La marcha de la tecnología es inexorable y en ninguna parte es esto más cierto que con el hardware de gráficos. Cada año, las tarjetas se vuelven significativamente más rápidas y traen un conjunto completamente nuevo de siglas para trucos gráficos sofisticados.
Mirando la configuración visual para juegos de PC, encontrarás una ensalada de palabras que contiene pepitas tan sabrosas como MSAA, FXAA, SMAAy WWJD. OK, tal vez no sea la última.
Si eres el afortunado propietario de una nueva tarjeta Nvidia GeForce RTX, ahora también puedes elegir habilitar algo llamado DLSS. Es la abreviatura de Deep Learning Super Samplingy es una gran parte de las características de hardware de próxima generación que se encuentran en las tarjetas Nvidia RTX.
Al momento de escribir, solo estas tarjetas tienen el hardware requerido para ejecutar DLSS:
El hardware específico en cuestión se denomina núcleo "Tensor ", y cada modelo tiene un número diferente de estos procesadores especializados.
Los núcleos tensoriales están diseñados para acelerar las tareas de aprendizaje automático, de lo que DLSS es un ejemplo. Si no usa DLSS, esa parte de la tarjeta permanece inactiva. Esto significa que no está utilizando toda la capacidad de su nueva y brillante GPU si DLSS está disponible, pero permanece apagado.
Sin embargo, hay más que eso. Para comprender qué valor aporta DLSS a la mesa, tenemos que desviarnos brevemente de algunos conceptos relacionados.
Un desvío rápido hacia Resoluciones internas y aumento de escala
Los televisores y monitores modernos tienen lo que se conoce como resolución "nativo". Esto simplemente significa que la pantalla tiene un número específico de píxeles físicos. Si la imagen que está mostrando en esa pantalla difiere de la resolución nativa exacta, tiene que "escalarla" hacia arriba o hacia abajo para que se ajuste.
Entonces, si emite un La imagen HD a un Pantalla 4K, por ejemplo, se verá bastante bloqueada e irregular. Como si hubiera ampliado una foto digital demasiado lejos. Sin embargo, en la práctica, el video HD se ve muy bien en un televisor 4K, aunque tal vez un poco menos nítido que el metraje nativo 4K. Esto se debe a que el televisor tiene una pieza de hardware conocida como "escalador" que procesa y filtra la imagen de baja resolución para que parezca aceptable.
El problema es que la calidad del hardware de escalamiento varía enormemente entre las marcas de pantallas. y modelos. Es por eso que las GPU a menudo vienen con su propia tecnología de escalado.
Las consolas "profesionales" que están diseñadas para emitir a una pantalla 4K presentan una imagen 4K nativa, de modo que no se produce ningún escalado de pantalla. Esto significa que los desarrolladores de juegos tienen un control completo de la calidad de imagen final.
Sin embargo, la mayoría de los juegos de consola no se procesan con una resolución 4K nativa. Tienen una resolución "interna" más baja, lo que ejerce menos presión sobre la GPU. Esa imagen se amplía para que se vea lo mejor posible en la pantalla de alta resolución utilizando la tecnología de escalado interno de la consola.
En efecto, DLSS es un método sofisticado que hace que un juego de PC tenga una resolución más baja que la nativa y luego usa la tecnología DLSS para mejorarlo para la pantalla conectada. En teoría, esto conduce a un aumento significativo en el rendimiento.
Si bien eso se parece mucho a lo que está sucediendo en las consolas 4K, DLSS es realmente algo especial. Todo gracias al "aprendizaje profundo".
¿De qué se trata el bit de "Aprendizaje profundo"?
El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que utiliza una red neuronal simulada. En otras palabras, una aproximación digital de cómo las neuronas en su cerebro aprenden y crean soluciones a problemas complejos.
Es la tecnología que, entre otras cosas, permite que las computadoras reconozcan caras y permite que los robots entiendan y naveguen por el mundo que les rodea. También es responsable de las recientes rachas de deepfakes. Esa es la salsa secreta de DLSS.
Las redes neuronales requieren "entrenamiento" que básicamente muestra los ejemplos netos de cómo debería ser algo. Si quieres enseñarle a la red cómo reconocer una cara, muéstrale millones de caras y deja que aprenda las características y los patrones que conforman una cara típica. Si aprende la lección correctamente, puede mostrarle cualquier imagen con una cara y la seleccionará instantáneamente.
Lo que Nvidia ha hecho es entrenar su software de aprendizaje profundo en imágenes increíblemente de alta resolución de los juegos que admiten DLSS. La red neuronal aprende cómo debe verse el juego cuando se representa con el rendimiento de gráficos de nivel de supercomputadora.
Luego toma ese marco de resolución interna más bajo y, a falta de una palabra mejor, "imagina" lo que es habría parecido como si una computadora mucho, mucho más poderosa que la tuya hubiera representado la escena. Si eso te suena un poco a magia negra, ¡no estás solo!
Cuándo usar DLSS
En primer lugar, solo puedes use DLSS en los juegos que lo admiten, que es una lista que crece rápidamente, afortunadamente. Cada título también tiene sus propios requisitos para DLSS, como renderizar con una resolución mínima, porque en eso se ha entrenado la red neuronal.
Sin embargo, el gran cerebro de Nvidia no deja de aprender y la función DLSS en su tarjeta seguirá recibiendo actualizaciones, ampliando el soporte y la calidad por título.
La mejor manera de averiguar si debe usar DLSS en sus juegos es globo ocular el resultado. Compárelo con la mejora tradicional o el suavizado para ver cuál es más agradable. El rendimiento también es un factor decisivo importante. Si está apuntando a 60 fotogramas por segundo, pero no puede llegar allí, DLSS es una buena opción.
Sin embargo, si obtiene altas velocidades de cuadros, DLSS puede ralentizar las cosas. Esto se debe a que los núcleos tensoriales necesitan una cantidad fija de tiempo para procesar cada fotograma. En este momento no pueden hacerlo lo suficientemente rápido para jugar con una velocidad de fotogramas alta.
Esencialmente, DLSS es más útil cuando se utiliza un pantalla de alta resolución (p. ej., resolución 4K, ultra ancha o 1440p) con una velocidad de cuadro objetivo de alrededor de 60 cuadros por segundo. También es increíblemente útil al activar el otro truco principal de las tarjetas RTX: el trazado de rayos. DLSS puede compensar la pérdida de rendimiento del trazado de rayos bastante bien, con un resultado final que a veces es espectacular.
Eso es lo mínimo que necesita saber antes de decidirse por DLSS o no. Solo recuerde que esta tecnología está cambiando rápidamente, así que si no le gustan los resultados hoy, regrese en unos meses y es posible que se quede impresionado por fin.