การเดินขบวนของเทคโนโลยีเป็นสิ่งที่ไม่อาจหยุดยั้งได้และไม่มีที่ใดที่จะเป็นจริงได้มากไปกว่าฮาร์ดแวร์กราฟิก การ์ดทุกปีจะเร็วขึ้นอย่างมากและนำคำย่อชุดใหม่มาใช้สำหรับเทคนิคกราฟิกแฟนซี 

เมื่อดูที่การตั้งค่าภาพสำหรับเกมพีซี คุณจะพบกับคำว่าสลัด^{(word salad)} ที่มีนักเก็ตอร่อย ๆเช่นMSAA, FXAA, SMAAและWWJD ตกลงอาจจะไม่ใช่คนสุดท้าย

หากคุณเป็นเจ้าของโชคดีของการ์ด Nvidia GeForce RTX^{(Nvidia GeForce RTX)}ใหม่ คุณสามารถเลือกเปิดใช้งานสิ่งที่เรียกว่าDLSSได้แล้ว ย่อมาจากDeep Learning Super Samplingและเป็นส่วนสำคัญของ คุณสมบัติ ฮาร์ดแวร์รุ่น^{(generation hardware)} ต่อไปที่ พบในการ์ดNvidia RTX

ในขณะที่เขียน มีเพียงการ์ดเหล่านี้เท่านั้นที่มีฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นในการรันDLSS :

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

ฮาร์ดแวร์เฉพาะที่เป็นปัญหาเรียกว่าแกน " ^{(” core)}เทนเซอร์^(Tensor) " โดยแต่ละรุ่นมีจำนวนโปรเซสเซอร์เฉพาะเหล่านี้แตกต่างกัน

แกนเทนเซอร์ได้รับการออกแบบมาเพื่อเร่งงานการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งDLSSเป็นตัวอย่าง หากคุณไม่ได้ใช้^{(t use)} DLSSส่วนนั้นของการ์ดจะยังคงไม่ได้ใช้งาน ซึ่งหมายความว่าคุณไม่ได้ใช้GPU ใหม่อย่างเต็มประสิทธิภาพ หาก มี DLSSแต่ยังคงปิดอยู่ 

มันยังมีอะไรมากกว่านั้น เพื่อให้เข้าใจว่าDLSS มีคุณค่าอย่างไร กับตาราง เราต้องพูดสั้นๆ เกี่ยวกับแนวคิดที่เกี่ยวข้องสองสามข้อ

ทางลัดสู่การแก้ปัญหาภายในและการอัปสเกล^{(A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling)}

ทีวีและจอภาพสมัยใหม่ มีสิ่งที่เรียกว่าความ ^{(Modern TVs and monitors)}ละเอียด^(resolution) "ดั้งเดิม" นี่หมายความว่าหน้าจอมีจำนวนพิกเซลจริงตามจำนวนที่ระบุ หากรูปภาพที่คุณแสดงบนหน้าจอนั้นแตกต่างจากความละเอียดดั้งเดิมที่แน่นอน รูปภาพนั้นจะต้อง "ปรับขนาด" ขึ้นหรือลงเพื่อให้พอดี 

ตัวอย่าง เช่น หากคุณส่งออกภาพ HD ไปยังจอแสดงผล 4K^{(4K display)}มันจะดูค่อนข้างทึบและขรุขระ เหมือนกับว่าคุณซูมภาพดิจิทัลมากเกินไป อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติวิดีโอ HD^{(HD video)}จะดูดีบนทีวี 4K หากความคมชัดน้อยกว่าฟุตเทจ 4K ดั้งเดิมเล็กน้อย นั่นเป็นเพราะว่าทีวีมีชิ้นส่วนของฮาร์ดแวร์ที่เรียกว่า “ตัวเพิ่มสเกล” ที่ประมวลผลและกรองภาพที่มีความละเอียดต่ำลงเพื่อให้ดูยอมรับได้

ปัญหาคือคุณภาพของฮาร์ดแวร์การอัปสเกลนั้นแตกต่างกันอย่างมากระหว่างยี่ห้อและรุ่นของจอแสดงผล ซึ่ง^(Which)เป็นสาเหตุที่GPU^(GPUs)มักมาพร้อมกับเทคโนโลยีการปรับขนาด^{(scaling technology)} ของตัว เอง

คอนโซล "โปร" ที่ออกแบบมาเพื่อส่งออกไปยังจอแสดงผล 4K นำเสนอด้วยอิมเมจ 4K แบบเนทีฟ ดังนั้นจึงไม่มีการลดอัตราการสุ่มสัญญาณการแสดงผลใดๆ เกิดขึ้นเลย ซึ่งหมายความว่าผู้พัฒนาเกมสามารถควบคุมคุณภาพของภาพ^{(image quality)} ขั้นสุดท้ายได้อย่าง สมบูรณ์ 

อย่างไรก็ตาม เกมคอนโซลส่วนใหญ่ไม่แสดงผลที่ความละเอียด 4K ดั้งเดิม พวกเขามี ความละเอียด "^{(” resolution)}ภายใน" ที่ต่ำกว่าซึ่งทำให้GPU เครียดน้อย ลง จากนั้นรูปภาพนั้นจะถูกปรับขนาดให้ดูดีที่สุดเท่าที่เป็นไปได้บนหน้าจอความละเอียดสูง โดยใช้ ^{(high-resolution screen)}เทคโนโลยีการปรับขนาด^{(scaling technology)} ภายใน ของคอนโซล

ผลที่ได้ คือ DLSSเป็นวิธีการที่ซับซ้อนซึ่งแสดงเกม PC^{(PC game)}ที่ความละเอียดต่ำกว่าปกติ แล้วใช้เทคโนโลยี DLSS^{(DLSS technology)}เพื่อขยายขนาดสำหรับจอแสดงผลที่เชื่อมต่อ ในทางทฤษฎี สิ่งนี้นำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมาก 

แม้ว่าจะฟังดูคล้ายกับสิ่งที่เกิดขึ้นบนคอนโซล 4K แต่ภายใต้ประทุนDLSSนั้นเป็นสิ่งที่พิเศษจริงๆ ขอบคุณ "การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง"

บิต "การเรียนรู้เชิงลึก" เกี่ยวกับอะไร^{(What’s The “Deep Learning” Bit About?)}

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง^{(machine learning technique)}ที่ใช้โครงข่ายประสาทจำลอง กล่าวอีกนัยหนึ่งคือการประมาณแบบดิจิทัลของวิธีที่เซลล์ประสาทในสมองของคุณเรียนรู้^{(brain learn)}และสร้างวิธีแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถจดจำใบหน้าและช่วยให้หุ่นยนต์เข้าใจและนำทางโลกรอบตัวได้ นอกจากนี้ยังเป็นผู้รับผิดชอบสำหรับ Deepfakes ล่าสุด นั่นคือสูตร ลับ  ของDLSS

โครงข่ายประสาทเทียมต้องการ "การฝึกอบรม" ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วจะแสดงตัวอย่างสุทธิของสิ่งที่ควรจะเป็น หากคุณต้องการสอนชาวเน็ตให้รู้จักใบหน้า คุณต้องแสดงใบหน้านับล้านให้เครือข่ายเรียนรู้ลักษณะและรูปแบบที่ประกอบเป็นใบหน้าทั่วไป ถ้ามันเรียนรู้บทเรียนได้ถูกต้องแล้ว คุณสามารถแสดงภาพที่มีใบหน้าให้มันดู แล้วมันจะหยิบมันออกมาทันที

สิ่งที่Nvidiaทำคือการฝึกซอฟต์แวร์การเรียนรู้เชิง^{(learning software)} ลึก เกี่ยวกับรูปภาพที่มีความละเอียดสูงอย่างไม่น่าเชื่อจากเกมที่รองรับDLSS โครงข่ายประสาทจะเรียนรู้ว่าเกม "ควร" เป็นอย่างไรเมื่อแสดงผลโดยใช้ประสิทธิภาพกราฟิกระดับซูเปอร์คอมพิวเตอร์

จากนั้นใช้เฟรมความละเอียด^{(resolution frame)} ภายในที่ต่ำกว่านั้น และขาดคำที่ดีกว่า "จินตนาการ" ว่ามันจะมีลักษณะอย่างไรหากคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังกว่าที่คุณสร้างฉาก ถ้านั่นฟังดูคล้ายกับมนต์ดำสำหรับคุณ แสดงว่าคุณไม่ได้อยู่คนเดียว!

เมื่อใดควรใช้ DLSS^{(When To Use DLSS)}

ก่อนอื่น^(First)คุณสามารถใช้DLSS ได้เฉพาะ ในเกมที่รองรับ ซึ่งเป็นรายการที่เติบโตอย่างรวดเร็ว โชคดี แต่ละชื่อยังมีข้อกำหนดของตนเองสำหรับDLSSเช่น การเรนเดอร์ที่ความละเอียดขั้นต่ำ เนื่องจากนั่นคือสิ่งที่โครงข่ายประสาทได้รับการฝึกอบรมมา

อย่างไรก็ตาม สมองที่ยิ่งใหญ่ของNvidia ไม่^{(Nvidia doesn)}หยุดเรียนรู้^{(stop learning)}และฟีเจอร์ DLSS^{(DLSS feature)}บนการ์ดของคุณจะได้รับการอัพเดตอย่างต่อเนื่อง ขยายการรองรับต่อชื่อและคุณภาพ^{(support and quality)}

วิธีที่ดีที่สุดในการค้นหาว่าคุณควรใช้DLSSในเกมของคุณหรือไม่คือการดูผลลัพธ์ เปรียบเทียบกับการลดขนาดแบบเดิมหรือการลดรอยหยักเพื่อดูว่าแบบไหนดีกว่ากัน ประสิทธิภาพยังเป็น ปัจจัยใน การตัดสินใจที่^{(deciding factor)}สำคัญ หากคุณกำหนดเป้าหมายที่ 60 เฟรมต่อวินาที แต่ยังไปไม่ถึงDLSSเป็นตัวเลือกที่ดี

หากคุณได้รับอัตราเฟรมสูงDLSSอาจทำให้สิ่งต่างๆ ช้าลงได้ นั่นเป็นเพราะว่าเทนเซอร์คอร์ต้องใช้เวลาในการประมวลผลในแต่ละเฟรมที่แน่นอน ตอนนี้ยังไม่สามารถทำได้อย่างรวดเร็วเพียงพอสำหรับการเล่นอัตราเฟรม^{(frame rate play)} ที่ สูง

โดยพื้นฐานแล้วDLSSมีประโยชน์มากที่สุดเมื่อใช้จอแสดงผลความละเอียดสูง^{(high-resolution display)} (เช่น ความละเอียด 4K, ultrawide หรือ 1440p) ด้วยอัตราเฟรมเป้าหมาย^{(target frame rate)}ที่ประมาณ 60 เฟรมต่อวินาที นอกจากนี้ยังมีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อเมื่อเปิดใช้งานเคล็ดลับ^{(party trick)} อื่น ๆ ของการ์ดRTX – ray tracing DLSSสามารถชดเชยการสูญเสียประสิทธิภาพ^{(performance loss)}ของการติดตามรังสีได้ค่อนข้างดี โดยให้ผลลัพธ์^{(end result)}ที่น่าประทับใจในบางครั้ง

นั่นคือสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้น้อยที่สุดก่อนตัดสินใจเลือกใช้DLSSหรือไม่ เพียง^(Just)จำไว้ว่าเทคโนโลยีนี้กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ดังนั้น หากคุณไม่ชอบผลลัพธ์ในวันนี้ โปรดกลับมาใหม่ในอีกสองสามเดือนและในที่สุดคุณก็อาจจะปลิวไสว

What Is DLSS and Should You Use It In Games

The march of technology is inexorable and nowhere is this more true than with graphics hardware. Every yeаr cаrds get significantly faster and bring a whole new set of acronyms for fanсy graphical tricks. 

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.

Related posts

• Use GBoost เพื่อเพิ่ม Gaming performance ใน Windows 10 PC

• Download Tencent Gaming Buddy PUBG Mobile emulator สำหรับพีซี

• วิธีเปิดใช้งาน Virtualization ใน MSI Gaming Plus Max B450

• วิธีเพิ่มประสิทธิภาพคอมพิวเตอร์ Windows 10 สำหรับ Online Gaming

• 6 Best Public Domain Video Games เล่น Free ตอนนี้

• วิธีค้นหาและเล่นเกมคอนโซลในยุค 1980 และ 1990 บนพีซีของคุณ

• Cozy Games เล่นใน Nintendo Switch

• 7 Video Games ที่ดีที่สุดสำหรับวันฮาโลวีน Spooky Night

• วิธีที่ดีที่สุดในการเล่น Legend ของ Zelda Games ในการสั่งซื้อ

• 10 เกมพีซีสำหรับผู้เล่นคนเดียวที่ดีที่สุดสำหรับการเล่นคนเดียว

• คู่มือเกม Angry Birds: เกมไหนดีที่สุด?

• โปรแกรมจำลอง SNES ที่ดีที่สุดในการเล่นเกมออนไลน์

• 10 ช่อง YouTube ที่ดีที่สุดสำหรับเกมคอมพิวเตอร์ย้อนยุค

• วิธีเปลี่ยน Between Games Modes ใน Minecraft

• 3 เกม Discord สำหรับแฟนเกมและอนิเมะ

• เกม N64 ที่หายากที่สุด 7 เกม

• 7 เกม GameCube ที่ดีที่สุดตลอดกาล

• 5 เกมเบราว์เซอร์ออนไลน์ฟรีที่ดีที่สุดเพื่อฆ่าเวลาหลายชั่วโมง

• คุณสามารถเล่นเกม PS3 บน PS4 ได้หรือไม่?

• 10 เกมผู้เล่นสองคนที่คุณสามารถเล่นออนไลน์ได้