DLSS 또는 Deep Learning Super Sampling은 Nvidia의 스마트 업 스케일링 기술로, 더 낮은 해상도로 렌더링 된 이미지를 더 높은 해상도 디스플레이로 업 스케일링하여 네이티브 렌더링보다 더 많은 성능을 제공 할 수 있습니다. Nvidia는 1 세대 RTX 그래픽 카드 시리즈에이 기술을 도입했습니다. DLSS는 단순한 업 스케일링 또는 수퍼 샘플링 기술이 아니라 AI를 사용하여 이미지 품질을 보존하기 위해 낮은 해상도로 렌더링 된 이미지의 품질을 현명하게 향상시킵니다. 이것은 이론적으로 표시되는 이미지가 여전히 높은 품질을 유지하면서 기본 렌더링보다 성능이 향상되기 때문에 두 세계의 장점을 모두 제공 할 수 있습니다.
DLSS는 Wolfenstein : Youngblood의 이미지 품질을 향상시킬 수도 있습니다. – 이미지 : Nvidia
DLSS 필요
그렇다면 더 많은 성능을 끌어 내기 위해 이러한 멋진 업 스케일링 기술이 필요한 이유는 무엇입니까? 음, 현실은 최신 모니터의 기술이 PC 구성 요소의 기술보다 훨씬 빠른 속도로 발전하고 있다는 것입니다. 최신 모니터는 최대 144 또는 165Hz 재생률로 선명한 4K 해상도를 제공 할 수 있습니다. 오늘날 대부분의 게이머는 1440p 144Hz를 하이 엔드 게임을위한 최적의 장소로 간주합니다. 이러한 재생률에서 이러한 종류의 해상도를 구동하려면 많은 그래픽 성능이 필요합니다. 현대 게임에서는 최고의 GPU 중 최고 만이 모든 것이 Ultra로 설정된 4K 60 FPS 게임을 처리 할 수 있습니다. 즉, 성능을 향상시키고 싶지만 그다지 이미지 품질을 타협하지 않으려는 경우 업 스케일링 또는 DLSS 수퍼 샘플링 기술이 유용 할 수 있습니다.
DLSS는 4K 해상도를 목표로하고 싶지만 그렇게 할 수있는 그래픽 마력이 부족한 게이머에게도 중요 할 수 있습니다. 이러한 게이머는 게임을 더 낮은 해상도 (예 : 1440p)로 렌더링 한 다음 선명한 이미지를 위해 4K로 스마트하게 업 스케일링하지만 여전히 더 높은 성능을 제공하므로이 작업을 위해 DLSS를 사용할 수 있습니다. DLSS는보다 중급 및 보급형 RTX 그래픽 카드에 매우 유용 할 수 있으며 사용자가 품질 저하없이 편안한 프레임 속도로 더 높은 해상도로 재생할 수 있도록합니다.
광선 추적
PC 게임의 최전선으로 밀려 나고있는 또 다른 큰 기능은 실시간 레이 트레이싱입니다. Nvidia는 새로운 RTX 그래픽 카드 시리즈로 레이트 레이싱 지원을 발표했습니다. 레이트 레이싱은 게임 및 기타 그래픽 응용 프로그램에서 정확한 광 경로 렌더링을 제공하는 렌더링 기술로, 특히 그림자, 반사 및 전역 조명에서 훨씬 더 높은 그래픽 충실도를 제공합니다. 멋진 비주얼을 제공하지만 레이트 레이싱은 성능에 큰 영향을 미칩니다. 많은 게임에서 기존 렌더링에 비해 실제로 프레임 속도를 절반으로 줄일 수 있습니다. DLSS를 입력하십시오.
Raytracing은 엄청난 성능 저하를 가져옵니다 – Image : Techspot
RTX 시리즈 그래픽 카드와 함께 DLSS (및 현재 훨씬 향상된 DLSS 2.0) 게이머의 성능을 사용하면 레이트 레이싱과 함께 제공되는 성능 손실의 대부분을 완화 할 수 있으며 더 높은 프레임 속도를 유지하면서 더 높은 충실도의 레이트 레이싱 된 이미지를 즐길 수 있습니다. 이 기술은 레이트 레이싱을 고해상도에서 실제로 재생할 수 있고 기존에 렌더링 된 이미지와 거의 동일한 화질을 유지한다는 사실 때문에 평론가와 일반 대중에게 매우 인상적인 것으로 간주됩니다. DLSS는 Raytracing과 함께 절대적으로 필요하며 Nvidia는이 두 가지 기술을 동시에 개발하고 출시하는 작업을 훌륭하게 수행했습니다.
전통적인 업 스케일링
업 스케일링 및 수퍼 샘플링 기술은 과거에도 존재했습니다. 사실, 거의 모든 최신 게임과 Nvidia와 AMD의 제어판에도 내장되어 있습니다. 이러한 기술은 또한 DLSS와 동일한 기본 업 스케일링 방법을 구현합니다. 저해상도 이미지를 가져와 고해상도 디스플레이에 맞게 업 스케일링합니다. 그렇다면 무엇이 다른가요? 대답은 기본적으로 두 가지로 귀결됩니다.
- 출력 품질 : 전통적으로 업 스케일 된 게임의 출력 이미지 품질은 일반적으로 DLSS보다 낮습니다. DLSS는 AI를 사용하여 이미지 품질을 계산하고 조정하여 네이티브 이미지와 업 스케일 이미지의 차이를 최소화 할 수 있기 때문입니다. 기존의 업 스케일링 기술에는 이러한 처리가 없으므로 출력 이미지 품질은 기존 렌더링과 DLSS보다 낮습니다.
- 성능 히트 : 기존 수퍼 샘플링의 또 다른 큰 단점은 DLSS에 대한 성능 저하입니다. 이 업 스케일링은 이미지를 더 낮은 해상도로 렌더링 할 수 있지만 이미지 품질 손실을 정당화하기에 충분한 성능 향상을 제공하지는 않습니다. DLSS는 엄청난 성능 향상을 제공하는 동시에 기본 품질에 매우 가까운 이미지 품질을 유지함으로써이 문제를 완화합니다. 이것이 DLSS가 많은 기술 전문가와 리뷰어들에 의해“차세대 큰 것”으로 분류되는 이유입니다.
DLSS를 독특하게 만드는 이유
DLSS는 딥 러닝 및 인공 지능과 같은 획기적인 작업의 세계적 리더 인 Nvidia가 개발 한 기술입니다. DLSS에는 기존의 업 스케일링 기술에서 벗어난 몇 가지 트릭이 있습니다.
AI 업 스케일링
DLSS는 AI의 힘을 활용하여 최대 품질을 그대로 유지하면서 더 낮은 해상도에서 이미지를 렌더링하는 방법을 현명하게 계산합니다. 새로운 RTX 카드의 힘을 사용하여 복잡한 계산을 수행 한 다음 해당 데이터를 사용하여 최종 이미지를 조정하여 가능한 한 네이티브 렌더링에 가깝게 보이도록합니다. 이것은 많은 사람들이 DLSS를 '게임의 미래'라고 부르는만큼 계속해서 발전하기를 바라는 매우 인상적인 기술입니다.
색상 텐서
Nvidia는 Tensor Cores로 알려진 RTX 시리즈 그래픽 카드에 전용 처리 코어를 배치했습니다. 이러한 코어는 딥 러닝 및 AI 계산을위한 계산 사이트 역할을합니다. 이러한 빠르고 고급 코어는 DLSS 계산에도 사용됩니다. DLSS의 기술은 게임 중에 품질을 유지하고 최대 성능을 제공하기 위해 이러한 코어의 딥 러닝 기능을 사용합니다. 그러나 이는 또한 DLSS가 Tensor 코어가있는 RTX 그래픽 카드 제품군으로 만 제한되며 이전 GTX 시리즈 카드 또는 AMD의 카드에서 사용할 수 없음을 의미합니다.
Nvidia의 Tensor 코어는 DLSS에 필요한 처리를 처리합니다. – 이미지 : Nvidia
시각적 품질 저하 없음
DLSS의 특징은 매우 인상적인 품질 보존입니다. 게임 메뉴를 사용하는 전통적인 업 스케일링을 사용하면 플레이어는 낮은 해상도로 렌더링 된 후 게임의 선명도와 선명도가 부족함을 확실히 알 수 있습니다. 이것은 DLSS를 사용하는 동안 문제가되지 않습니다. 이미지를 더 낮은 해상도 (종종 원래 해상도의 66 % 정도)로 렌더링하지만 결과적으로 확대 된 이미지는 기존의 확대에서 얻을 수있는 것보다 훨씬 낫습니다. 대부분의 플레이어가 기본적으로 더 높은 해상도로 렌더링 된 이미지와 DLSS로 업 스케일 된 이미지의 차이를 구분할 수 없을 정도로 인상적입니다. 게이머는 항상 품질과 성능 사이의 균형을 찾고 있기 때문에 이것은 게임에서 획기적인 업적입니다. DLSS를 사용하면 둘 다 얻을 수 있습니다.
DLSS는 시각적 품질에 타협하지 않습니다. – 이미지 : Nvidia
상당한 성능 향상
DLSS의 가장 눈에 띄는 장점은 DLSS가 켜져있는 동안 성능이 크게 향상된다는 것입니다. 이 성능은 DLSS가 게임을 더 낮은 해상도로 렌더링 한 다음, 모니터의 출력 해상도와 일치시키기 위해 AI를 사용하여 업 스케일링한다는 단순한 사실에서 비롯됩니다. RTX 시리즈 그래픽 카드의 딥 러닝 기능을 사용하여 DLSS는 기본적으로 렌더링 된 이미지와 일치하는 품질로 이미지를 출력 할 수 있습니다.
품질 모드를 사용한 제어 DLSS는 기본 렌더링보다 훨씬 우수한 성능과 이미지 품질을 제공합니다. – 이미지 : Nvidia
레이트 레이싱을 재생 가능하게 만듭니다.
Raytracing은 2018 년에 갑자기 등장했으며 Nvidia가이 기능을 강력하게 추진하고 새 그래픽 카드를 일반적인 GTX 명명 체계 대신 'RTX'로 브랜딩하는 PC 게임의 최전선이되었습니다. 레이트 레이싱은 게임의 시각적 품질을 향상시키는 흥미롭고 독특한 기능이지만, 게임 산업은 아직 기존의 래스터 화 된 렌더링보다 레이트 레이싱 된 렌더링으로 완전히 전환 할 준비가되어 있지 않습니다.
이에 대한 큰 이유는 레이트 레이싱과 함께 제공되는 성능 저하 때문입니다. 단순히 레이트 레이싱을 켜면 일부 게임은 원래 프레임 속도의 최대 절반까지 성능 손실을 경험할 수 있습니다. 즉, 최고급 그래픽 카드에서도 성능이 크게 저하됩니다.
이것이 바로 DLSS가 등장하는 곳입니다. DLSS는 실제로 가장 까다로운 게임에서도이 새로운 기능을 실행할 수 있도록합니다. 이미지를 더 낮은 해상도로 렌더링하고 나중에 시각적 품질의 손실없이 이미지를 업 스케일링함으로써 DLSS는 Raytracing이 일반적으로 게임에 가져 오는 성능 저하를 보상 할 수 있습니다. 이것이 바로 Raytracing을 지원하는 대부분의 게임이 거의 완벽한 경험을 위해 함께 사용할 수 있도록 DLSS를 지원하는 이유입니다.
RayTracing을 사용하여 DLSS를 켤 때 제어 성능이 크게 향상됨 – 이미지 : Nvidia
사용자 정의 가능한 사전 설정
DLSS 2.0은 DLSS에 의해 구축 된 프레임 워크를 더욱 향상시키고 더 많은 사용자 지정 가능한 사전 설정을 도입합니다. 이제 사용자는 품질, 균형, 성능이라는 3 가지 사전 설정 중에서 선택할 수 있습니다. 3 가지 사전 설정 모두 어떤면에서 성능을 향상시키는 반면 품질 사전 설정은 기본 렌더링보다 이미지 품질을 향상시킬 수도 있습니다! DLSS 2.0은 이제 실제로 8K 게임을 가능하게하는 GeForce RTX 3090과 함께 8K 게임용 Ultra Performance 사전 설정을 도입했습니다.
새로운 DLSS 2.0은 1 세대에 비해 크게 향상되었습니다. – 이미지 : Nvidia
후드
Nvidia는 공식 웹 사이트에서 DLSS 2.0 기술의 메커니즘을 설명했습니다. 우리는 Nvidia가 NGX 기반 슈퍼 컴퓨터의 능력을 사용하여 AI 계산을 배우고 더 잘하는 Neural Graphics Framework 또는 NGX라는 시스템을 사용하고 있다는 것을 알고 있습니다. DLSS 2.0에는 AI 네트워크에 대한 두 가지 기본 입력이 있습니다.
- 게임 엔진에 의해 렌더링 된 저해상도, 앨리어싱 된 이미지
- 동일한 이미지의 저해상도 모션 벡터 — 게임 엔진에서도 생성됨
그런 다음 Nvidia는 시간적 피드백이라는 프로세스를 사용하여 프레임이 어떻게 보일지 '추정'합니다. 그런 다음 특수 유형의 AI 자동 인코더가 저해상도 현재 프레임과 고해상도 이전 프레임을 사용하여 픽셀 단위로 고품질 현재 프레임을 생성하는 방법을 결정합니다. Nvidia는 또한 프로세스에 대한 슈퍼 컴퓨터의 이해도를 높이기위한 조치를 동시에 취하고 있습니다.
훈련 과정에서 출력 이미지는 오프라인 렌더링 된 초 고화질 16K 참조 이미지와 비교되며 그 차이는 계속해서 학습하고 결과를 개선 할 수 있도록 네트워크로 다시 전달됩니다. 이 프로세스는 네트워크가 고품질의 고해상도 이미지를 안정적으로 출력 할 때까지 슈퍼 컴퓨터에서 수만 번 반복됩니다.
네트워크가 훈련되면 NGX는 Game Ready 드라이버 및 OTA 업데이트를 통해 AI 모델을 GeForce RTX PC 또는 노트북에 제공합니다. 최대 110 테라 플롭스의 전용 AI 마력을 제공하는 Turing의 Tensor 코어를 통해 DLSS 네트워크는 집약적 인 3D 게임과 동시에 실시간으로 실행될 수 있습니다. 이것은 Turing 및 Tensor Cores 이전에는 불가능했습니다.
지원하다
DLSS는 아직 초기 단계에있는 비교적 새로운 기술입니다. 점점 더 많은 게임이이 기능을 지원하기 시작했지만이를 지원하지 않을 수있는 오래된 게임의 방대한 카탈로그가 여전히 있습니다. 그러나 Nvidia와 AMD가 이제 이러한 기능 (AMD는 곧 DLSS 경쟁자를 발표 할 예정 임)과 차세대 콘솔 인 PlayStation 5 및 다음을 지원하므로 DLSS 및 Raytracing에 대한 막대한 투자가 진행될 것으로 예상 할 수 있습니다. Xbox 시리즈 X.
최근 RTX 3000 시리즈가 출시되면서 Nvidia는이 기능을 지원하는 게임 카탈로그를 확장했습니다. DLSS 2.0은 이제 Cyberpunk 2077, Call of Duty : Black Ops Cold War, Fortnite, Watch Dogs Legion, Boundary 및 Bright Memory : Infinite에 출시됩니다. 이미 DLSS 2.0을 지원하는 다른 주목할만한 타이틀은 다음과 같습니다. 죽음의 좌초 , 축가 , F1 2020, Control, Deliver Us The Moon, MechWarrior 5 및 Wolfenstein : Youngblood.
DLSS 2.0을 지원하는 게임 목록은 계속 증가하고 있습니다. – 이미지 : Nvidia
이 라이브러리는 결코 거대하지 않지만 DLSS만큼 인상적인 기술의 미래 잠재력을 염두에 두어야합니다. 엄청난 성능 향상과 다양한 기능 세트를 통해 DLSS는 특히 Raytracing과 같은 획기적인 기술을 통해 가까운 미래에 게임의 중심이 될 수 있습니다. Nvidia는 또한 DLSS 기술이 AI를 통해 지속적으로 학습하고 개선하고 있다고 주장합니다. 이는 높은 프레임 속도에서 놀라운 비주얼을 즐기려는 모든 PC 게이머에게 좋은 일입니다.
결론
DLSS 또는 Deep Learning Super Sampling은 Nvidia에서 개발 한 놀랍도록 인상적인 기술입니다. 이미지 품질을 전혀 손상시키지 않으면 서 기존의 기본 렌더링에 비해 성능이 크게 향상되었습니다. 이는 Nvidia의 AI 및 딥 러닝 분야의 광범위한 작업을 통해 가능합니다.
RTX 시리즈 그래픽 카드의 힘을 활용하는 DLSS는 거의 구별 할 수없는 이미지 품질을 기본 해상도로 제공하는 동시에 레이 트레이싱 및 4K와 같은 더 높은 해상도를 재생할 수있는 큰 프레임 속도 범프를 제공 할 수 있습니다. DLSS는 지원되는 게임 라이브러리를 계속 확장하고 있으며, 게이머가 원하는 프레임 속도로 좋아하는 비주얼을 즐길 수 있도록 계속해서 개선되기를 바랍니다.
