DLSS ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh nhưng NVIDIA phản hồi nhanh

Trò chơi Metro: Exodus được chờ đợi từ lâu cuối cùng cũng có mặt ở đây, với tính năng Truy tìm tia và Siêu lấy mẫu học sâu (DLSS). Hơn nữa, Battlefield 5 đã nhận được bản cập nhật cho phép DLSS. Dòng RTX của Nvidia cuối cùng cũng tìm được một sân chơi để tỏa sáng. Toàn bộ điểm của các lõi Tensor trong dòng thẻ RTX là cải thiện phản xạ và làm cho trò chơi trở nên “sống động như thật”. Để đạt được điều này, các thẻ thao tác cài đặt đồ họa như Ray-Tracing. Tuy nhiên, ngay sau khi khởi chạy, chúng tôi phát hiện ra rằng các cài đặt này ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất.

Nvidia hiểu điều này và đã tìm ra giải pháp. Giải pháp đó là DLSS. Với DLSS, các trò chơi có thể “học” từ các mẫu và xu hướng một cách hiệu quả và lưu trữ dữ liệu đó để trình bày để sử dụng trong tương lai thay vì sử dụng hiệu suất máy tính quý giá để tạo lại hình ảnh. Một tính năng như DLSS cho phép trò chơi duy trì tốc độ khung hình cao hơn và có thể chơi được nhiều hơn ở độ phân giải cao hơn. Tuy nhiên, DLSS mà game thủ nhận được cho đến nay có một chút vấn đề.

Vấn đề với DLSS tại thời điểm này

Vấn đề mà các game thủ đang gặp phải với tính năng này là nó làm biến dạng hoặc làm hỏng chất lượng hình ảnh khi tính năng này được kích hoạt. Cho dù đó là vấn đề với cách dữ liệu được lưu vào bộ nhớ cache hay vấn đề nào khác thì NVIDIA cần tìm ra và khắc phục. Hiện tại, đó là điều mà người chơi phải giải quyết để duy trì trải nghiệm chơi game trôi chảy hơn. Về bản chất, nó là sự đánh đổi hiệu suất cho đồ họa.

Giám đốc Kỹ thuật của Học sâu tại NVIDIA, Andrew Edelstien, đã đăng bài này trên trang web của NVIDIA. Mục đích của việc tải lên là giúp người dùng hiểu rõ hơn tại sao vấn đề này lại phổ biến. Anh ấy nói rằng DLSS được sử dụng ở hoặc thấp hơn 60 khung hình / giây và ở độ phân giải cao hơn, nếu không, DLSS sẽ không chứng tỏ được nhiều tác dụng tăng hiệu suất. Hơn nữa, liên quan đến vấn đề chất lượng hình ảnh, anh ấy nói rằng vấn đề sẽ được khắc phục trong thời gian thích hợp.

Thuật toán học sâu là một thuật toán yêu cầu một lượng dữ liệu cơ sở đáng kể để hiểu và tạo lại một tình huống để sử dụng trong tương lai. Nó có thể cần phải phân tích cùng một cảnh hàng trăm lần trước khi có thể tạo ra một bản sao rõ ràng như pha lê của nó. Có lẽ đó là những gì Andrew muốn chuyển tiếp với tải lên của mình. Tất nhiên, NVIDIA đang làm việc để cải thiện tốc độ và khả năng phân tích của thuật toán. Tuy nhiên, trong thời gian chờ đợi, chúng tôi chỉ có thể cho nó thêm thời gian và hy vọng nó sẽ cải thiện khi nó trôi qua.