DLSS heeft invloed op de beeldkwaliteit, maar NVIDIA reageert snel

DLSS-vergelijking

De langverwachte Metro: Exodus-game is eindelijk hier, met Ray-tracing en Deep-Learning Super-Sampling (DLSS). Verder heeft Battlefield 5 een update gekregen die DLSS mogelijk maakt. De RTX-serie van Nvidia vindt eindelijk een speeltuin om goed uit te blinken. Het hele punt van de Tensor-kernen in de RTX-kaartlijn was om reflecties te verbeteren en om games 'levensechter' te maken. Om dit te bereiken, manipuleren de kaarten grafische instellingen zoals Ray-Tracing. Kort na de lancering ontdekten we echter dat deze instellingen de prestaties aanzienlijk beïnvloeden.

Nvidia begreep dit en was al bezig met een oplossing. Die oplossing is DLSS. Met DLSS kunnen games effectief 'leren' van patronen en trends en die gegevens opslaan om deze voor toekomstig gebruik te presenteren, in plaats van kostbare computerprestaties te gebruiken om het beeld opnieuw te creëren. Een functie als DLSS stelt het spel in staat om hogere framerates te behouden en beter speelbaar te zijn op hogere resoluties. De DLSS die gamers tot nu toe hebben ontvangen, heeft echter een klein probleempje.

Het probleem met DLSS op dit moment

Het probleem waarmee gamers worden geconfronteerd met de functie, is dat het de beeldkwaliteit vervormt of verpest wanneer de functie is ingeschakeld. Of dat een probleem is met de manier waarop de gegevens in het cachegeheugen worden opgeslagen of iets anders, moet NVIDIA uitzoeken en oplossen. Op dit moment is het iets waar spelers mee te maken hebben om een ​​meer vloeiende spelervaring te behouden. In wezen is het dus de afweging tussen prestaties voor grafische afbeeldingen.

De technisch directeur van Deep Learning bij NVIDIA, Andrew Edelstien, gepost dit op de website van NVIDIA. Het doel van de upload was om gebruikers te helpen beter te begrijpen waarom het probleem veel voorkwam. Hij zegt dat DLSS bedoeld was om te worden gebruikt op of lager dan 60 fps en op hogere resoluties, anders zal DLSS niet echt een prestatieverbetering blijken te zijn. Wat de problemen met de beeldkwaliteit betreft, zei hij bovendien dat het probleem te zijner tijd zal worden opgelost.

Een deep learning-algoritme vereist een aanzienlijke hoeveelheid basisgegevens om een ​​situatie te begrijpen en opnieuw te creëren voor toekomstig gebruik. Het kan zijn dat hij dezelfde scène honderden keren moet analyseren voordat hij er een kristalheldere replica van kan maken. Misschien wilde Andrew dat doorsturen met zijn upload. NVIDIA werkt natuurlijk aan het verbeteren van de snelheid en analysemogelijkheden van het algoritme. In de tussentijd kunnen we het echter alleen maar meer tijd geven en hopen dat het verbetert met het verstrijken ervan.