[PLUS] Praxis-Guide: Nvidia DLSS und Deep Learning Downsampling
PCGH Plus: Nvidias Deep Learning Super Sampling, kurz DLSS, mauserte sich in den letzten Monaten zu einem echten Mehrwert für Geforce-RTX-Nutzer - Zeit für eine aktuelle, umfassende Bestandsaufnahme. Der Artikel stammt aus PC Games Hardware 04/2022.
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"Game-Changer" DLSS?
Als das Deep Learning Super Sampling vor gut drei Jahren vorgestellt wurde, glaubte niemand an die Vision der Geforce-Macher. Das lag vor allem an der deutlichen Verfremdung der Grafik - DLSS-1.0-Bilder erinnern an Ölgemälde. In den folgenden Monaten krempelten Nvidias Software-Ingenieure den Algorithmus um und hatten schließlich Erfolg: Das aktuelle DLSS in Version 2.3 steigert nicht nur die Leistung signifikant, es erzielt in vielen Spielen außerdem eine Bildqualität, die beinahe erschreckend gut ist. Wir nehmen die positive Entwicklung und beschleunigte Verbreitung zum Anlass für eine aktuelle DLSS-Bestandsaufnahme.
Problem und Lösung
DLSS ist eine neuartige Herangehensweise für ein altes Problem: Je mehr Bildpunkte berechnet werden müssen, also je höher die Auflösung, desto härter muss die Grafikkarte schuften. Mit dem Aufkommen von Echtzeit-Raytracing hat der Grafikchip eine weitere pixelbasierte Aufgabe zu schultern - und kollabiert in vielen Fällen unter der Last. Wenn Pixel die Wurzel allen Übels sind, liegt es nahe, daran zu sparen. Das wird bereits seit Jahrzehnten getan, Echtzeitgrafik ist ein einziger Kompromiss.
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Folgende Themen finden Sie im Artikel:
- "Game-Changer" DLSS?
- DLSS in Battlefield 2042
- DLSS in Cyberpunk 2077
- DLSS/FSR in Deathloop
- DLSS in Doom Eternal
- DLSS in Marvel's Guardians of the Galaxy
- Deep-Learning-Downsampling (DL-DSR)
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