NVIDIA’nın DLSS teknolojisinin getirilerine ve nasıl çalıştığına bakıyoruz.
Hem ekran kartı üreticileri hem de oyun geliştiriciler daha iyi bir görsel deneyim için yıllardır yeni teknolojiler üstünde çalışıyor. Bu konuda üstünde belki de en çok kafa yorulan konu ise Anti-Aliasing olarak adlandırılan kenar düzeltme. MSAA, CSAA, FXAA, MLAA, TXAA ve MFAA gibi bütün algoritmaların amacı oyunlarda daha yumuşak kenarlar elde etmek. Öte yandan bütün bu teknolojiler ekran kartının pikselleştirme motorundan (Rasterisation) yararlanıyordu. Nihayet DLSS ile birlikte NVIDIA, kenar düzeltme konusunda yapay zekayı devreye sokuyor ve bunun için Tensor çekirdeklerini kullanmaya başlıyor. İşte bu yazımızda yeni nesil kenar düzeltme teknolojisi DLSS’yi açıklıyoruz.
DLSS nedir?
Deep Learning Super Sampling (Derin Öğrenme destekli Süper Ölçekleme, DLSS), yoğun, detaylı ve gelişmiş grafiklere sahip, büyük render yükü getiren oyunlarda, kare hızlarınızı artırmak için yapay zekanın gücünü kullanan, NVIDIA’nın RTX tabanlı kenar düzeltme teknolojisidir. DLSS ile oyuncular, yüksek ve stabil kare hızlarını korurken, daha yüksek çözünürlükleri ve ayarları kullanabilmekte.
DLSS nasıl çalışıyor?
DLSS, ilk olarak hedef oyundan kenar yumuşatma (anti aliasing) işlemi görmemiş birçok kareyi alır ve ardından, her biri için süper örnekleme (super sampling) veya birikimli işleme (accumulation rendering) kullanarak, birbirine uyan mükemmel kareler oluşturur.
Bu uyumlu kareler, NVIDIA’nın süper bilgisayarına gönderilir. Süper bilgisayar DLSS modelini, kenar yumuşatma (anti aliasing) işlemi görmemiş girdileri tanımak ve DLSS ekibinin verdiği mükemmel kareler ile mümkün olduğunca eşleşen, yüksek kaliteli ve kenarları yumuşatılmış görüntüler oluşturmak üzere eğitir.
Daha sonra işlem tekrarlanır ancak bu sefer model, kenar yumuşatma (anti aliasing) uygulamak yerine, ek pikseller üretmesi için eğitilir. Bu, giriş çözünürlüğünün artması ile sonuçlanır. Her iki tekniğin birleştirilmesi ekran kartının, doğal monitör çözünürlüğünü daha yüksek kare hızlarında oluşturmasına olanak tanır.
DLSS en büyük kazancı hangi koşullarda sağlamakta?
DLSS teknolojisinin sonuçları farklılık göstermekte zira DLSS, her oyunun kendi sistemine, içeriğinin karmaşıklığına ve modelinin eğitime harcanan süreye bağlı olarak farklı özellikler ediniyor.
DLSS, ekran kartı iş yükünün fazla olduğu durumlarda, kare hızlarını artırmak için tasarlanmıştır. (Kare hızınız düşük olduğunda, ancak ekran kartınız darboğaz veya diğer sınırlamalar olmaksızın tam kapasitesinde çalıştığı durumlarda). Oynadığınız oyunda ekran kartınızla halihazırda yüksek kare hızları alıyorsanız, görüntüyü DLSS ile işlemek ekran kartının yeni kareler oluşturmasını sağlamaktan daha yavaş olacaktır. Bu durumda DLSS, kare hızınızı iyileştirmeyeceği için kullanım dışı kalır.
Bunun yanında, oyununuz ekran kartını limitlerinde kullanıyorsa ve FPS düşüşü yaşıyorsanız (örneğin, FPS 60’ın altındaysa), DLSS optimum seviyede performans artışı sağlar. (Not: 60 FPS yaklaşık bir değerdir. Tam değerler oyuna ve hangi grafik ayarlarında oynandığına göre değişiklik gösterebilir)
Teknik detaylara inmemiz gerekirse, DLSS, derin nöral ağı çalıştırmak için kare başına sabit bir ekran kartı kullanım süresi gerektirir. Bu nedenle, daha düşük kare hızlarında veya daha yüksek çözünürlüklerde çalışan oyunlar, DLSS’den daha fazla yararlanır. Yüksek kare hızlarında veya düşük çözünürlüklerde çalışan oyunlar için DLSS performansı arttırmakta yardımcı olmayabilir.
Ekran kartının kare oluşturma süresi, DLSS modelini çalıştırmak için gereken süreden daha kısa olduğunda, DLSS teknolojisi otomatik olarak devre dışı kalır. DLSS, yalnızca performans artışı elde edeceğiniz durumlarda etkinleştirilebilir. DLSS kullanılabilirliği oyundan oyuna değişebilir. Ayrıca ekran kartınızın modeline ve kullandığınız çözünürlüğü de bağlıdır. Örneğin 1080p çözünürlükte zaten yüksek performans veren Battlefiled V’te DLSS ayarının devre dışı olduğunu görebilirsiniz.
DLSS görüntü netliğini bozuyor mu?
DLSS yeni bir teknoloji ve her gün daha da iyi olmaya çalışıyor.
DLSS, Turing ve Ampere mimarisinin Tensor çekirdeklerinden yararlanmak ve ekran kartı kullanımının yüksek olduğu durumlarda, avantaj elde etmek, FPS kayıplarını önlemek için oluşturuldu. DLSS, temelinde 4K çözünürlük için oluşturulmuş bir teknoloji. Bunun yanında, farklı çözünürlüklerde de kullanılabilir ancak sonuç aynı olmayacaktır.
DLSS’yi 4K çözünürlükte kullandığınızda, son kareyi oluşturabilecek yaklaşık 3,5 – 5,5 milyon piksel bulunurken; FHD çözünürlükte (1920X1080) bu sayı yalnızca 1,0 – 1,5 milyon ile sınırlı kalır. Daha az piksel, daha az veriye yol açar. Bu da DLSS’nin, ana görüntüyü daha zayıf analiz etmesine ve 4K çözünürlüğe göre FHD çözünürlükte daha kötü bir çıktı elde etmesine sebep olur.
Ölçeklenmiş TAA varken neden DLSS kullanmalıyız?
Çözünürlük, kalite ayarları ve oyun motoruna bağlı olarak bazı kullanıcılar bir oyunda TAA’yı, diğerinde ise DLSS’yi tercih edebilir.
Oyun endüstrisi uzun yıllardır TAA’yı kullanıyor ve bazı noktalarda hata yapabildiği, sır olmayan bir gerçek. TAA, birden çok kareden üretilir ve DLSS’nin daha iyi üstesinden gelme eğiliminde olduğu yüksek hareketli gölgelenme (ghosting) ve titreme (flickering) sorunları gibi hatalara yol açabilir.
DLSS 1.0
DLSS ekibi önce hedef oyundan birçok bozuk kenar içeren çerçeve çıkarır ve ardından her biri için süper örnekleme veya yığın render kullanarak eşleşen bir “mükemmel çerçeve” oluşturur. Bu eşleştirilmiş çerçeveler, NVIDIA’nın süper bilgisayarına beslenir. Süper bilgisayar, DLSS modelini bozuk kenarları tanımak ve “mükemmel çerçeve” ile olabildiğince yakından eşleşen yüksek kaliteli, kenarları yumuşatılmış görüntüler oluşturmak üzere eğitir. NVIDIA daha sonra işlemi tekrarlar, ancak bu sefer modeli kenar düzeltme uygulamak yerine ek pikseller üretmesi için eğitir. Bu, giren karenin çözünürlüğünü artırma etkisine sahiptir. Her iki tekniğin birleştirilmesi, GPU’nun tam monitör çözünürlüğünü daha yüksek kare hızlarında oluşturmasını sağlar.
DLSS 2.0
DLSS 2.0, yapay zeka ağına iki önemli girdi sağlar:
- Oyun motoru tarafından oluşturulan düşük çözünürlüklü, bozuk kenarlı kareler.
- Düşük çözünürlüklü, aynı görüntülerin hareket vektörleri – bunlar da oyun motoru tarafından oluşturulmuştur
Hareket vektörleri bize sahnedeki nesnelerin kareden kareye hangi yöne hareket ettiğini söyler. Bir sonraki karenin nasıl görüneceğini tahmin etmek için bu vektörleri önceki yüksek çözünürlüklü çıktıya uygulayabiliriz. Geleceği bilgilendirmek için geçmişi kullandığından dolayı bu sürece “geçici geri bildirim” diyoruz.
NVIDIA DLSS 2.0 Mimarisi
Evrişimli otomatik kodlayıcı adı verilen özel bir yapay zeka ağı türü, piksel bazında daha yüksek kaliteli bir karenin nasıl üretileceğini belirlemek için düşük çözünürlüklü mevcut kareyi ve yüksek çözünürlüklü önceki kareyi alır.
Eğitim süreci sırasında, çıktı görüntüsü çevrimdışı olarak oluşturulan, ultra yüksek kaliteli 16K referans görüntü ile karşılaştırılır ve fark, öğrenmeye ve sonuçlarını iyileştirmeye devam edebilmesi için ağa geri iletilir. Bu işlem, ağ güvenilir bir şekilde yüksek kaliteli, yüksek çözünürlüklü görüntüler verene kadar süper bilgisayarda on binlerce kez tekrarlanır.
Ağ eğitildikten sonra NGX, AI modelini Game Ready Sürücüler ve OTA güncellemeleri aracılığıyla GeForce RTX PC veya dizüstü bilgisayara sunar. Turing’in Tensor Çekirdekleri 110 teraflop’a kadar özel AI işlem gücü sunarken, DLSS ağı, yoğun bir 3D oyunla eş zamanlı olarak çalıştırılabilir. Bu, Turing ve Tensor Çekirdeklerinden önce mümkün değildi.
DLSS ve ekran kartları hakkında merak ettiğiniz soruları, Technopat Sosyal’de sorabilir; makale hakkındaki görüş ve önerilerinizi yorumlarda belirtebilirsiniz.
