¿Qué es el DLSS 2.0? Lo que debes saber

DLSS 2.0

¿Qué es el DLSS 2.0?

DLSS son las siglas de «Deep Learning Super Sampling», una tecnología desarrollada por Nvidia que permite mejorar el rendimiento de un videojuego manteniendo la misma calidad gráfica. Concretamente, es una técnica de representación basada en la inteligencia artificial, una red neuronal que permite obtener los resultados indicados anteriormente. Ya hemos dedicado un artículo en el que explicamos cómo funciona esta tecnología: Qué es Nvidia DLSS y cómo funciona.

Te recomendamos que lea este artículo antes de seguir adelante, ya que aquí trataremos principalmente las innovaciones introducidas en el DLSS 2.0. Sin embargo, haremos algunas referencias y explicaremos algunos conceptos de nuevo, así que si tienes una idea general de lo que es el Supermuestreo de Aprendizaje Profundo, puedes seguir leyéndolo.

Nvidia está muy centrada en esta tecnología, por lo que ha continuado su desarrollo, a pesar de que desde la disponibilidad de las tarjetas gráficas RTX (finales de 2018) no ha habido muchos títulos compatibles con la DLSS. Nvidia ha decidido continuar su camino no sólo porque crear una tecnología que pueda mejorar el rendimiento de los juegos y al mismo tiempo preservar la calidad de los gráficos es sin duda algo muy apreciable, sino sobre todo para dar un nuevo impulso a la adopción del Ray Tracing. Esta técnica de renderizado, que hemos explicado en este artículo, requiere muchos recursos computacionales, y al activarla se corre el riesgo de disminuir significativamente la fluidez del juego (cantidad de FPS generado).

La DLSS puede ayudar en este contexto, ya que al permitirle aumentar la cantidad de FPS generados en un juego por una tarjeta gráfica, habrá más espacio para permitir también el Ray Tracing, manteniendo una fluidez que hace el juego perfectamente disfrutable. O, para verlo desde otro lado, será posible utilizar estas técnicas con tarjetas gráficas de gama baja, sin necesidad de comprar, a cualquier precio, una tarjeta RTX de gama alta.

En resumen, las ventajas son muchas, y la versión 2.0 de la DLSS pretende ampliar todas las ventajas que se acaban de describir, mejorando aún más el rendimiento de la tecnología y adoptando algunas soluciones que, sobre el papel, permitirán que más juegos se integren en la DLSS 2.0 y que más usuarios aprovechen sus ventajas.

Requisitos técnicos

Los requisitos técnicos para acceder a la DLSS 2.0 no son diferentes a los de la DLSS en la primera versión, es decir, hay que tener una tarjeta gráfica de la serie RTX. Las operaciones necesarias para manejar esta técnica de renderizado son realizadas por Tensor Core, unidades de hardware específicas implementadas en las GPUs Nvidia que faltan en las tarjetas gráficas GTX.

Esto significa que el coste que tendrás que hacer empieza desde unos 350-400 euros, el coste de un RTX 2060, hasta más de 1000 euros por el RTX 2080 Ti.

El rendimiento de DLSS 2.0 no será idéntico en todas las tarjetas gráficas, porque, como es habitual, el número de núcleos tensores cambia dependiendo del modelo de tarjeta gráfica (y por tanto de la GPU). Por ejemplo, el procesador gráfico del TU106 usado por el RTX 2060 integra 240 Núcleos Tensores, menos de la mitad de los 544 de la GPU del TU102 usada por el RTX 2080 Ti.

NVIDIA DLSS 2.0

Esta diferencia no suele afectar al rendimiento de calidad de la DLSS, sino al rendimiento de la tarjeta gráfica. Pero con la segunda versión de la DLSS, Nvidia también ha intentado mejorar este aspecto, como veremos en un momento.

Además de la tarjeta gráfica, no hay requisitos técnicos adicionales para aprovechar la DLSS 2.0. Excepto que el videojuego en sí debe ser compatible.

Novedades de DLSS 2.0

El DLSS 2.0 trae principalmente tres nuevas características en comparación con la primera versión:

  • Un nuevo modelo de IA utiliza los núcleos tensores de forma más eficiente, aumentando el rendimiento;
  • Una red genérica para todos los juegos;
  • Tres niveles de calidad.

El nuevo modelo de IA

Empecemos con el nuevo modelo de IA, es decir, nuevos algoritmos que gestionan las actividades realizadas por los núcleos tensores para permitir la renderización a través de la DLSS. Lo que Nvidia ha hecho no es más que mejorar el rendimiento en este caso. Descripción trivial, que sin embargo abre escenarios muy interesantes. La primera es sin duda lo que hemos mencionado anteriormente, a saber, la posibilidad de permitir el uso de la DLSS en todas las tarjetas gráficas compatibles sin demasiadas restricciones.

El aumento de la base de usuarios capaces de aprovechar una determinada tecnología animará a los desarrolladores a integrarla en sus juegos y a mejorar su difusión. Por lo tanto, se trata de un punto importante y nada trivial, que permitirá a Nvidia hacer más importantes las tecnologías propietarias, aumentando así el valor de sus tarjetas gráficas de la serie RTX.

La red neural

Para entrenar la red neural, la primera versión de la DLSS tuvo que ser alimentada por imágenes de un juego en particular. Refresquemos el funcionamiento de la tecnología con una explicación muy simplificada: la inteligencia artificial que hay detrás de la DLSS está hecha para aprender, lo que en este caso significa reconocer los elementos que componen la escena de un videojuego, y luego mejorar su representación gráfica. Mejorar la calidad significa principalmente ser capaz de ofrecer imágenes nítidas y detalladas. Si la red neuronal se somete a una serie de imágenes que contienen un signo con escritura, poco a poco comprenderá cómo es ese signo y la escritura, y aprenderá a hacer los bordes y la escritura cada vez más nítidos.

Recuerde que el secreto de la DLSS que le permite generar más rendimiento está ligado a la resolución de renderizado. La imagen que se ve en la pantalla se renderiza a una resolución inferior a la requerida (por ejemplo, con una pantalla de 4K, la imagen se renderiza a 1440p), y luego se aumenta de escala sólo en las últimas etapas del proceso de renderización, justo antes de la fase de salida, es decir, la visualización en pantalla. Por lo tanto, es necesario que la red neuronal sea capaz de reconocer todos los elementos de la pantalla, porque debe ser capaz de compensar la falta de píxeles (y por lo tanto de precisión y detalle), debido a la menor resolución. De esta manera, podrá reconstruir imágenes de la mejor manera posible, yendo más allá de lo que el motor gráfico del juego puede hacer, simplemente puliendo el código que los desarrolladores han creado.

DLSS 2.0

Por lo tanto, la DLSS inicial tenía una seria limitación en cuanto a «imágenes que pudieran ser estudiadas» y luego reconstruir las escenas de la mejor manera posible, ya que se limitaban a juegos individuales. Esto implicó una especie de «apuesta» por parte del desarrollador que decidió integrar la DLSS. Una vez hecho el juego, la DLSS comenzó a capturar la información necesaria para entrenar la red neural, sólo para ese juego, y después de algún tiempo se podía esperar buenos resultados, es decir, un mejor rendimiento con (al menos) el mantenimiento de la calidad original sin la DLSS.

Por lo tanto, el DLSS 2.0 va más allá, abriendo el análisis de imágenes más genéricas. Esto no significa que pueda entrenar la red neural en cualquier juego, para cualquier elemento. La razón es que los gráficos de los juegos y los motores gráficos en sí son diferentes, por lo que un determinado elemento de un juego puede ser muy diferente de otro juego. Sin embargo, hay elementos con características comunes a muchos títulos, como la representación de los efectos del fuego, el agua o las partículas. Así que la apertura de la que hablaba se aplica principalmente a estos elementos. No representa un cambio trascendental en el enfoque, pero ciertamente representa una oportunidad de mejora. De esta manera, no sólo los juegos que soportan DLSS 2.0 podrán ofrecer mejores efectos, sino que la red neural tardará menos tiempo en mejorar su renderizado, y (de nuevo) los desarrolladores tendrán un obstáculo más fácil por delante si quieren integrar esta tecnología.

Tres niveles de calidad: calidad, equilibrio y rendimiento

Los juegos compatibles con DLSS 2.0 te permitirán elegir tres modos de renderizado, llamados «calidad», «equilibrio» y «rendimiento».

La elección de uno u otro modo afecta principalmente, si no únicamente, a la resolución de la representación. Cuanto más alta sea la resolución adoptada, mejor será el resultado, pero también mayor será el rendimiento necesario.

Creemos que esta elección también se hizo principalmente para facilitar la adopción de la DLSS y su utilización por los usuarios. Aquellos que no quieran invertir miles de euros en una tarjeta gráfica RTX de alta gama, también tendrán acceso a DLSS 2.0 en su forma básica. Aquellos que posean un RTX 2080 Ti, por ejemplo, podrán aprovechar el más alto nivel de calidad disponible.

Obviamente no estamos ante una regla, principalmente porque el rendimiento también cambia según el juego, y porque habrá quienes prefieran más fluidez a expensas de un nivel de calidad inferior.

En el nivel más alto, es decir, «Rendimiento», puedes activar hasta una súper resolución 4X.

Lista de juegos compatibles con DLSS 2.0

En el momento de escribir este artículo, hay cuatro videojuegos compatibles con DLSS 2.0: Control, Deliver Us The Moon, MechWarrior 5: Mercenaries y Wolfenstein: Youngblood.

Aumento del rendimiento

Estamos trabajando en pruebas en nuestro laboratorio para probar el DLSS 2.0. Tan pronto como la prueba esté en línea, insertaremos el enlace. Por ahora podemos informar de los aumentos anunciados por Nvidia. Abajo pueden ver todos los gráficos, sólo les mostraremos algunos casos de muestra.

Control

Con Control, en «Modo de Calidad», a una resolución de 1080p y 1440p, permitiendo que la DLSS casi duplique su rendimiento (+70/80% de FPS). Cabe señalar que el uso de esta tecnología permite superar las barreras de los 30 y 60 FPS con tarjetas gráficas incluso en bandas bajas (en la línea RTX), transformando un juego de «desagradable» a «agradable» hasta 60 FPS.



Quizás los resultados más impresionantes están en la resolución de 4K, donde la DLSS 2.0 hace que el juego sea utilizable (38 FPS) incluso con un RTX 2060, y luego empuja un RTX 2080 Ti hasta casi 70 FPS, desde menos de 30 FPS en el modo clásico sin DLSS.

No nos detengamos en la calidad gráfica. En los ejemplos dados por Nvidia, obviamente el resultado es mejor en general.

MechWarrior 5

Este título es una oportunidad para evaluar el aumento de rendimiento con un juego en sí mismo no particularmente pesado, o al menos no tanto como otros títulos.



Con una resolución de 1440p, la habilitación del DLSS 2.0 permite que un RTX 2060 atraviese la barrera de los 60 FPS, y la barrera de los 30 FPS con una resolución de 4K. Ninguna tarjeta RTX puede manejar fácilmente los 60 FPS a una resolución de 4K, pero la habilitación de la DLSS permite que todas las tarjetas a partir de la RTX 2070 SUPER alcancen y superen la barrera de los 60 FPS.

Deliver Us The Moon

De nuevo, se siente como un milagro. Centrémonos en la resolución 4K: un RTX 2060 casi triplica el rendimiento de un promedio de 15 FPS a 40 FPS. Un RTX 2080 Ti, que apenas superó los 30 FPS, con DLSS 2.0 habilitado supera los 70 FPS.

Wolfenstein: Youngblood

Con Young Blood nos centramos de nuevo en los aumentos porcentuales a una resolución de 4K, con una duplicación del rendimiento de todas las tarjetas gráficas a partir de RTX 2060 SUPER, lo que permite que todos los modelos superen el umbral de 60 FPS.

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