अगर देशी 4K फुटेज की तुलना में शायद कम तेज है। ऐसा इसलिए है क्योंकि टीवी में हार्डवेयर का एक टुकड़ा है जिसे "अपस्क्लेयर" के रूप में जाना जाता है जो स्वीकार्य दिखने के लिए निचले-रिज़ॉल्यूशन की छवि को संसाधित और फ़िल्टर करता है।
समस्या यह है कि अपसर्किंग हार्डवेयर की गुणवत्ता प्रदर्शन ब्रांडों के बीच बेतहाशा भिन्न होती है। और मॉडल यही कारण है कि GPUs अक्सर अपनी स्वयं की स्केलिंग तकनीक के साथ आते हैं।
"pro" कंसोल जो एक 4K डिस्प्ले के आउटपुट के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, इसे एक मूल 4K छवि के साथ प्रस्तुत करते हैं, ताकि कोई भी डिस्प्ले अपस्कूलिंग न हो। इसका मतलब है कि गेम के डेवलपर्स के पास अंतिम छवि गुणवत्ता का पूर्ण नियंत्रण है।
हालाँकि, अधिकांश कंसोल गेम मूल 4K रिज़ॉल्यूशन पर रेंडर नहीं होते हैं। उनके पास एक कम "आंतरिक" रिज़ॉल्यूशन है, जो GPU पर कम तनाव डालता है। कंसोल की आंतरिक स्केलिंग तकनीक का उपयोग करके उच्च-रिज़ॉल्यूशन स्क्रीन पर जितना संभव हो उतना अच्छा दिखने के लिए उस छवि को बढ़ाया जाता है।
वास्तव में, DLSS एक परिष्कृत विधि है, जो देशी रिज़ॉल्यूशन की तुलना में कम पर एक पीसी गेम को प्रस्तुत करता है और फिर इसे कनेक्ट किए गए डिस्प्ले के लिए upscale करने के लिए DLSS तकनीक का उपयोग करता है। सिद्धांत रूप में इससे प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।
जबकि हुड DLSS के तहत 4K कंसोल पर क्या हो रहा है यह बहुत कुछ लगता है, वास्तव में कुछ खास है। सभी "डीप लर्निंग" के लिए धन्यवाद।
क्या है "डीप लर्निंग" बिट
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डीप लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जो एक सिम्युलेटेड न्यूरल नेट का उपयोग करती है। दूसरे शब्दों में, आपके मस्तिष्क में न्यूरॉन्स कैसे सीखते हैं और जटिल समस्याओं के समाधान कैसे बनाते हैं, इसका एक डिजिटल अनुमान।
यह वह तकनीक है, जो अन्य चीजों के साथ, कंप्यूटरों को चेहरों को पहचानने की अनुमति देती है और रोबोटों को उनके आसपास की दुनिया को समझने और नेविगेट करने की अनुमति देती है। यह deepfakes के हालिया स्पेट्स के लिए भी जिम्मेदार है। यह डीएलएसएस की गुप्त चटनी है।
तंत्रिका नेटवर्क के लिए "प्रशिक्षण" की आवश्यकता होती है, जो मूल रूप से कुछ के समान होना चाहिए के शुद्ध उदाहरण दिखा रहा है। यदि आप नेट को सिखाना चाहते हैं कि किसी चेहरे को कैसे पहचाना जाए, तो आप इसे लाखों चेहरे दिखाते हैं, जिससे यह उन विशेषताओं और पैटर्नों को सीखता है जो एक विशिष्ट चेहरे को बनाते हैं। यदि यह ठीक से सबक सीखता है, तो आप इसे किसी भी छवि को एक चेहरे के साथ दिखा सकते हैं, और यह इसे तुरंत बाहर निकाल देगा।
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Nvidia ने जो किया है वह डीएलएसएस का समर्थन करने वाले खेलों से अविश्वसनीय रूप से उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों पर उनके गहन शिक्षण सॉफ्टवेयर को प्रशिक्षित करने के लिए है। तंत्रिका नेटवर्क सीखता है कि सुपरकंप्यूटर-स्तरीय ग्राफिक्स प्रदर्शन का उपयोग करते हुए "गेम" कैसा दिखना चाहिए।
इसके बाद यह कम आंतरिक रिज़ॉल्यूशन फ्रेम लेता है और, बेहतर शब्द की कमी के लिए, "कल्पना" करता है कि यह क्या है। अगर आपके द्वारा दृश्य को प्रस्तुत करने से बहुत अधिक शक्तिशाली कंप्यूटर की तरह देखा गया होता। अगर यह आपको अच्छा लगता है तो काला जादू अच्छा लगता है, आप अकेले नहीं हैं!
DLSS का उपयोग कब करें
सबसे पहले, आप केवल कर सकते हैं डीएलएसएस का उपयोग उन खेलों में करें जो इसका समर्थन करते हैं, जो एक सूची है जो जल्दी से बढ़ रही है, शुक्र है। DLSS के लिए प्रत्येक शीर्षक की अपनी आवश्यकताएं भी होती हैं, जैसे कि न्यूनतम रिज़ॉल्यूशन पर रेंडर करना, क्योंकि तंत्रिका जाल को प्रशिक्षित किया गया है।
हालांकि, एनवीडिया पर बड़ा मस्तिष्क सीखना बंद नहीं करता है और आपके कार्ड पर DLSS सुविधा अपडेट प्राप्त होती रहेगी, प्रति शीर्षक समर्थन और गुणवत्ता का विस्तार होगा।
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अगर आपको अपने खेल में DLSS का उपयोग करना चाहिए, तो यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है परिणाम पर नजर डालें। यह देखने के लिए पारंपरिक अपसंस्कृति या विरोधी अलियासिंग की तुलना करें जो अधिक सुखद है। प्रदर्शन भी एक महत्वपूर्ण निर्णय कारक है। यदि आप प्रति सेकंड 60 फ़्रेमों को लक्षित कर रहे हैं, लेकिन वहां नहीं जा सकते हैं, तो DLSS एक अच्छा विकल्प है।
यदि आपको उच्च फ्रेम दर मिल रही है, लेकिन DLSS वास्तव में चीजों को धीमा कर सकता है। क्योंकि प्रत्येक फ्रेम को संसाधित करने के लिए टेंसर कोर को निश्चित मात्रा में समय की आवश्यकता होती है। अभी वे उच्च फ्रेम दर प्ले के लिए इसे जल्दी से नहीं कर सकते।
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अनिवार्य रूप से, DLSS का उपयोग करते समय सबसे अधिक उपयोगी होता है उच्च-रिज़ॉल्यूशन डिस्प्ले (उदाहरण 4K, अल्ट्रावाइड या 1440 पी रिज़ॉल्यूशन) जिसमें लक्ष्य फ़्रेम दर लगभग 60 फ़्रेम प्रति सेकंड है। RTX कार्ड्स के अन्य मुख्य पार्टी ट्रिक को सक्रिय करते समय यह अविश्वसनीय रूप से उपयोगी है - रे ट्रेसिंग। DLSS, किरण अनुरेखण के प्रदर्शन के नुकसान को बहुत अच्छी तरह से समाप्त कर सकता है, जो कि कई बार शानदार होता है।
जो कि DLSS के साथ जाने का निर्णय लेने से पहले आपको सबसे कम जानने की आवश्यकता है या नहीं। बस याद रखें कि यह तकनीक तेजी से बदल रही है, इसलिए यदि आप आज परिणाम पसंद नहीं करते हैं, तो कुछ महीनों में वापस आ जाएं और आपको बस अंतिम समय में उड़ा दिया जा सकता है।
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