英伟达的深度学习超样本与AMD的Radeon图像锐化。DLSS vs RIS。首字母缩写和首字母缩写。这在图形大战中并不新鲜:自2019年年中以来，AMD和英伟达一直在互相攻击。显卡在低端和中端市场上再次具有超级竞争力，来自Big Green的卡片，如theGeForce RTX 2070 Super为英伟达的忠实用户提供了杀手级的帧率，而Radeon RX 5600xt已经作为AMD在高性能游戏领域最强大的价值主张进入该领域。
这两张竞争激烈的卡片填补了1080p和1440p游戏的大部分利基两家公司还瓜分了大约六家公司2020年上半年，人们的话题已经从每个GPU包下的万亿次浮点运算次数转移到一旦安装在你的设备上，这些卡会提供什么样的额外软件功能。考虑到只有四种不同的GPU型号才能覆盖200- 300美元的范围，像AMD和英伟达这样的GPU制造商需要尽一切努力使自己与众不同。有时这意味着游戏独占，或者可以归结为GPU渲染游戏的全新方法，比如英伟达的DLSS神经AI学习网络。
自从上面提到的两款显卡发布以来，两家公司都开始吹捧各自的新图像改进技术所提供的功能:Nvidia的DLSS和AMD的RIS。不过，它们不是一回事。另外，好像事情还不够复杂似的，二其他锐化方法——英伟达的Freestyle，以及开源后处理项目ReShade(在新窗口打开)-使用他们自己的方法，并成为争论的一部分。
这些技术到底是什么，它们能给你最喜欢的游戏增加多少视觉清晰度?在这个由多个部分组成的深度系列中，我们将艰苦地测试、重新测试和抓取每种技术和磨刀器(在所有相关分辨率下)，以查看哪种技术和磨刀器的效果最好。
首先:抗锯齿vs.锐化
在深入讨论之前，让我们先对将要讨论的技术进行快速澄清。
如果你是游戏爱好者，反锯齿是一个熟悉的术语。它指的是具有相同目标的几种技术之一:抚平视频游戏中角色、背景或物体周围的锯齿状边缘，使其看起来尽可能接近你在现实世界中看到的东西。现代游戏中最常见的抗锯齿方法是FXAA(快速近似抗锯齿)、TAA(时间抗锯齿)、MSAA(多样本抗锯齿)和SMAA(增强亚像素形态抗锯齿)。
不过，抗锯齿是资源密集型的。这些不同风格的传统抗锯齿会极大地抑制你的图像性能，这取决于你所玩的游戏、优化程度以及你的特定硬件设置。多边形舍入是显卡最费力的工作之一，这就是为什么技术上的任何微小进步都可能导致帧率的显著飞跃。
总而言之，DLSS将抗锯齿的渲染工作卸载给人工智能网络，并使用RTX卡上的Tensor核心与英伟达的服务器一起处理数据。以英伟达的DLSS为例，澄清一下:DLSS可以是升级和一个抗锯齿技术是一体的，取决于你玩的分辨率。(缩放是指在图像模糊或分辨率较低的情况下提高图像质量的做法。)这是通过一个非常复杂的基于人工智能的神经学习网络实现的，称为NGX(在新窗口打开)该算法是根据游戏中的数万张静止图像进行训练的。人工智能使用这些学习来显示比传统抗锯齿技术更清晰、更有效的渲染图像。
相比之下，AMD的RIS、英伟达的Freestyle和ReShade都属于一种新的图像改进技术，被称为“sharpeners”。尽管每种技术的目标都是相同的(游戏邦注:即不影响性能的好看游戏，在某些情况下甚至可以提高性能)，但它们解决问题的方法却截然不同。DLSS是一种抗走样/缩放的风格，它使用人工智能和神经网络超级计算机来确定图像在渲染分辨率(通常是1080p, 1440p或4K)的基础上可以缩放而不损失任何性能。
另一方面，磨刀器会在后期处理层面影响游戏的视觉保真度，并且只有在GPU完全渲染完游戏图像后才会激活。随着游戏中的物体边缘被算法智能地锐化，玩家可以在一个缩小的版本中运行游戏，从眼睛上看，与真实的分辨率渲染水平没有什么不同。这种技术既节省了性能，又不牺牲玩家在高分辨率下所期望的视觉保真度。
有了这个教训，让我们仔细看看每种方法。
DLSS 1.0:英伟达的首次尝试
DLSS 1.0是一种抗锯齿技术，旨在取代FXAA、SMAA和TAA等传统技术，在为其提供动力的GeForce RTX硬件上市后大约六个月首次发布。
我们已经解释了DLSS的基本原理在我们对当前显卡的一些综述中，但这里是一个简单的例子。首先，英伟达通过其神经网络AI超级计算机提供支持dlss的游戏。这些功能强大的计算机将标题中的每个场景运行成千上万次，分析图像可以锐化的区域，并清理边缘，以在较低分辨率下生成看起来更清晰的图像。
所有这些努力的主要目标是什么?这是为了制作一个被渲染的游戏较低的分辨率看起来就像一个在原生渲染更高的决议。这种效率可以将游戏的帧率提高到在某些游戏中，这一比例为33%所有这些都不会牺牲玩家花了额外的钱(购买一个强大的GeForce RTX视频卡)来体验的图像保真度。
完美吗?我们将在稍后讨论定性方面，但技术本身在发布时附加了一大堆警告。虽然性能上的提升不容小觑，但在当时，它还远没有成为传统抗锯齿技术的永久替代品。
第一个警告:支持DLSS的游戏数量。因为英伟达需要通过自己的超级计算机训练每一款想要使用DLSS的游戏(在每个分辨率下)，开发者在游戏中使用DLSS的能力受到英伟达带宽的限制(今天仍然如此，但情况有所缓解)。这一瓶颈的结果是:在该功能首次宣布一年多后，市场上只有不到30款游戏可以选择开启该功能。
DLSS的第二个问题是人工化，或者更具体地说，“光晕”。这种DLSS的副产品在最初的《战地V》中首次被注意到，这是第一款支持DLSS技术的游戏。它表现为精细边缘周围的纹理“模糊”，就像你可能在枪的准星上或角色手表的细节上发现的那样。除非你刻意寻找，否则它不会太明显，尤其是在有很多快速移动动作的游戏中。但在某些游戏中，显然不值得让角色、道具或风景退化。
英伟达把对其第一次尝试的批评放在了心里，在2020年的发布会上，该公司似乎学到了很多关于第一次出错的地方，以及如何确保在DLSS 2.0中不再犯同样的错误。
DLSS 2.0:一个强大的航向修正
本周早些时候，英伟达公布了下一个阶段，被称为DLSS 2.0。
了解英伟达工程师如何从DLSS 1.0改进到DLSS 2.0的技术细节，需要一篇硕士论文才能完全阐述清楚，但以下是其核心承诺:
1.网络比以前更容易训练，这意味着理论上应该有更多的游戏支持它，而不是DLSS 1.0。
2.性能收益应该比以前更高。
3.渲染的视觉质量和整体保真度提高了。
4.用户将对每款游戏的DLSS行为有更大程度的控制。
此外，随着虚幻引擎4的集成，开发者和程序员将能够从头开始以比以往更有效的方式使用DLSS来构建他们的游戏。
当然，英伟达在发布其最新技术时做出了很多声明。但是当与同一款游戏的非DLSS版本进行竞争时，DLSS 2.0的性能究竟如何呢?我们深入研究了一下。
DLSS 2.0的基准测试:让我们来“控制”
从很多方面来看，《控制》(来自《心灵杀手》的开发者)似乎从一开始就考虑到了光线追踪。不像那些没有光线追踪功能的游戏(游戏邦注:例如《古墓丽影:暗影》和《战地5》)，《控制》在引擎核心中加入了光线追踪功能，这意味着你可以……等等……控制照明方案比任何其他射线追踪标题更深入。
在这个游戏中，你几乎可以配置光线追踪行为的各个方面，包括投射哪种类型的反射，以及光线是否以间接角度扩散。
对于大多数用户来说，使用一个可用的预设就足够了。但对于像我这样的评测者来说，它提供了一个绝佳的机会来看看DLSS 2.0是否能实现英伟达在最初的1.0迭代中所宣称的一年多的东西:抵消光线追踪到AI网络的计算负载，让游戏在看起来漂亮的同时运行得更快。
因此，Control是目前测试DLSS 2.0功能集的最佳游戏，特别是考虑到这款游戏是少数拥有DLSS“滑块”的游戏之一，它可以让我们配置我们想要的PC运行的分辨率。
在这个测试中，我们将每个光线追踪设置调到最大，并在运行英特尔酷睿i7-7700K CPU和16GB Corsair DDR4内存的系统上选择Ultra预设Nvidia GeForce RTX 2080 Super卡。然后，我们以原生分辨率对其进行了三次测试:3840 × 2160、2560 × 1440和1920 × 1080。在每个原生分辨率下，我们在不同的DLSS渲染级别上运行了三个测试:66%、58%和50%渲染分辨率。
如您所见，打开DLSS 2.0对性能的影响是实质性的．在最优化的情况下，50%渲染图像(性能模式)的帧率比原生4K提高了184%(54帧/秒对19帧/秒)，而即使是最高质量设置(66%)也比原生分辨率提高了94%。
这一趋势在1440p和1080p的结果中继续，所有这些结果都反映了一旦DLSS功能打开，速度就会有同样巨大的飞跃。不可否认，在1080p分辨率时，百分比增益开始下降，这是一个钟形曲线，Nvidia告诉我们这可能会发生。在这一点上，CPU要比GPU处理更多的繁重工作，这意味着GPU(张量核心)中包含的任何技术的有效性都会相应下降。
然而，这只是故事的一半。虽然仅仅渲染图像是获得免费性能的一种廉价而简单的方法，但DLSS也需要看起来很好，对吧?
DLSS:今天、明天和未来
在我们对DLSS 2.0的调查的下一部分，我们将把它的性能与AMD的竞争对手Radeon图像锐化(RIS)软件以及Freestyle和Reshade进行比较。不仅如此，我们还将通过截图对比，全面评估DLSS如何让游戏看起来比其他技术更好。
不过，我最初的印象是，英伟达在这方面创造了一些特别的东西，一项可能彻底颠覆显卡价值的新兴技术。在这个部门，我是一个很难取悦的评审员;我已经在多个场合表达了我对DLSS的感受我们的视频卡评论不止几个beplay手机官网下载这是我第一次对这项技术所能提供的东西印象深刻。我不仅对它今天所提供的服务印象深刻，而且对它明天所提供的承诺感到兴奋。
一个大,大现在需要注意的是支持的游戏数量。英伟达表示，新的神经网络更容易在单个游戏上进行训练，从理论上讲，这应该意味着在不久的将来会有更多的游戏使用DLSS 2.0。然而，事实上，该公司只在四款小众游戏中首次展示了这项技术，这四款游戏分别是《Control》、《机甲战士V》、《德军总部:年轻的血》和《送我们去月球》。四款游戏是一个很好的开始，但距离主流意义还有很长的路要走，也不是购买GeForce RTX卡的关键原因。
无论如何，请继续关注我们对这项令人兴奋的新技术的深入研究，并给予AMD和RIS他们的时间来做出同样的回应。
