O que significa a tecnologia Nvidia DLSS?

DLSS é a abreviação para Super Amostragem Super Profunda, uma tecnologia desenvolvida pela NVIDIA e compatível exclusivamente com as placas de vídeo da empresa, como a série GeForce. Esta tecnologia tem se popularizado recentemente por não apenas realizar o aumento de escala de imagem em jogos, mas também por aumentar a taxa de quadros por segundo, tornando-se um recurso essencial para muitos jogadores.

Inicialmente, esta técnica não foi lançada com tantos benefícios de desempenho e servia muito mais como uma função de aprimoramento de imagem. Posteriormente, em versões atualizadas, o DLSS se tornou sinônimo de desempenho ao combinar núcleos de tensores, inteligência artificial e aprendizado de máquina para dobrar ou triplicar a taxa de quadros por segundo em mais de 300 jogos.

O que é o DLSS?

A Super Amostragem Super Profunda foi originalmente lançada em uma atualização para Battlefield V em 2019. De acordo com a própria NVIDIA, esta tecnologia surgiu como uma necessidade, pois com o lançamento das primeiras RTX 20 em 2018 e a chegada do Ray Tracing em jogos, era evidente que as placas de vídeo não teriam potência suficiente para rodar esses jogos.

Mesmo que as GPUs possuíssem os núcleos para Ray Tracing, o DLSS foi o impulso que faltava. Assim, a tecnologia surgiu no ano seguinte para não apenas aprimorar a qualidade de imagem, mas também aumentar o desempenho com o auxílio da inteligência artificial. A ideia, em teoria, é simples: renderizar a imagem nativa do jogo em uma resolução baixa e posteriormente reconstruir os pixels com ajuda da IA para melhorar a qualidade e reduzir o trabalho dos componentes, aumentando os FPS.

E mesmo que o DLSS pareça algo simples no papel, na prática a situação é outra. Ampliar a imagem de um jogo requer que a inteligência artificial seja treinada muitas e muitas vezes para compreender e executar com perfeição o aumento de escala, e isso não é uma tarefa fácil do ponto de vista produtivo ou financeiro.

Naquela época, o tema desempenho ainda era, de certa forma, inicial. No entanto, o aumento de escala conseguia superar técnicas de antisserrilhamento como o conhecido TAA e tinha potencial para evoluções.

Em resumo, a Super Amostragem Super Profunda surgiu da necessidade em melhorar o desempenho de jogos com iluminação via Ray Tracing, mas atualmente é utilizada em várias situações. O recurso é muito empregado como um refinador do serrilhamento, além de melhorar a qualidade de imagem com o aumento de escala realizado via inteligência artificial.

Como o DLSS funciona?

Para explicar como o DLSS funciona, é necessário compreender a base de tudo. Por ser uma inteligência artificial generativa, a Super Amostragem Super Profunda é treinada com uma série de imagens, algoritmos e vetores de movimento em uma rede neural da NVIDIA denominada NGX. Quando este “treinamento” é concluído, a NVIDIA lança um novo driver que fornece às placas de vídeo dos usuários todas as instruções que ela precisa para realizar o aumento de escala do jogo. É nesse momento que surgem notícias de “jogo X agora é compatível com DLSS”.

Tomando uma situação prática de jogo, imagine que você configure o jogo na resolução 4K e ative o DLSS. A tecnologia passará a renderizar a imagem em uma resolução menor, como o Full HD, e entregará mais quadros por segundo, já que quanto menor a resolução, menos trabalho a placa de vídeo terá.

O grande truque é que, à medida que o DLSS reduz a resolução, a placa de vídeo recebe as instruções geradas pelo NGX e as executa com auxílio dos núcleos de tensores para reconstruir vários pixels e aumentar a imagem novamente para o 4K. Tudo isso é um processo realizado por meio de estruturas físicas presentes na GPU, algoritmos treinados, IA de ponta e muito aprendizado de máquina.

O resultadodessa mistura de fatores e métodos é um entretenimento mais suave por ter mais frames na tela e, frequentemente, uma aparência muito semelhante à da resolução original. No entanto, é fundamental lembrar que quanto mais alta a resolução de saída e menor a resolução de processamento, maior é o risco de distorções na imagem. Ampliar uma imagem de 720p para 4K pode resultar em imagens não tão nítidas, apesar de o jogador obter boa performance desse procedimento. 

Aliás, se você percebeu essa explicação, notou que mencionamos a presença de núcleos tensores da placa de vídeo para que tudo isso funcione. Os núcleos tensores, ou Tensor Cores, são estruturas presentes nas GeForce RTX que fazem uso de treinamento com precisão mista para agilizar a execução de cálculos em menos tempo e com menor consumo de memória. É precisamente por isso que somente placas da NVIDIA suportam o DLSS, já que somente esses produtos contam com Tensor Cores.

Para simplificar tudo, o DLSS processa a imagem em uma resolução inferior e depois a amplia até a resolução desejada pelo usuário com a ajuda de IA e aprendizado de máquina. Dessa maneira, os jogadores recebem mais frames na tela sem precisar mexer nas configurações gráficas avançadas.

Maneiras de utilizar o DLSS

Por haver várias resoluções e diversas opções de diminuição e aumento da resolução, a NVIDIA disponibiliza quatro modos de funcionamento para o DLSS:

• Qualidade: Apresenta a melhor qualidade de imagem, frequentemente equiparável à resolução nativa, e é uma boa escolha para 4K para aqueles que possuem boas placas de vídeo;
• Equilibrado: Ponto intermediário, pois mantém uma boa imagem e consegue gerar um aumento de desempenho razoável nos jogos. Muito utilizado em Quad HD ou 1080p em jogos exigentes;
• Performance: Abre mão da qualidade de imagem para gerar mais quadros. Pode ser utilizado em 4K em situações em que o hardware é insuficiente para rodar o jogo, ou em cenários bem críticos quando em Full HD;
• Ultra Performance: Foca completamente em ganhos de desempenho e deixa a qualidade de imagem de lado. Esse modo é recomendado apenas em situações muito específicas, já que o visual dos jogos fica bastante comprometido.

Quais os principais recursos do DLSS?

Além da própria tecnologia do DLSS, outras técnicas foram desenvolvidas para integrar ou auxiliar no funcionamento desse recurso.

DLAA

O DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing) opera com uma lógica semelhante à do DLSS. A tecnologia utiliza IA e os núcleos tensores para aplicar uma camada aprimorada de antisserrilhamento para corrigir imperfeições nas bordas de objetos, vegetações, personagens, etc. Esse procedimento não gera FPS nem utiliza a ampliação, mas melhora a suavidade da imagem. 

Ray Reconstruction

O Ray Reconstruction é uma ferramenta presente no DLSS 3.5 que auxilia a reduzir o nível de ruído das imagens. Assim como uma fotografia cheia de granulados devido à baixa iluminação, imagens de jogos com iluminação via Ray Tracing tendem a apresentar esse problema por conta da complexidade dessa tecnologia. O Ray Reconstruction usa um redutor de ruído mais eficaz para solucionar o problema.

NVIDIA RTX Video Super Resolution

O Video Super Resolution possui algumas semelhanças com o DLSS. Essa tecnologia possibilita que os usuários efetuem a ampliação de vídeos e outros conteúdos de resoluções menores para o 4K, por exemplo. O processo é realizado via IA, que elimina imperfeições e artefatos da tela.

Frame Generation

O Frame Generation, ou Gerador de Quadros, realiza exatamente o que seu nome propõe. A tecnologia foi lançada juntamenteao DLSS 3 e utiliza informações de frames antigos, vetores de movimento e os tensor cores, que irão analisar esses quadros e gerar um novo quadro intermediário entre o último FPS produzido e o próximo. Assim, a ferramenta tem a capacidade de até triplicar a taxa de frames por segundo em jogos.

Por que o DLSS é importante para os jogos?

Apesar de o principal benefício do DLSS em games ser o aumento de desempenho ao elevar a taxa de quadros em muitos títulos, podendo dobrar ou triplicar os FPS, existem outras vantagens. Em determinadas situações, essa tecnologia pode aprimorar a redução de serrilhado, proporcionando bordas mais precisas em relação ao que é imaginado do mundo real.

No entanto, uma vantagem pouco destacada é como o Superamostragem de Aprendizado Profundo consegue diminuir a carga da GPU e da CPU quando está ativa. Isso ocorre porque, à medida que a IA reconstrói os frames com o aumento de escala, a placa de vídeo não precisa trabalhar tão intensamente, assim como o processador, que realiza menos cálculos para enviar as instruções para a GPU.

Como resultado, esses componentes ficam menos sobrecarregados e mais livres. Esse processo pode se refletir em temperaturas mais baixas e menor consumo de energia, o que teoricamente aumenta a durabilidade dessas peças.

Quais são as diferenças entre DLSS 1.0, 2.0 e 3.0

Desde o seu lançamento, o Superamostragem de Aprendizado Profundo passou por diversas revisões e grandes atualizações. Veja abaixo o que mudou desde então:

• DLSS 1.0: lançado em 2018, o DLSS 1 foi a primeira versão dessa tecnologia, porém não obteve o sucesso desejado pela NVIDIA. O foco principal era realizar a superamostragem de imagem e corrigir o serrilhado, mais do que gerar grandes aumentos de FPS, apesar de haver melhorias. No entanto, o recurso era criticado pela dificuldade de implementação em jogos e por apresentar artefatos na tela;
• DLSS 2: lançada em 2020, a segunda geração do DLSS popularizou a ferramenta. A empresa aprimorou a IA e utilizou algoritmos mais avançados para melhorar a superamostragem de imagem e proporcionar um aumento de desempenho significativo em diversos jogos, sem impactar muito o hardware da placa de vídeo. A facilidade de implementação do recurso em diferentes motores gráficos também foi ampliada.
• DLSS 3: a terceira geração do DLSS mantém muitos elementos da versão anterior da tecnologia e traz refinamentos. No entanto, o grande diferencial é o Frame Generation. Essa funcionalidade consegue criar novos quadros e possibilitar até 3x mais desempenho em muitos jogos compatíveis.
• DLSS 3.5: esta versão é, na verdade, uma extensão do DLSS 3. Aqui, a NVIDIA introduziu um “reconstrutor de raios”, especialmente para jogos com o Ray Tracing ativado. O intuito é que esse reconstrutor reduza ou elimine totalmente o ruído/granulação da imagem com Ray Tracing, tornando a imagem mais pura e fiel à realidade.

Diferenças do DLSS e outras técnicas de superamostragem

Além do DLSS, a indústria desenvolveu outros métodos de superamostragem para aprimorar a imagem e oferecer mais frames aos jogadores em diversas situações. Este é o caso do FidelityFX Super Resolution (FSR) da AMD, e do Xe Super Sampling (XeSS) da Intel.

Ao contrário dos demais, o DLSS foi o pioneiro em técnicas de superamostragem para jogos. Por utilizar os núcleos tensores das NVIDIA RTX, a tecnologia é limitada às placas da empresa, entretanto é o recurso com maior compatibilidade com jogos e geralmente proporciona os níveis mais altos de desempenho — embora o FSR tenha diminuído consideravelmente essa distância.

Falando nele, o FSR é uma tecnologia de código aberto que opera com algoritmos exclusivos da AMD. Isso significa que qualquer desenvolvedora pode integrar o FSR em seus jogos sem muitas complicações e, porconta da ciência não requisitar nenhuma disposição nas placas de vídeo, ela opera em praticamente qualquer GPU, incluindo as da NVIDIA. O melhoramento de imagem é bem executado e o rendimento é ligeiramente inferior ao do DLSS, mas a excelência visual pode frustrar. Por sinal, no dia atual o FSR é o único recurso que possui outro criador de quadros, o AMD Fluid Motion Frames.

O XeSS é mais semelhante com o FS, e também opera com qualquer componente de outras marcas. Nessa funcionalidade, o melhoramento de imagem é bem satisfatório, porém o avanço de desempenho é bastante reduzido, tornando a ciência a menos conhecida das três.

Placas de vídeo adequadas com o DLSS

Ainda que todas as GeForce RTX sejam adequadas com o DLSS, essas diversas placas possuem uma adequação diferente para a ciência. Verifique abaixo os modelos e o apoio com cada versão:

Jogos compatíveis com o DLSS

Quando o DLSS 2 chegou e se tornou mais simples de implementar, a popularidade desse recurso aumentou consideravelmente e mais de 300 jogos já suportam a técnica. Confira alguns dos principais títulos da atualidade.

• Alan Wake 2
• A Praga Tale: Requiem
• Cyberpunk 2077
• Dead Space
• Doom Eternal
• Dying Light 2: Stay Human
• Hogwarts Legacy
• Microsoft Flight Simulator
• Homem-Aranha Remasterizado da Marvel
• The Witcher 3
• Fortnite
• Red Dead Redemption 2
• Portal com RTX
• Hitman 3
• Forza Horizon 5

Com informações de NVIDIA, XDA-Developers e Tom’s Hardware