NVIDIA, oyunların ayrılmaz bir parçası haline gelen DLSS (Deep Learning Super Sampling) teknolojisiyle PC oyun endüstrisinde bir devrim yarattı. İlk olarak 2018 yılında RTX 2000 ekran kartlarıyla birlikte piyasaya sürülen DLSS, zaman içinde birçok geliştirmeye, yeni özelliklere ve sürümlere ev sahipliği yaptı.
Doğrusu kısa süre içinde hızlıca yol kat edildi. Performansın yanı sıra görsel kalite açısından birçok iyileştirme yapıldı. DLSS 3 ile Frame Generation, DLSS 3.5 ile Ray Reconstruction ve DLSS 4 ile birlikte Multi Frame Generation gibi teknolojiler entegre edildi.
Süper örnekleme ve beraberinde gelen teknolojiler sayesinde oyunları 4K çözünürlükte yüksek FPS ile oynayabiliyoruz. Yeşil takımın yaptığı sihir gerçekten etkileyici, ancak bu olumsuz yönleri olduğu anlamına gelmiyor. Oyunlarınız gerçekte olması gerekenden biraz daha kötü görünebiliyor, hissiyat değişiyor. Konuşmalarımızda genellikle DLSS’yi övüyoruz, bugün de getirdiği dezavantajlara kısaca bakalım istedik.
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 bir görüntü yükseltme platformu. DLSS ile oyuncular yüksek ve stabil kare hızlarını korurken, daha yüksek çözünürlükleri ve ayarları kullanabiliyor.
Örnekleme tekniğiyle ilk olarak oyundan kenar yumuşatma (anti aliasing) işlemi görmemiş birçok kare alınıyor, ardından her biri için süper örnekleme (super sampling) veya birikimli işleme (accumulation rendering) kullanılarak birbiriyle uyumlu yeni kareler oluşturuluyor.
NVIDIA, süper bilgisayarları aracılığıyla yeni DLSS modelleri oluşturmakta. DLSS modelleri, kenar yumuşatma işlemi görmemiş girdileri tanımak ve DLSS ekibinin sağladığı kareler ile mümkün olduğunca eşleşen, yüksek kaliteli ve kenarları yumuşatılmış görüntüler oluşturmak üzere eğitiliyor.
Daha sonra işlem tekrarlanıyor ancak bu sefer model, kenar yumuşatma (anti aliasing) uygulamak yerine ek pikseller üretmesi için eğitiliyor. Her iki tekniğin birleştirilmesi, ekran kartının doğal monitör çözünürlüğünü daha yüksek kare hızlarında oluşturmasını sağlıyor.
Özetle yapay zeka sayesinde üretilen karelerin sayısı yapay olarak artırılıyor, böylelikle daha yüksek FPS değerleri elde edebiliyoruz. Temel olarak bilgisayarınızda yerel olarak işlenen daha düşük çözünürlüklü bir kare alınıyor ve bundan yeni kareler üretiliyor. Ekstra kareler ekran kartı tarafından değil de yapay zeka ile üretiliyor. Bu sayede ekran kartına ekstra yük binmiyor, aksine hafifletiliyor.
Diyelim ki Cyberpunk 2077’yi 4K monitörde DLSS Kalite ayarı etkinken oynuyorsunuz. Burada ekran kartınız oyunu 1440p’de işliyor ve görüntü 4K çözünürlüğe yükseltiyor. Her şey mükemmel gibi görünüyor evet, ancak değil.
Görsel Bozulmalar
Maalesef ki yükseltilmiş çıktı, doğal olarak işlenmiş 4K görüntü kadar iyi görünmeyecektir. İlk bakışta 4K çözünürlüğe oldukça yakın görünse de, oyunlara aşina olan kişiler dikkatli baktığında birçok farklılıkla karşılaşıyor.
Yakından baktığınızda, uzaktaki hareketli nesnelerde (örneğin NPC’ler) gölgelenme ve lekelenme görürsünüz. Bu durum yüksek tempolu oyunlar oynarken kendini daha fazla hissettiriyor. Fortnite, Call of Duty: Warzone, CS:GO ve Valorant gibi rekabetçi oyunlarda DLSS’nin pek tercih edilmediğini biliyorsunuzdur.
Bazı sahnelerde görsel artefaktlar görürseniz şaşırmayın. Tüm oyun ve sahnelerde olmasa bile bazılarında bu mümkün. AMD FSR ve Intel XeSS ise bu konuda DLSS’den daha başarısız diyebiliriz.
NVIDIA, DLSS 4 ile birlikte yeni teknolojiler eklemenin yanı sıra DLSS geneline yayılan iyileştirmeler yaptı. Oyunlarda gölgelenmenin en aza indiğini ve hareketli nesnelerdeki ayrıntıları iyileştiren yeni bir dönüştürücü modelin kullanıldığını iddia ediyorlar.
İyi olan şu ki, DLSS’nin tüm iyileştirmeleri eski seri ekran kartlarına da geliyor. Multi Frame Generation teknolojisi hariç olmak kaydıyla, yapılan geliştirmelerden herkes faydalanabilecek. GPU devi, var gücüyle yapay zeka teknolojilerini ve DLSS’yi geliştirmeye devam ediyor. Kareler orijinal olmadığı için her zaman bazı kusurlar olacaktır, ancak bakalım ne zaman bu kusurlar yok denebilecek seviyelere inecek.
Gecikme Meselesi
Yapay zeka ile yapay olarak daha fazla kare üretmek, oyunlarda daha yüksek FPS elde etmek için mükemmel bir yol, evet. DLSS 3.5, doğal olarak işlenen iki kare arasına bir kare ekleyebiliyor. DLSS 4 ile gelen Multi Frame Generation (Çoklu Kare Üretimi) teknolojisi, kare hızını daha da artırmak için üç kareye kadar çıkabiliyor. Her iki durumda da kare üretimi gecikmeyi artırıyor, çünkü yapay zekanın son işlenen kareyi analiz etmek ve bir sonrakini tahmin etmek için zamana ihtiyacı var. Oyunun olması gerektiği kadar akıcı hissettirmemesinin nedeni, gecikmedeki artışlar.
Gecikme sürelerindeki artış oyuncuların giriş gecikmesi yaşamasına neden oluyor, yani oyun beklediğiniz kadar tepkisel hissettirmeyebiliyor. Tek oyunculu oyunlarda bu çok büyük bir sorun olmasa da, hızlı tempolu çok oyunculu oyunlarda muazzam bir fark yaratıyor. Her milisaniyenin önemli olduğu çevrimiçi oyunları rekabetçi oyunlardan birini oynuyorsanız DLSS’yi açmanızı önermiyoruz. Bu AMD FSR ve Intel XeSS için de geçerli.
Rekabetçi oyunlar tamamen hız, hassasiyet ve anlık karar verme ile ilgili. Herhangi bir gecikme zafer ve yenilgi arasında bir fark yaratabilir.Bu da akla şu soruyu getiriyor: DLSS, rekabetçi oyunlarda performansı potansiyel olarak engelleyebilecek bir gecikme yaratır mı?
Giriş Gecikmesi
DLSS ile ilgili temel endişelerden biri, giriş gecikmesini artırma potansiyeli. Giriş gecikmesi, bir oyuncunun eylemleri ile ekranda buna karşılık gelen yanıt arasındaki gecikmeyi ifade eder. Rekabetçi oyunlarda her milisaniye önemlidir ve giriş gecikmesindeki herhangi bir artış oyuncunun performansını önemli ölçüde etkileyebilir.
Reflex 2 ile Bazı Önlemler Alındı
Üretilen karelerin fazla olması ise gecikme konusunu akıllara getirmekte. İşte o noktada Reflex 2 devreye girecek. Artan giriş gecikmesi Reflex 2 sayesinde telafi edilecek.
2020’deki Reflex’in devamı olan Reflex 2, oyunlardaki gecikmeyi %75’e kadar azaltarak %50’lik iyileştirme sağlayan Reflex 1’i geride bırakıyor. Standart bir gecikme işlem hattı, fare/klavye girişlerini CPU’ya, sonra işleme kuyruğuna ve GPU’ya aktarır. GPU’nun verdiği görüntü çıkışı ise milisaniyelerle ölçülen gecikmelerle gelir.
Reflex, CPU ve GPU’yu daha iyi senkronize etmeyi amaçlayan, güncellenmiş giriş verilerini CPU’dan GPU’ya ihtiyaç duyulmadan hemen önce gönderen, işleme kuyruğunu atlayan ve gecikmeyi 28 ms’ye kadar düşüren bir yazılım geliştirme aracı. NVIDIA’ya göre oyuncuların %90’ı Reflex’i 100’den fazla desteklenen oyunda aktif bırakıyor.
Reflex 2, bu geliştirilmiş sıralama işlemini Reflex 1’den daha hızlı gerçekleştiriyor ve işlem hattına bir bonus katman ekliyor. “Frame Warp” adlı teknoloji süper hızlı fare hareketlerini alıyor, yeni açıyı işlemek yerine mevcut kareyi giriş yönünde çarpıtarak tam bir işleme ihtiyacını ortadan kaldırarak giriş gecikmesini daha iyi oranda azaltabiliyor. Tahmine dayalı algoritma, yeni çarpıtılmış karenin kenarlarındaki boşlukları dolduruyor ve nihayetinde gecikme süresi 14 ms’ye kadar düşebiliyor.
Geliştiricilerin İşi Kolaylaşıyor, Temel Teknolojiler Gelişmiyor
Kısacası geliştiriciler tembelleşiyor, oyunlara eskisi kadar özenmiyorlar. Nasıl olsa DLSS ile performans fazlasıyla artmakta. Oyun yapımcıları, eskiden oyunlarını düşük kaliteli ekran kartlarında oynanabilir hale getirmek için çok çaba harcardı.
Günümüzde durum böyle değil, eskisi kadar optimizasyon yapılmıyor. Bunun farklı sebepleri olsa da, temel olarak DLSS ve FSR gibi yükseltme teknolojilerinin etkisi büyük. Geliştiriciler performansı artırmak yerine GPU üreticilerinin teknolojilerine bel bağlıyor.
RTX 4090 ve RTX 5090 gibi üst düzey ve oldukça pahalı ekran kartlarının AAA oyunları 60 FPS’nin üzerinde çalışmasını bekleyebiliriz, bu hakkımız. Eğer böyle kartlar yüksek FPS için DLSS ve kare üretimine ihtiyaç duyuyorsa, daha alt seviye GPU’lar ne yapsın?
Giderek daha fazla geliştirici, oyuncuların üst düzey kartlarda bile sorunsuz 60 FPS oyun deneyimi yaşaması için DLSS’nin arkasına sığınıyor. Stüdyolar, kârlarını maksimize etmek için geliştirme süresini kısaltmaya çalışıyor ve eskiden olduğu gibi oyunlarını optimize etmek için endişelenmiyor.
Pazarlama Artık DLSS Üzerine
Her ne kadar dünyanın en değerli şirketleri arasında yer alıyor olsanız da, müşterileri yanıltmak ve ilgi çekmek için bazı yöntemler kullanabilirsiniz. NVIDIA, ekran kartı sunumlarında gerçek performans kazançlarını göstermekten ziyade DLSS’yi kullanarak pazarlama yapmayı tercih ediyor.
NVIDIA CEO’su ve kurucusu Jensen Huang, CES 2025’te RTX 5070’i tanıtırken RTX 4090 ile aynı performansı sunduğunu iddia etmişti. Bu çok büyük bir iddiaydı, sonrasında her şeyin arkasında DLSS ve Multi Frame Generation olduğunu fark ettik. RTX 5000 makalelerimizde ilk günden bu konuya değinmiştik.
RTX 5070’in çoklu kare üretimini desteklediğini, yani doğal olarak işlenen kare başına yapay zeka kullanarak üç ek kare oluşturabildiğini, RTX 4090’ın yalnızca bir kare oluşturabildiğini hatırlatalım. DLSS’den yoksun saç güç bakımından RTX 4090’ın çok daha güçlü olduğunu biliyoruz. DLSS devre dışı bırakıldığında, RTX 4090 yeni RTX 5070’ten kolayca daha iyi performans gösterecektir.
NVIDIA’nın RTX 5070 sayfasındaki kendi performans slaytları, Resident Evil 4 ve Horizon Forbidden West gibi oyunlarda DLSS çoklu kare üretimi olmadan RTX 4070’ten yalnızca yaklaşık %20-25 daha hızlı olduğunu gösteriyor. Dünyanın en büyük şirketlerinden biri olsanız bile insanları etkilemek için böyle şeylere başvurabiliyorsunuz.
CPU Sınırlamaları
DLSS, diğer tüm teknolojiler gibi CPU sınırlamalarından etkilenebilir. Bir sistem CPU sınırına ulaştığında, DLSS’nin etkinleştirilmesi istenen performans artışını sağlamayabilir ve potansiyel olarak ek giriş gecikmesine neden olabilir. Her karenin önemli olduğu rekabetçi oyun senaryolarında bu durum belirleyici bir faktör. DLSS ve CPU sınırlamaları arasındaki etkileşimi anlamak, performans ve yanıt verebilirlik arasında en uygun dengeyi arayan rekabetçi oyuncular için çok önemli.
GPU Sınırlamaları
DLSS’nin rekabetçi oyunlar üzerindeki etkisini değerlendirirken GPU sınırlamalarını da göz önünde bulundurmak gerekiyor. Teknolojinin performans avantajları oyuna ve GPU’nun mimarisine bağlı olarak değişebilir. CPU’nun darboğaz yapmadığı GPU sınırlı senaryoların DLSS’den yararlanma olasılığı daha yüksek. Bu senaryolar, GPU’nun kaynaklarını yapay zeka yükseltmeye ayırmasına olanak tanıyarak daha iyi performans ve potansiyel olarak gelişmiş rekabetçi oyun deneyimi sağlamakta.
