DLSS أو Deep Learning Super Sampling هي تقنية Nvidia للترقية الذكية ، والتي يمكن أن تلتقط صورة معروضة بدقة أقل وترقيتها إلى شاشة عرض بدقة أعلى ، وبالتالي توفر أداءً أكثر من العرض الأصلي. قدمت Nvidia هذه التقنية مع الجيل الأول من سلسلة بطاقات الرسومات RTX. لا يعد DLSS مجرد تقنية للترقية العادية أو الاختزال الفائق ، بل يستخدم الذكاء الاصطناعي لزيادة جودة الصورة التي تم تقديمها بدقة أقل بذكاء من أجل الحفاظ على جودة الصورة. يمكن أن يوفر هذا ، من الناحية النظرية ، أفضل ما في العالمين لأن الصورة المعروضة ستظل عالية الجودة بينما سيتم تحسين الأداء أيضًا على العرض الأصلي.
يمكن لـ DLSS أيضًا تحسين جودة الصورة في Wolfenstein: Youngblood - Image: Nvidia
الحاجة إلى DLSS
فلماذا نحتاج إلى مثل هذه التقنيات الرائعة للترقية للضغط على مزيد من الأداء؟ حسنًا ، الحقيقة هي أن تقنية الشاشات الأحدث تتطور بمعدل أسرع بكثير من تكنولوجيا مكونات أجهزة الكمبيوتر لدينا. يمكن أن توفر أحدث الشاشات دقة 4K واضحة مع معدلات تحديث تصل إلى 144 أو حتى 165 هرتز. يعتبر معظم اللاعبين في الوقت الحاضر أن 1440 بكسل و 144 هرتز هي المكان المناسب للألعاب المتطورة. يتطلب دفع هذه الأنواع من الدقة بمعدلات التحديث هذه قدرًا كبيرًا من القدرة الحصانية الرسومية. في الألعاب الحديثة ، قد تتمكن أفضل وحدات معالجة الرسومات فقط من التعامل مع ألعاب 4K 60 FPS مع ضبط كل شيء على Ultra. هذا يعني أنك إذا كنت ترغب في تحسين الأداء ولكنك لا تريد التنازل عن جودة الصورة بهذا القدر ، فقد تكون تقنية الترقية أو DLSS فائقة الدقة مفيدة.
يمكن أن يكون DLSS مهمًا أيضًا لأولئك اللاعبين الذين يرغبون في استهداف دقة 4K ولكن ليس لديهم القدرة الحصانية الرسومية للقيام بذلك. يمكن لهؤلاء اللاعبين اللجوء إلى DLSS لهذه المهمة ، لأنها ستجعل اللعبة بدقة أقل (على سبيل المثال 1440 بكسل) ثم تقوم بترقيتها بذكاء إلى 4K للحصول على صورة واضحة ولكن مع ذلك أداء أعلى. يمكن أن تأتي DLSS في متناول يدي للغاية من بطاقات رسومات RTX متوسطة المدى ومبتدئة وتمكين المستخدمين من اللعب بدقة أعلى في إطارات مريحة دون المساومة كثيرًا على الجودة.
رايتراكينج
ميزة أخرى كبيرة يتم دفعها إلى صدارة ألعاب الكمبيوتر الشخصي هي Real-time Raytracing. أعلنت Nvidia عن دعمها لـ raytracing بسلسلة بطاقات الرسومات الجديدة RTX. Raytracing هي تقنية عرض توفر عرضًا دقيقًا لمسار الضوء في الألعاب والتطبيقات الرسومية الأخرى ، مما يؤدي إلى دقة رسومية أعلى بكثير خاصة في الظلال والانعكاسات والإضاءة العامة. بينما يوفر بعض المرئيات المذهلة ، فإن Raytracing له تأثير كبير على الأداء. في العديد من الألعاب ، يمكنها في الواقع خفض معدل الإطارات إلى النصف ، مقارنة بالعرض التقليدي. أدخل DLSS.
يأتي Raytracing بأداء ضخم - صورة: Techspot
يمكن أن يؤدي استخدام قوة DLSS (والآن DLSS 2.0 المحسّن كثيرًا) مع سلسلة بطاقات الرسومات RTX إلى تخفيف الكثير من فقدان الأداء الذي يأتي مع Raytracing ، ويمكنه الاستمتاع بصورة عالية الدقة مع تتبع الأشعة مع الاحتفاظ بمعدل إطار أعلى. تعتبر هذه التقنية مثيرة للإعجاب للغاية من قبل المراجعين وعامة الناس نظرًا لحقيقة أنها يمكن أن تجعل raytracing قابلاً للتشغيل فعليًا بدقة عالية ، كما أنها تحتفظ تقريبًا بنفس جودة الصورة تمامًا مثل الصورة التي يتم تقديمها تقليديًا. تعد DLSS ضرورة مطلقة مع Raytracing وقد قامت Nvidia بعمل جيد في تطوير وإصدار هاتين التقنيتين في وقت واحد.
الارتقاء التقليدي
لقد وُجدت تقنيات الارتقاء وفوق العينات في الماضي أيضًا. في الواقع ، تم دمجها في كل لعبة حديثة تقريبًا وحتى في لوحات التحكم لكل من Nvidia و AMD. تطبق هذه التقنيات أيضًا نفس طريقة الارتقاء الأساسية مثل DLSS ؛ يلتقطون صورة ذات دقة أقل ويقومون بترقيتها لتلائم شاشة ذات دقة أعلى. إذن ما الذي يجعلهم مختلفين؟ الجواب ينحصر أساسًا في شيئين.
- جودة الإخراج: تكون جودة الصورة الناتجة للألعاب التي تمت ترقيتها تقليديًا أقل عمومًا من جودة DLSS. هذا لأن DLSS يستخدم الذكاء الاصطناعي لحساب جودة الصورة وضبطها بحيث يمكن تقليل الاختلاف بين الصور الأصلية والصورة التي تمت ترقيتها. لا توجد مثل هذه المعالجة في تقنيات الارتقاء التقليدية ، لذا فإن جودة الصورة الناتجة أقل من كل من العرض التقليدي و DLSS.
- ضرب الأداء: عيب كبير آخر من supersampling التقليدي هو الأداء الذي ضرب DLSS. يمكن أن تؤدي هذه الترقية إلى عرض الصورة بدقة أقل ، ولكنها لا توفر تقريبًا تحسينًا كافيًا في الأداء لتبرير فقدان جودة الصورة. تخفف DLSS من هذه المشكلة من خلال توفير تعزيز هائل للأداء ، مع الحفاظ على جودة الصورة قريبة جدًا من الجودة الأصلية. هذا هو السبب في أن DLSS يتم تصنيفها على أنها 'الشيء الكبير التالي' من قبل العديد من خبراء التكنولوجيا والمراجعين.
ما الذي يجعل DLSS فريدة من نوعها
DLSS هي تقنية طورتها Nvidia ، وهي الشركة الرائدة عالميًا في العمل الرائد مثل التعلم العميق والذكاء الاصطناعي. من المفهوم أن DLSS لديها بعض الحيل في جعبتها التي تستعصي على تقنيات الترقية التقليدية.
ترقية الذكاء الاصطناعي
تسخر DLSS قوة الذكاء الاصطناعي لحساب كيفية عرض الصورة بدقة أقل بذكاء مع الحفاظ على الجودة القصوى سليمة. يستخدم قوة بطاقات RTX الجديدة لإجراء عمليات حسابية معقدة ثم يستخدم تلك البيانات لضبط الصورة النهائية لجعلها تبدو أقرب ما يمكن إلى العرض الأصلي. هذه تقنية رائعة للغاية ونأمل أن تستمر في تطويرها أكثر حيث أطلق الكثيرون على DLSS لقب 'مستقبل الألعاب'.
موتر الألوان
وضعت Nvidia نوى معالجة مخصصة على سلسلة RTX من بطاقات الرسومات المعروفة باسم Tensor Cores. تعمل هذه النوى كمواقع حسابية للتعلم العميق وحسابات الذكاء الاصطناعي. تُستخدم هذه النوى السريعة والمتقدمة للغاية أيضًا في حسابات DLSS. تستخدم تقنية DLSS ميزات التعلم العميق لهذه النوى من أجل الحفاظ على الجودة وتوفير أقصى أداء أثناء اللعب. ومع ذلك ، هذا يعني أيضًا أن DLSS مقصور فقط على مجموعة بطاقات الرسومات RTX المزودة بأنوية Tensor ، ولا يمكن استخدامها على سلسلة بطاقات GTX الأقدم ، أو بطاقات AMD لهذه المسألة.
تتعامل نوى Tensor من Nvidia مع المعالجة المطلوبة لـ DLSS - الصورة: Nvidia
لا ضرب للجودة المرئية
السمة المميزة لـ DLSS هي الحفاظ على الجودة المثير للإعجاب. باستخدام الترقية التقليدية باستخدام قوائم اللعبة ، يمكن للاعبين بالتأكيد ملاحظة نقص في الحدة والحدة في اللعبة بعد أن يتم تقديمها بدقة أقل. هذه ليست مشكلة أثناء استخدام DLSS. على الرغم من أنه يعرض الصورة بدقة أقل (غالبًا تصل إلى 66٪ من الدقة الأصلية) ، إلا أن الصورة المحسنة الناتجة أفضل بكثير مما قد تحصل عليه من الترقية التقليدية. إنه أمر مثير للإعجاب لدرجة أن معظم اللاعبين لا يستطيعون التمييز بين الصورة التي تم تقديمها محليًا بدقة أعلى ، والصورة التي تمت ترقيتها بواسطة DLSS. يعد هذا إنجازًا رائدًا في الألعاب نظرًا لأن اللاعبين يبحثون دائمًا عن توازن بين الجودة والأداء. مع DLSS ، لديهم فرصة للحصول على كليهما.
لا تقدم DLSS أي تنازلات في الجودة المرئية. - الصورة: نفيديا
مكاسب كبيرة في الأداء
الميزة الأكثر بروزًا لـ DLSS ويمكن القول أن الحافز الكامل وراء تطويرها هو الارتفاع الكبير في الأداء أثناء تشغيل DLSS. يأتي هذا الأداء من الحقيقة البسيطة المتمثلة في أن DLSS تقدم اللعبة بدقة أقل ، ثم تقوم بترقيتها باستخدام الذكاء الاصطناعي من أجل مطابقة دقة إخراج الشاشة. باستخدام ميزات التعلم العميق لسلسلة RTX لبطاقات الرسومات ، يمكن لـ DLSS إخراج الصورة بجودة تتطابق مع الصورة المعروضة أصلاً.
يوفر التحكم باستخدام وضع الجودة DLSS أداءً وجودة صورة أفضل بكثير من العرض الأصلي - الصورة: Nvidia
يجعل Raytracing قابلاً للعب
ظهرت Raytracing من العدم في عام 2018 وأصبحت فجأة في طليعة ألعاب الكمبيوتر الشخصي مع قيام Nvidia بدفع هذه الميزة بقوة وحتى تصنيف بطاقات الرسومات الجديدة الخاصة بها على أنها 'RTX' بدلاً من مخطط تسمية GTX المعتاد. في حين أن Raytracing هي ميزة مثيرة للاهتمام وفريدة من نوعها تعمل على زيادة الجودة المرئية للعبة ، إلا أن صناعة الألعاب لا تزال غير مستعدة للتحول بالكامل إلى عرض raytraced على العرض النقطي التقليدي حتى الآن.
سبب كبير لذلك هو الأداء الرائع الذي يأتي مع Raytracing. بمجرد تشغيل Raytracing ، يمكن أن تتعرض بعض الألعاب لفقدان أداء يصل إلى HALF من معدل الإطارات الأصلي. هذا يعني أنك تتنازل بشكل كبير عن الأداء حتى على بطاقات الجرافيكس الأكثر تطورًا.
وهنا يأتي دور DLSS. يمكن لـ DLSS أن تجعل هذه الميزة الجديدة قابلة للتشغيل حتى في أكثر الألعاب تطلبًا. من خلال تقديم الصورة بدقة أقل ثم توسيعها لاحقًا دون أي خسارة في الجودة المرئية ، يمكن لـ DLSS تعويض الأداء الذي يحققه Raytracing عادةً للألعاب. هذا هو السبب في أن معظم الألعاب التي تدعم Raytracing تدعم أيضًا DLSS بحيث يمكن استخدامها معًا للحصول على تجربة شبه مثالية.
مكاسب كبيرة في الأداء في التحكم عند تشغيل DLSS مع RayTracing - الصورة: Nvidia
إعدادات مسبقة قابلة للتخصيص
يعمل DLSS 2.0 على تحسين الإطار الذي وضعه DLSS ويقدم المزيد من الإعدادات المسبقة القابلة للتخصيص. الآن يمكن للمستخدمين الاختيار من بين 3 إعدادات مسبقة تسمى الجودة والمتوازنة والأداء. تعمل جميع الإعدادات المسبقة الثلاثة على تحسين الأداء من بعض النواحي ، في حين أن الإعداد المسبق للجودة يمكن أن يحسن جودة الصورة على العرض الأصلي! قدم DLSS 2.0 أيضًا إعدادًا مسبقًا للأداء الفائق لألعاب 8K باستخدام GeForce RTX 3090 الذي يجعل ألعاب 8K ممكنة بالفعل.
تحسن DLSS 2.0 الجديد بشكل كبير على الجيل الأول - الصورة: Nvidia
تحت الغطاء
شرحت Nvidia الآليات الكامنة وراء تقنية DLSS 2.0 الخاصة بها على موقعها الرسمي. نحن نعلم أن Nvidia تستخدم نظامًا يسمى Neural Graphics Framework أو NGX ، والذي يستخدم قدرة الكمبيوتر العملاق الذي يعمل بالطاقة NGX للتعلم والتحسين في حسابات الذكاء الاصطناعي. يحتوي DLSS 2.0 على مدخلين أساسيين في شبكة AI:
- دقة منخفضة ، صور مستعارة يقدمها محرك اللعبة
- دقة منخفضة ، ناقلات الحركة من نفس الصور - تم إنشاؤها أيضًا بواسطة محرك اللعبة
ثم تستخدم Nvidia عملية تُعرف باسم التغذية الراجعة الزمنية 'لتقدير' الشكل الذي سيبدو عليه الإطار. بعد ذلك ، يأخذ نوع خاص من المشفر التلقائي AI الإطار الحالي منخفض الدقة ، والإطار السابق عالي الدقة لتحديد كيفية إنشاء إطار حالي بجودة أعلى على أساس بكسل تلو الآخر. تتخذ Nvidia أيضًا خطوات في وقت واحد لتحسين فهم الكمبيوتر العملاق للعملية:
أثناء عملية التدريب ، تتم مقارنة الصورة الناتجة مع صورة مرجعية 16 كيلو عالية الجودة تم تقديمها دون اتصال بالإنترنت ، ويتم توصيل الفرق مرة أخرى إلى الشبكة حتى تتمكن من الاستمرار في التعلم وتحسين نتائجها. تتكرر هذه العملية عشرات الآلاف من المرات على الكمبيوتر العملاق حتى تقوم الشبكة بإخراج صور عالية الجودة وعالية الدقة بشكل موثوق.
بمجرد تدريب الشبكة ، تقوم NGX بتسليم نموذج AI إلى جهاز الكمبيوتر الشخصي أو الكمبيوتر المحمول GeForce RTX عبر Game Ready Drivers وتحديثات OTA. مع Tensor Cores من Turing's توفر ما يصل إلى 110 تيرافلوب من القدرة الحصانية المخصصة للذكاء الاصطناعي ، يمكن تشغيل شبكة DLSS في الوقت الفعلي في وقت واحد باستخدام لعبة ثلاثية الأبعاد مكثفة. هذا ببساطة لم يكن ممكنًا قبل Turing و Tensor Cores.
الدعم
DLSS هي تقنية جديدة نسبيًا لا تزال في مهدها. بينما بدأت المزيد والمزيد من الألعاب في دعم هذه الميزة ، لا يزال هناك كتالوج ضخم من الألعاب القديمة التي ربما لن تدعمها أبدًا. ومع ذلك ، يمكننا أن نتوقع استثمارات ضخمة في DLSS و Raytracing للمضي قدمًا نظرًا لأن كل من Nvidia و AMD لديها الآن دعم لهذه الميزات (من المفترض أن تعلن AMD عن منافس DLSS قريبًا) ، بالإضافة إلى وحدات تحكم الجيل التالي ، PlayStation 5 و Xbox Series X.
مؤخرًا مع إصدار سلسلة RTX 3000 ، وسعت Nvidia كتالوج الألعاب التي تدعم هذه الميزة. يأتي DLSS 2.0 الآن إلى Cyberpunk 2077 و Call of Duty: Black Ops Cold War و Fortnite و Watch Dogs Legion و Boundary و Bright Memory: Infinite. تتضمن العناوين البارزة الأخرى التي تدعم بالفعل DLSS 2.0 الموت حبلا ، نشيد وطني ، F1 2020، Control، Deliver Us The Moon و MechWarrior 5 و Wolfenstein: Youngblood.
تستمر قائمة الألعاب التي تدعم DLSS 2.0 في النمو - صورة: Nvidia
في حين أن هذه المكتبة ليست عملاقة بأي حال من الأحوال ، يجب على المرء أن يضع في اعتباره الإمكانات المستقبلية لتكنولوجيا مثيرة للإعجاب مثل DLSS. بفضل التحسينات الهائلة في الأداء ومجموعة الميزات المتنوعة ، يمكن أن تكون DLSS هي محور الألعاب في المستقبل القريب ، خاصةً مع التقنيات الرائدة مثل Raytracing التي تتصدر الصدارة. تدعي Nvidia أيضًا أن تقنية DLSS الخاصة بها تستمر في التعلم والتحسين من خلال الذكاء الاصطناعي ، وهو أمر جيد لجميع لاعبي أجهزة الكمبيوتر الذين يتوقون للاستمتاع بصور مذهلة في إطارات عالية السرعة.
استنتاج
DLSS أو Deep Learning Super Sampling هي تقنية رائعة بشكل لا يصدق طورتها Nvidia. إنه يوفر تحسينًا كبيرًا في الأداء مقارنة بالعرض الأصلي التقليدي ، مع عدم المساومة على الإطلاق على جودة الصورة. هذا ممكن من خلال العمل المكثف في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق بواسطة Nvidia.
من خلال تسخير قوة سلسلة RTX لبطاقات الرسومات ، يمكن أن توفر DLSS جودة صورة لا يمكن تمييزها تقريبًا إلى الدقة الأصلية ، مع توفير نتوء كبير في معدل الإطارات يمكن أن يجعل Raytracing ودقة أعلى مثل 4K قابلة للتشغيل. تواصل DLSS توسيع مكتبتها الخاصة بالألعاب المدعومة ، ونأمل أن تستمر في التحسن أيضًا حتى يتمكن اللاعبون من الاستمتاع بالمرئيات التي يحبونها في الإطارات التي يرغبون فيها.
