Grafik dünyasında yazılım konusunda büyük farkla önde olan NVIDIA, her dönem yeni bir teknolojiyle karşımıza çıkıyor. DLSS (Deep Learning Super Sampling) teknolojisi artık oyunların ayrılmaz bir parçası haline geldi. Öte yandan şirket, DLAA gibi farklı teknolojilerle de oyunculara seçenekler sunuyor.
DLAA ilk olarak GeForce RTX 20 ve GeForce RTX 30 serisini destekleyecek şekilde 2021 Eylül ayında duyurulmuştu. DLSS ile aynı sistem üzerine inşa edilen bu yeni teknik, oyun grafiklerinde kenar yumuşatmayı iyi hale getirmek, daha kaliteli görseller sunmak üzere geliştirildi.
Peki DLAA gerçekten başarılı mı yoksa sadece bir pazarlama aracı mı? Şimdi bu kenar yumuşatma teknolojisi hakkındaki detaylara derinlemesine bakacağız.
NVIDIA DLAA Nedir?
Deep Learning Anti-Aliasing (DLAA), Deep Learning Super Sampling (DLSS) ile aynı işlem hattını kullanan bir kenar yumuşatma özelliğidir. Başka bir deyişle, görüntü yükseltme tarafı bulunmayan DLSS teknolojisi olarak özetleyebiliriz. NVIDIA, görüntüyü yükseltmek yerine yapay zeka destekli teknolojisini doğal çözünürlükte daha iyi kenar yumuşatma için kullanıyor.
Oyun ayarlarında sıkça karşılaştığınız anti-aliasing (kenar yumuşatma) özelliği, video oyunlarında kenar yumuşatma sorunlarını çözmek üzere kullanılmakta. Pikseller oluşturulduktan sonra ekrana bir ızgara düzeninde yansıtılır. Bu nedenle ekrandaki nesnelerin kenarında bloklu, merdiven basamağına benzer şeyler görebilirsiniz.
Bundan yabancı kaynaklarda “jaggies” olarak da bahsedilir. Jaggies’i “grafiklerdeki tırtıklı görünüm” olarak tanımlayabiliriz. Geliştirilen çeşitli kenar yumuşatma teknikleri ise pikseller arasındaki boşlukları doldurmaya çalışarak nesnelerin kenarlarının daha düzgün, pürüzsüz görünmesini sağlar.
Oyuna girdikten sonra ekrandaki yeşilliklere, çitlere veya düz çizgilere sahip herhangi bir nesneye dikkatlice bakın. Yakından baktığınızda testere ucuna benzer tırtıklı bir yapı görebilirsiniz.
Göze hoş gelmeyen bu görüntüden kurtulmak üzere üç ana kenar yumuşatma tekniği kullanılmakta: çok örneklemeli kenar yumuşatma (MSAA), hızlı yaklaşık kenar yumuşatma (FXAA) ve zamansal kenar yumuşatma (TAA). Bunların hepsi ortalama bir renk değeri oluşturmak için piksel örneklerini alır ve pürüzleri ortadan kaldırmak için ortak bir renk oluşturmaya çalışır. Ancak tekniklerin işleyişinde bazı nüanslar var.
MSAA en zahmetli olanıdır; burada her piksel birden fazla noktadan örneklenir ve eksik yerleri doldurmak için sonucun bir ortalaması alınır. TAA benzer olsa da aynı pikseli birden çok kez örneklemek yerine zamansal (zamana dayalı) verileri kullanır. TAA, böylelikle benzer düzeyde kalite sağlarken genel olarak daha verimli çalışır. Son olarak, FXAA en az çaba gerektiren yöntemdir. TAA gibi pikselleri yalnızca bir kez örnekler, ancak referans olarak geçmiş kareleri kullanmaz. Kenar yumuşatma işlemi sırasında yalnızca belirli bir kare için ekranında görünen nesneye odaklanır. Bu da görüntü kalitesinden ödün vermek pahasına olsa bile FXAA’yı MSAA ve TAA’dan çok daha hızlı hale getirir.
Kenar yumuşatma tekniklerine yakından değindik zira DLAA ve DLSS’yi anlamak için bunlar önemli. DLAA aslında tıpkı TAA gibi çalışıyor, ancak her pikseli örneklemek yerine eksik verileri tamamlamak için yalnızca bir kareden diğerine değişen pikselleri örnekler. DLAA ayrıca makine öğrenimini kullanarak kenar yumuşatma tekniğini geliştirmek üzere çok daha fazla bilgi sağlamakta.
NVIDIA DLAA Nasıl Çalışıyor?
DLSS’nin çalışma mantığı hakkında biraz bilginiz varsa aslında DLAA hakkında da fikir sahibisiniz demektir. Teknik temelde aynı, sadece farklı şekilde uygulanıyor. DLSS bir görüntüyü yükseltmeye odaklanıyor olsa da esasen bir kenar yumuşatma tekniğidir. DLAA ise yükseltme yapmaz lakin kenar yumuşatma konusunda başarılıdır.
DLAA, RTX 20 serisinden itibaren kullanılmaya başlayan özel Tensor çekirdekleri ve bir yapay zeka modeli kullanarak çalışmakta. Yeşil ekibin mühendisleri, oyun motoru tarafından işlenen düşük çözünürlüklü, tırtıklı görüntülerin yanı sıra aynı düşük çözünürlüklü sahneden hareket vektörleriyle besleyerek eğitiyor. Bu işlem sırasında yapay zeka modeli düşük çözünürlüklü görüntü 16K referans görüntüyle kıyaslanıyor.
NVIDIA sonrasında bir modeli GPU sürücüsünde bir araya getiriyor ve kullanıma açıyor. RTX 00, RTX 30 ve RTX 40 serisi ekran kartlarında fiziki olan yer alan Tensor çekirdekleri, sürücüyü indirdikten sonra siz oyun oynarken yapay zeka modelini gerçek zamanlı olarak çalıştıracak hesaplama gücünü üretiyor.
DLAA’yı anlamak için TAA’ya tekrar bakmamız gerekiyor. Daha önce de söylediğimiz gibi TAA, birden fazla örnek toplayan MSAA’nın aksine piksel başına yalnızca bir örnek toplamakta. Bu örnekler ortalama bir renk değeri sağlamak için toplanıyor. TAA ise örnek toplarken pikselleri titreterek birden fazla örnek almadan ortalama için daha fazla bilgi topluyor.
Bu harika bir çözüm ve performanstan fazla ödün vermiyoruz. Sorun şu ki TAA hareketli nesnelerle baş etme konusunda pek iyi değil. Titreşimli piksellerden alınan örnekler, sahnedeki bir şey hareket ettiğinde kullanılamaz hale geliyor ve bu da TAA’nın gölgelenme efekti yaratmasına neden oluyor.
DLAA temelde TAA ile aynı diyebiliriz, ancak ekstra olarak hareketlilikle ilgili problemleri de çözüme kavuşturuyor. Yapay zeka modeli sahne boyunca hareketi, ışık değişikliklerini ve kenarları izleyebilirken elde ettiği veriler sayesinde ayarlamalar yapabiliyor. Böylelikle bize daha temiz, daha sorunsuz bir görüntü sunuluyor.
Öte taraftan, DLAA aslında DLSS ile aynı şekilde çalışıyor. Aradaki tek fark, DLSS’nin büyük bir performans kazancıyla birlikte kabul edilebilir düzeyde görüntü kalitesi sunabilmesidir. DLAA ise performans kaybı yaşatsa da en iyi görüntü kalitesini sağlamak için DLSS ile aynı şekilde kenar yumuşatma kullanmakta.
DLAA Oyunlara Ne Katıyor?
Baştan belirtelim, DLAA teknolojisi DLSS’nin değil TAA’nın yerini alacak. Yani performansı artırmak için yükseltme teknolojisini kullanıyorsanız, DLAA işleri tam tersine çevirecektir.
Aşağıdan 4K’da Maksimum ön ayarlarda alınmış The Elder Scrolls Online ekran görüntülerine bakabilirsiniz. Aynı kare farklı kenar yumuşatma modlarıyla çekildi. 3X yakınlaştırma yapıldığında DLSS ve DLAA arasındaki bazı farklar ortaya çıkıyor. DLSS daha az bilgiyle çalışıyor, bu nedenle çatıdaki kiremitler ve sivri çıkıntının altındaki alan gibi alanlar çamurlu görünüyor.
TAA ve DLAA arasında pek bir fark yok. Aşağı yukarı aynı görseller sunuluyor ve alttaki yeşil yapraklar gibi bazı alanlar TAA ile biraz daha iyi görünüyor. TAA ve DLAA çok benzer kenar yumuşatma teknikleri kullanıyor, bu nedenle benzer görüntüler üretilmesi normal.
Aradaki fark hareket halinde ortaya çıkıyor. Belirtildiği gibi, TAA hareketli senaryoları her zaman iyi şekilde idare edemiyor. DLAA ise bu konuda daha yetenekli. Kısacası, TAA ile aynı görüntü kalitesini gölgeleri ve çeşitli lekeleri yok ederek sunuyor.
Bu arada, daha düşük çözünürlüklerde farkların daha belirgin olacağını belirtelim. Doğal olarak, ekranda daha fazla piksel olması kenar yumuşatma için daha az iş anlamına geliyor. DLSS’nin defalarca kanıtladığı gibi, Tensor çekirdekleri düşük çözünürlüklü sahnelerde yapay zeka modeliyle harikalar yaratabiliyor.
TAA’nın tüm olayı pürüzleri gizlemek için ayrıntıları bulanıklaştırmak, bu da bazen kötü sonuçlara yol açabiliyor. Sonuç olarak, görseller DLAA genel anlamda ve özellikle hareket halinde çok daha keskin görünüyor. Hem DLSS hem de DLAA, makine öğreniminden yararlanan aynı kenar yumuşatma tekniğini kullandığından dolayı benzer görünüyor. Arada büyük farklar olmasa da daha küçük ayrıntılara bakıldığında DLAA daha iyi sonuçlar verebiliyor.
Bir başka örnek:
DLSS ve DLAA
DLSS ve DLAA aynı şeyi yapmasına ve aynı teknolojiyle çalışmasına rağmen bunları birbiriyle karıştırmamamız gerekiyor. DLSS’de görüntü kalitesi bir miktar düşse bile performansta ciddi sıçramalar yaşanabiliyor. DLAA’nın önceliği ise görüntü kalitesi.
DLAA, eksra GPU gücüne ihtiyaç duyan oyunlara uygulanmakta. Kötü haber şu ki bu teknolojiyi kullanmak için minimum RTX 20 serisi bir ekran kartı şart. Belirttiğimiz gibi, Tensor çekirdeklerine büyük iş düşüyor.
DLAA Destekli Oyunlar
- Cyberpunk 2077
- Hogwarts Legacy
- Chorus
- Deep Rock Galactic
- Farming Simulator 22
- Jurassic World Evolution 2
- No Man’s Sky
- The Elder Scrolls Online
- Baldur’s Gate 3
- Call of Duty: Modern Warfare II
- Call of Duty: Warzone 2.0
- Crime Boss: Rockay City
- Judgment
- Lost Judgment
- Lumote: The Mastermote Chronicles
- Marvel’s Spider-Man: Miles Morales
- Marvel’s Spider-Man Remastered
- Monster Hunter Rise
- My Time At Sandrock
- THE FINALS
Zart