¿Qué es DLSS y como debería usarlo en los juegos?

El avance de la tecnología es imparable, sobre todo cuando se trata del equipo necesario para que los juegos parezcan increíbles. Cada año, se añade un nuevo conjunto de siglas para gráficos complicados, y las tarjetas se vuelven más rápidas.

Al mirar las opciones gráficas de los juegos de PC, puede resultar difícil entender lo que significan todos estos términos. MSAA, FXAA, SMAA y WWJD son algunos ejemplos. Quizá no el último.

Si has comprado recientemente una nueva tarjeta gráfica Nvidia GeForce RTX, ahora puedes activar DLSS. Se trata de una abreviatura de Deep Learning Super Sampling en los juegos de ordenador. Es un componente clave de las nuevas características de hardware de las tarjetas RTX de Nvidia.

En el momento de escribir este artículo, solo las siguientes tarjetas tienen el hardware para soportar DLSS:

• Tarjeta Grafica RTX 2060
• Tarjeta Grafica RTX 2060 Super
• Tarjeta Grafica RTX 2070
• Tarjeta Grafica RTX 2070 Super
• Tarjeta Grafica RTX 2080
• Tarjeta Grafica RTX 2080 Super
• Tarjeta Grafica RTX 2080 Ti

La pieza especifica del hardware en cuestión es un núcleo llamado "Tensor". Hay un número variado de estos procesadores especializados en cada modelo.

• Se utiliza para acelerar los procedimientos de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo. Si no se utiliza DLSS, esa parte de la tarjeta permanece inactiva. Puedes usar DLSS si tienes una GPU nueva y brillante, pero si no lo haces, no estarás sacando el máximo partido a tu nuevo hardware.
• Hay algo más que eso.
• Para comprender plenamente la importancia del DLSS, es necesario considerar primero algunos factores adicionales.

Un desvío rápido hacia las resoluciones internas y la mejora

Los televisores y monitores modernos tienen lo que se conoce como resolución “nativa”. Esto significa que el número de píxeles realmente presentes en la pantalla es constante. Si la imagen en la pantalla no tiene la misma resolución que la imagen original, hay que "ampliarla" para que se ajuste a la pantalla.

Por ejemplo, cuando una imagen exportada en HD se visualiza en una pantalla 4K, pueden apreciarse bordes en bloque o dentados. Con la fotografía digital, la imagen se amplía demasiado, dando la impresión de que hay omisiones. De hecho, las imágenes en alta definición se ven bien en los televisores 4K, pero no son tan vívidas como las imágenes nativas del cine 4K. En este ejemplo, el televisor está equipado con un upscaler, un dispositivo que procesa y filtra las imágenes de baja resolución para que se vean mejor.

El problema es que la calidad del hardware de reescalado varía mucho según el fabricante y el modelo de pantalla. Por este motivo, las GPU suelen utilizar sus propios métodos de escalado.

Si compras una videoconsola "profesional", podrás visualizar la imagen original en 4K sin necesidad de cambiar la imagen en la pantalla para que se vea mejor. Esto significa que el diseñador del juego tiene un control total sobre el aspecto final del mismo.

Por otro lado, la propia consola no funciona en resolución 4K. Debido a la menor resolución "interna", el procesador gráfico no tiene que trabajar tanto. De este modo, la imagen se escala para que se vea lo mejor posible en una pantalla de alta resolución.

El DLSS, por su parte, es una forma inteligente de ejecutar juegos de PC a una resolución inferior a la nativa y utilizar la tecnología DLSS para que se vean mejor en una pantalla conectada. En teoría, esto debería tener un impacto significativo en el rendimiento.

El DLSS suena parecido a lo que hacen las consolas 4K, pero es ligeramente diferente.

¿De qué se trata el bit de "aprendizaje profundo"?

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales simuladas. Con esta herramienta, se puede observar digitalmente cómo las neuronas del cerebro aprenden y resuelven problemas.

Esta tecnología permite a los ordenadores reconocer rostros y a los robots comprender su entorno y desplazarse. También es relevante para la reciente epidemia de noticias falsas, por ejemplo. Esto es lo que hace que el DLSS sea único.

Las redes neuronales requieren un proceso llamado "entrenamiento", que muestra a la red cómo debe funcionar. Cuando a la red se le muestren diferentes rostros, los reconocerá. De este modo, aprende los rasgos y patrones faciales típicos. Una vez aprendida esta lección, el animal puede reconocer rápidamente imágenes de personas con caras.

Nvidia entrenó el programa de aprendizaje profundo utilizando gráficos de juegos DLSS. La red neuronal aprende cómo debe ser el juego con una visualización a nivel de superordenador.

A continuación, "imagina" cómo sería la imagen si la creara una máquina mucho más potente que tú. Algunos pueden pensar que esto parece magia negra, pero lo entendemos. No eres el único que piensa así.

Cuándo usar el DLSS

Para aprovechar las ventajas del DLSS, primero debes localizar un juego que lo soporte. Por ello, cada juego tiene su propio conjunto de requisitos de DLSS, como la resolución mínima de renderizado.

Sin embargo, el enorme cerebro de Nvidia nunca deja de aprender, y la funcionalidad DLSS de su tarjeta seguirá actualizándose, mejorando la calidad y la compatibilidad con cada título que pueda reproducir.

La forma más sencilla de determinar si conviene o no utilizar DLSS en tus juegos es mirar los resultados. Compáralo con el upscaling estándar o el escalado antialiasing como experimento. Además, el rendimiento es un factor importante. Si no puedes rodar a 60 fotogramas por segundo, el DLSS es una alternativa viable.

El aumento de la velocidad de fotogramas puede degradar el rendimiento de DLSS. Cada fotograma debe ser procesado por los núcleos tensoriales en un periodo de tiempo predefinido. Por el momento, son incapaces de hacerlo con la suficiente rapidez como para jugar con una alta tasa de fotogramas.

El DLSS es más ventajoso cuando se utiliza junto con un monitor de alta resolución (por ejemplo, 4K, ultrawide o 1440p) y una velocidad de fotogramas objetivo de aproximadamente 60 fotogramas por segundo. Además, es una ventaja importante cuando se trata del trazado de rayos, la otra gran característica de la GPU RTX. En algunos casos, DLSS puede compensar la penalización de rendimiento asociada al trazado de rayos.

Esto es todo lo que tienes que tener en cuenta antes de decidir si quieres utilizar DLSS o no. Si no te gustan los resultados ahora, vuelve a comprobarlo dentro de unos meses para ver qué ha cambiado.