Il progresso della tecnologia è inesorabile e da nessuna parte questo è più vero che con l'hardware grafico. Ogni anno le carte diventano significativamente più veloci e portano una serie completamente nuova di acronimi per fantasiosi trucchi grafici. 

Osservando le impostazioni visive per i giochi per PC, incontrerai un'insalata di parole^{(word salad)} che contiene gustose pepite come MSAA, FXAA, SMAA e WWJD . OK, forse non l'ultimo.

Se sei il fortunato possessore di una nuova scheda Nvidia GeForce RTX^{(Nvidia GeForce RTX)} , ora puoi anche scegliere di abilitare qualcosa chiamato DLSS . È l'abbreviazione di Deep Learning Super Sampling ed è una parte importante delle funzionalità hardware di nuova generazione^{(generation hardware)} presenti nelle schede Nvidia RTX .

Al momento della scrittura, solo queste schede hanno l'hardware necessario per eseguire DLSS :

• RTX 2060
• RTX 2060 Super
• RTX 2070
• RTX 2070 Super
• RTX 2080
• RTX 2080 Super
• RTX 2080 Ti

L'hardware specifico in questione viene definito core " Tensor " , con ogni modello che ha un numero diverso di questi processori specializzati.

I tensor core sono progettati per accelerare le attività di apprendimento automatico, di cui DLSS è un esempio. Se non utilizzi ^{(t use)} DLSS , quella parte della scheda rimane inattiva. Ciò significa che non stai utilizzando la piena capacità della tua nuova brillante GPU se DLSS è disponibile, ma rimane spento. 

C'è di più però. Per capire quale valore DLSS porta in tavola, dobbiamo digressione brevemente in alcuni concetti correlati.

Una rapida deviazione alle risoluzioni interne e all'upscaling^{(A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling)}

I moderni televisori e monitor hanno la cosiddetta ^{(Modern TVs and monitors)}risoluzione^(resolution) "nativa" . Ciò significa semplicemente che lo schermo ha un numero specifico di pixel fisici. Se l'immagine che stai visualizzando su quello schermo differisce dall'esatta risoluzione nativa, deve essere "ridimensionata" verso l'alto o verso il basso per adattarla. 

Quindi, se ad esempio emetti un'immagine HD su un display 4K^{(4K display)} , sembrerà piuttosto squadrata e frastagliata. Proprio come se avessi ingrandito troppo una foto digitale. In pratica, tuttavia, i video HD^{(HD video)} sembrano perfetti su una TV 4K, anche se forse un po' meno nitidi rispetto ai filmati 4K nativi. Questo perché la TV ha un componente hardware noto come "upscaler" che elabora e filtra l'immagine a risoluzione inferiore per renderla accettabile.

Il problema è che la qualità dell'hardware di upscaling varia notevolmente tra le marche e i modelli di display. Ecco^(Which) perché le GPU^(GPUs) spesso sono dotate di una propria tecnologia di ridimensionamento^{(scaling technology)} .

Le console "pro" progettate per l'output su un display 4K lo presentano con un'immagine 4K nativa, in modo che non si verifichi alcun upscaling del display. Ciò significa che gli sviluppatori di giochi hanno il controllo completo della qualità dell'immagine^{(image quality)} finale . 

Tuttavia, la maggior parte dei giochi per console non esegue il rendering con una risoluzione 4K nativa. Hanno una risoluzione "interna"^{(” resolution)} inferiore , che mette meno stress sulla GPU . L'immagine viene quindi ridimensionata per apparire il più bella possibile sullo schermo ad alta risoluzione utilizzando la ^{(high-resolution screen)}tecnologia di ridimensionamento^{(scaling technology)} interna della console .

In effetti, DLSS è un metodo sofisticato che esegue il rendering di un gioco per PC^{(PC game)} a una risoluzione inferiore a quella nativa e quindi utilizza la tecnologia DLSS^{(DLSS technology)} per eseguirne l'upscaling per il display collegato. In teoria questo porta a un aumento significativo delle prestazioni. 

Anche se sembra molto simile a quello che sta accadendo sulle console 4K, sotto il cofano il DLSS è davvero qualcosa di speciale. Tutto grazie al “deep learning”.

Che cos'è il bit "Apprendimento profondo"?^{(What’s The “Deep Learning” Bit About?)}

Il deep learning è una tecnica di machine learning^{(machine learning technique)} che utilizza una rete neurale simulata. In altre parole, un'approssimazione digitale di come i neuroni nel cervello apprendono^{(brain learn)} e creano soluzioni a problemi complessi.

È la tecnologia che, tra le altre cose, consente ai computer di riconoscere i volti e consente ai robot di comprendere e navigare nel mondo che li circonda. È anche responsabile delle recenti ondate di deepfake. Questa è la salsa segreta del DLSS . 

Le reti neurali richiedono "formazione" che fondamentalmente mostra gli esempi netti di come dovrebbe essere qualcosa. Se vuoi insegnare alla rete come riconoscere un volto, gli mostri milioni di volti, facendogli apprendere le caratteristiche e gli schemi che compongono un volto tipico. Se impara la lezione correttamente, puoi mostrargli qualsiasi immagine con una faccia e la rileverà all'istante.

Ciò che Nvidia ha fatto è addestrare il proprio software di deep learning^{(learning software)} su immagini ad altissima risoluzione dei giochi che supportano DLSS . La rete neurale apprende come "dovrebbe" apparire il gioco quando viene eseguito il rendering utilizzando prestazioni grafiche a livello di supercomputer.

Quindi prende quel frame a risoluzione^{(resolution frame)} interna inferiore e, in mancanza di una parola migliore, "immagina" come sarebbe stato se un computer molto, molto più potente del tuo avesse renderizzato la scena. Se ti suona un po' come la magia nera, non sei solo!

Quando usare DLSS^{(When To Use DLSS)}

Prima^(First) di tutto, puoi usare DLSS solo nei giochi che lo supportano, che è un elenco che sta crescendo rapidamente, per fortuna. Ogni titolo ha anche i propri requisiti per DLSS , come il rendering a una risoluzione minima, perché è su questo che è stata addestrata la rete neurale.

Tuttavia, il grande cervello di Nvidia non^{(Nvidia doesn)} smette di imparare^{(stop learning)} e la funzione DLSS^{(DLSS feature)} sulla tua scheda continuerà a ricevere aggiornamenti, espandendo il supporto per titolo e la qualità^{(support and quality)} .

Il modo migliore per capire se dovresti usare DLSS nei tuoi giochi è guardare il risultato. Confrontalo con l'upscaling tradizionale o l'anti-aliasing per vedere quale è più piacevole. Anche le prestazioni sono un fattore decisivo importante^{(deciding factor)} . Se stai mirando a 60 fotogrammi al secondo, ma non riesci ad arrivarci, DLSS è una buona scelta.

Tuttavia, se stai ottenendo frame rate elevati, DLSS può effettivamente rallentare le cose. Questo perché i core tensor hanno bisogno di una quantità fissa di tempo per elaborare ogni frame. In questo momento non possono farlo abbastanza velocemente per la riproduzione di frame rate^{(frame rate play)} elevati .

In sostanza, il DLSS^(DLSS) è particolarmente utile quando si utilizza un display ad alta risoluzione^{(high-resolution display)} (ad esempio risoluzioni 4K, ultrawide o 1440p) con una frequenza fotogrammi target^{(target frame rate)} di circa 60 fotogrammi al secondo. È anche incredibilmente utile quando si attiva l'altro trucco^{(party trick)} principale delle schede RTX : il ray^{(– ray)} tracing. Il DLSS^(DLSS) può compensare abbastanza bene la perdita di prestazioni^{(performance loss)} del ray tracing, con un risultato finale^{(end result)} a volte spettacolare.

Questo è il minimo che devi sapere prima di decidere se utilizzare DLSS o meno. Ricorda solo^(Just) che questa tecnologia sta cambiando rapidamente, quindi se non ti piacciono i risultati oggi, torna tra qualche mese e alla fine potresti semplicemente essere spazzato via.

What Is DLSS and Should You Use It In Games

The march of teсhnology is inexorable and nоwhere is this more true than with graphics hardware. Every year cards get significantly faster and bring a whole new set оf acronyms for fancy graphical tricks. 

Looking at the visual settings for PC games, you’ll encounter a word salad that contains such tasty nuggets as MSAA, FXAA, SMAA and WWJD. OK, maybe not that last one.

If you are the lucky owner of a new Nvidia GeForce RTX card, you can now also choose to enable something called DLSS. It’s short for Deep Learning Super Sampling and is a big part of the next generation hardware features found in Nvidia RTX cards.

At the time of writing, only these cards have the required hardware to run DLSS:

• RTX 2060
• RTX 2060 Super
• RTX 2070
• RTX 2070 Super
• RTX 2080
• RTX 2080 Super
• RTX 2080 Ti

The specific hardware in question is referred to as a “Tensor” core, with each model having a different number of these specialized processors.

Tensor cores are designed to accelerate machine learning tasks, which DLSS is an example of. If you don’t use DLSS, that part of the card remains idle. This means you aren’t using the full capacity of your shiny new GPU if DLSS is available, but remains off. 

There’s more to it than that though.To understand what value DLSS brings to the table, we have to digress briefly into a few related concepts.

A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling

Modern TVs and monitors have what’s known as a “native” resolution. This simply means that the screen has a specific number of physical pixels. If the image you are displaying on that screen differs from the exact native resolution, it has to be “scaled” up or down to make it fit. 

So if you output an HD image to a 4K display, for example, it’s going to look quite blocky and jagged. Just as if you’ve zoomed a digital photo in too far. In practice however, HD video looks just fine on a 4K TV, if perhaps a little less sharp than native 4K footage. That’s because the TV has a piece of hardware known as an “upscaler” that processes and filters the lower-resolution image to look acceptable.

The problem is that the quality of the upscaling hardware varies wildly between display brands and models. Which is why GPUs often come with their own scaling technology.

The “pro” consoles that are designed to output to a 4K display present it with a native 4K image, so that no display upscaling happens at all. This means the developers of games have complete control of the final image quality. 

However, most console games do not render at a native 4K resolution. They have a lower “internal” resolution, which puts less stress on the GPU. That image is then scaled up to look as good as possible on the high-resolution screen using the console’s internal scaling technology.

In effect, DLSS is a sophisticated method that renders a PC game at a lower than native resolution and then uses the DLSS technology to upscale it for the connected display. In theory this leads to a significant boost in performance. 

While that sounds a lot like what’s happening on 4K consoles, under the hood DLSS is really something special. All thanks to “deep learning”.

What’s The “Deep Learning” Bit About?

Deep learning is a machine learning technique that uses a simulated neural net. In other words, a digital approximation of how the neurons in your brain learn and create solutions to complex problems.

It’s the technology that, among other things, allows computers to recognize faces and lets robots understand and navigate the world around them. It’s also responsible for the recent spates of deepfakes. That’s the secret sauce of DLSS. 

Neural networks require “training” which is basically showing the net examples of what something should be like. If you want to teach the net how to recognize a face, you show it millions of faces, letting it learn the features and patterns that make up a typical face. If it learns the lesson properly, you can show it any image with a face in it, and it will pick it out instantly.

What Nvidia have done is to train their deep learning software on incredibly high-resolution images from the games that support DLSS. The neural network learns what the game “should” look like when rendered using supercomputer-level graphics performance.

It then takes that lower internal resolution frame and, for lack of a better word, “imagines” what it would have looked like if a much, much more powerful computer than yours had rendered the scene. If that sounds a little like black magic to you well, you’re not alone!

When To Use DLSS

First of all, you can only use DLSS in games that support it, which is a list that’s growing quickly, thankfully. Each title also has its own requirements for DLSS, such as rendering at a minimum resolution, because that’s what the neural net has been trained on.

However, the big brain at Nvidia doesn’t stop learning and the DLSS feature on your card will keep getting updates, expanding per-title support and quality.

The best way to figure out if you should use DLSS in your games is to eyeball the result. Compare it to traditional upscaling or anti-aliasing to see which is more pleasant. Performance is also an important deciding factor. If you are targeting 60 frames per second, but can’t get there, DLSS is a good choice.

If you are getting high frame rates however, DLSS can actually slow things down. That’s because the tensor cores need a fixed amount of time to process each frame. Right now they can’t do it quickly enough for high frame rate play.

Essentially, DLSS is most useful when using a high-resolution display (e.g. 4K, ultrawide or 1440p resolutions) with a target frame rate at around 60 frames per second. It’s also incredibly useful when activating the other main party trick of RTX cards – ray tracing. DLSS can offset the performance loss of ray tracing quite well, with an end result that is at times spectacular.

That’s the least you need to know before deciding to go with DLSS or not. Just remember that this technology is changing rapidly, so if you don’t like the results today, come back in a few months and you just might just be blown away at last.

Related posts

• Use GBoost per aumentare Gaming performance in Windows 10 PC

• Download Tencent Gaming Buddy PUBG Mobile emulator per PC

• Come abilitare Virtualization in MSI Gaming Plus Max B450

• Come ottimizzare il computer Windows 10 per Online Gaming

• 6 Best Public Domain Video Games per giocare Free ora

• 3 giochi Discord per gli appassionati di giochi e anime

• I 7 migliori giochi di corse N64

• Come giocare ai giochi Wii U sul tuo PC Windows

• Come utilizzare Steam Remote Play su Stream Local Multiplayer Games Anywhere

• Come giocare Wireless PC VR Games su Oculus Quest con Virtual Desktop

• Come nascondere Games su Steam

• 9 migliori giochi su PS4

• 10 giochi per due giocatori che puoi giocare online

• I migliori emulatori SNES per giocare online

• I 7 migliori giochi per GameCube di tutti i tempi

• I 7 giochi N64 più rari

• Come modificare il nome utente e lo slogan di Riot Games

• Come cambiare Between Games Modes in Minecraft

• Games 8 Miglior 2D per Windows

• I 7 migliori giochi SNES di tutti i tempi