导语：万众期待的DLSS并没有在几款新作中表现良好，英伟达对此做出了解释。
最近几天DLSS抗锯齿正在面临一些非议。DLSS抗锯齿本来应该能利用AI技术提升画面品质，同时提升性能表现。但目前两款应用DLSS的游戏——《地铁：逃离》和《战地5》的实际表现都并不令人满意。对此，NVIDIA官方进行了解释。
NVIDIA深度学习技术总监Andrew Edelsten表示，DLSS的设计理念就是在较高的GPU压力下提升帧数，所以才导致目前存在的分辨率限制。
“DLSS的设计是为了在较高的GPU工作压力下提升帧数（比如当你的GPU已经满负荷运行，但帧数较低，且没有其他硬件达到瓶颈极限时）。如果你的游戏已经运行到较高的帧数，那么你的GPU运算速度可能会高于DLSS的执行速度。这样一来DLSS就没有提升帧数的效果了。不过，如果你的游戏主要依赖GPU的算力（比如在帧数小于60fps时），DLSS就能提供优化的性能提升。你可以把特效开到最大，从而获得最好的效果。（60fps只是大约数字，具体数字根据游戏和设定而异。）
用更多技术性的语言来说，DLSS需要GPU在每一帧画面上花费固定的时间运行深度神经网络。所以最有效的应用场景是是低帧数、高分辨率的画面（可能对应较少的固定运算压力，以及更多的阴影储存像素点）。对于帧数较高、分辨率较低的画面，DLSS技术可能就不会改善性能表现了。当你GPU渲染的时间比DLSS模型的执行时间还短的时候，我们是不会开启DLSS的。我们只会在DLSS能够带来性能提升的时候才会开启DLSS。具体的应用情况取决于游戏、GPU型号和所选用的分辨率。”
总而言之，DLSS并不是一个万能通用的技术，这个技术只能在GPU达到满负荷的时候才会生效，但目前两款游戏中， GeForce RTX2080Ti在1080p的画面下很容易就遭到CPU的瓶颈效应。所以在GPU没有达到满负荷的时候DLSS基本上无法开启。
Andrew接下来具体介绍了《地铁：逃离》和《战地5》的情况。
“我们打造DLSS是充分利用了图灵架构的Tensor Core，在GPU满负荷的时候提供最佳效果。因此我们在开发的时候主要聚焦于4K(3840×2160)超清分辨率下的应用和训练（因为这个时候的GPU符合最高）。4K条件下运行DLSS是画面效果最好的，因为输入的像素点多。最典型的4K DLSS数据是，输入350-550万个像素点进行处理，生成最终游戏画面。而在1920×1080分辨率下，输入帧数只有100-150万个像素点。数据源越少，给DLSS的挑战就越大。
我们已经看到了玩家群体对低分辨率下应用DLSS的截图和反馈的声音，我们正在加入更多训练数据和新的技术，从而提升品质。我们还将继续训练深度学习神经网络，让它逐渐改善。”
“对于《战地5》，我们认为DLSS能在4K和2560×1440分辨率下能够提供巨大提升，能提升40%的品质。接下来的重点，我们将主要测试并训练1920×1080分辨率下的应用场景。另外还将适配超宽显示器，比如 3440×1440。目前在这些分辨率下的体验并不是我们的目标。”
“对于《地铁：逃离》，我们已经准备好了一款补丁，将会提升DLSS的锐度和总体画面质量。我们还正在训练DLSS学习许多游戏的画面，当这些更新档准备好以后，我们将再次看到品质提升。最后，我们正在关注其他被报告的问题，例如HDR合用等，当我们修整好以后会尽快更新。”
0 条评论