La marcha de la tecnología es inexorable y en ninguna parte esto es más cierto que con el hardware gráfico. Cada año, los mapas se vuelven mucho más rápidos y traen consigo un nuevo conjunto de siglas para trucos gráficos sofisticados.
Al observar la configuración visual de los juegos de PC, se encontrará con una ensalada de palabras que contiene pepitas tan sabrosas como MSAA, FXAA, SMAA y WWJD. Bien, tal vez no sea el último.
Si eres el orgulloso propietario de un nuevo Nvidia GeForce RTX tarjeta, ahora puede elegir activar algo llamado DLSS. Es corto para Muestreo de aprendizaje súper profundo y es una gran parte de las características de hardware de próxima generación de las tarjetas Nvidia RTX.
En el momento de escribir este artículo, solo estas tarjetas tienen el hardware necesario para ejecutar DLSS:
- RTX 2060
- RTX 2060 Super
- RTX 2070
- RTX 2070 Super
- RTX 2080
- RTX 2080 Super
- RTX 2080 Ti
El material específico en cuestión se llama «TensorCada modelo tiene un número diferente de estos procesadores especializados.
Los núcleos tensoriales están diseñados para acelerar las tareas de aprendizaje automático, de las cuales DLSS es un ejemplo. Si no está utilizando DLSS, esta parte de la tarjeta permanece inactiva. Esto significa que no está utilizando la capacidad total de su nueva y brillante GPU si DLSS está disponible, pero permanece deshabilitado.
Sin embargo, hay más: para comprender el valor que DLSS aporta a la mesa, debemos hacer una breve digresión en algunos conceptos relacionados.
Un desvío rápido hacia las resoluciones internas y la escala
Los televisores y monitores modernos tienen lo que se llama un «nativo» resolución. Simplemente significa que la pantalla tiene un número específico de píxeles físicos. Si la imagen que está viendo en esta pantalla difiere de la resolución nativa exacta, debe «escalarla» hacia arriba o hacia abajo para que se ajuste.
Entonces, si genera una imagen HD en un Pantalla 4K, por ejemplo, se verá bastante bloqueado e irregular. Al igual que hacer demasiado zoom en una foto digital. En la práctica, sin embargo, el video HD se ve muy bien en un televisor 4K, aunque quizás un poco menos nítido que las imágenes 4K nativas. Esto se debe a que el televisor tiene un equipo llamado «escalador» que procesa y filtra la imagen de baja resolución para que parezca aceptable.
El problema es que la calidad del hardware de escalado varía enormemente entre marcas y modelos de pantalla. Es por eso que las GPU a menudo vienen con su propia tecnología de escalado.
Las consolas “Pro” que están diseñadas para emitir en una pantalla 4K la presentan con una imagen 4K nativa, por lo que no se produce ningún escalado de pantalla. Esto significa que los desarrolladores de juegos tienen un control total sobre la calidad de la imagen final.
Sin embargo, la mayoría de los juegos de consola no se procesan con una resolución nativa de 4K. Tienen una resolución «interna» más baja, lo que ejerce menos presión sobre la GPU. Luego, esta imagen se escala para que se vea lo mejor posible en la pantalla de alta resolución utilizando la tecnología de escala interna de la consola.
Esto se debe a que DLSS es un método sofisticado que procesa un juego de PC con una resolución más baja que la resolución nativa y luego usa la tecnología DLSS para escalarlo para la pantalla conectada. En teoría, esto conduce a un aumento significativo del rendimiento.
Si bien esto se parece mucho a lo que sucede en las consolas 4K, bajo el capó DLSS realmente es algo especial. Todo esto gracias al «aprendizaje profundo».
¿De qué trata la canción «Deep Learning»?
El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que utiliza una red neuronal simulada. En otras palabras, una aproximación numérica de cómo las neuronas de su cerebro aprenden y crean soluciones a problemas complejos.
Es la tecnología que, entre otras cosas, permite a las computadoras reconocer rostros y permite a los robots comprender y navegar por el mundo que los rodea. También es responsable de las recientes oleadas de deepfakes. Es la salsa secreta de DLSS.
Las redes neuronales requieren un «entrenamiento» que esencialmente muestre ejemplos nítidos de cómo debería verse algo. Si quieres aprender a reconocer una cara en la red, le muestras millones de caras, lo que le permite aprender las características y patrones que componen una cara típica. Si aprende la lección correctamente, puedes mostrarle cualquier imagen con una cara y la elegirá al instante.
Lo que ha hecho Nvidia es entrenar su software de aprendizaje profundo en imágenes de resolución increíblemente alta de juegos que admiten DLSS. La red neuronal aprende cómo «debería» verse el juego cuando se renderiza utilizando el rendimiento de gráficos de nivel de supercomputadora.
Luego toma ese marco de resolución interna más baja y, a falta de una palabra mejor, «imagina» cómo hubiera sido si una computadora mucho, mucho más poderosa que la tuya hubiera renderizado la escena. Si esto te suena un poco a magia negra, ¡no estás solo!
Cuándo usar DLSS
En primer lugar, solo puede usar DLSS en juegos que lo admitan, que es una lista que está creciendo rápidamente, afortunadamente. Cada título también tiene sus propios requisitos para DLSS, como renderizar a una resolución mínima, ya que esto es en lo que se entrenó la red neuronal.
Sin embargo, el gran cerebro de Nvidia sigue aprendiendo y la funcionalidad DLSS de su tarjeta continuará actualizándose, aumentando el soporte y la calidad por título.
La mejor manera de saber si debe usar DLSS en sus juegos es mirar el resultado. Compárelo con el mejoramiento de escala tradicional o el suavizado para ver cuál es más agradable. El rendimiento también es un factor decisivo importante. Si está apuntando a 60 fps, pero no puede llegar allí, DLSS es una buena opción.
Sin embargo, si obtiene altas velocidades de cuadro, DLSS puede ralentizar las cosas. Esto se debe a que los núcleos tensoriales necesitan una cantidad fija de tiempo para procesar cada marco. En este momento, no pueden hacer esto lo suficientemente rápido para una reproducción de alta velocidad de fotogramas.
Básicamente, DLSS es más útil cuando se usa una pantalla de alta resolución (por ejemplo, resoluciones 4K, ultra gran angular o 1440p) con una velocidad de cuadro objetivo de alrededor de 60 fps. También es increíblemente útil cuando se activa 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 resultados finales a veces dramáticos.
Esto es lo mínimo que necesita saber antes de decidir si usar DLSS o no. Tenga en cuenta que esta tecnología está cambiando rápidamente, por lo que si no le gustan los resultados de hoy, regrese en unos meses y finalmente se quedará impresionado.