Merhaba.
Bu rehberde DLSS üzerine farklı bir konu işleyeceğiz, teknolojinin derinlerine ineceğiz ve verdiği performanstan çok bu performansı nasıl sağladığını inceleyeceğiz.
DLSS Nedir?
Önce bu teknolojinin ne olduğuna dair kısa bir hatırlatma yapalım:
DLSS, Nvidia'nın geliştirdiği yapay zeka tabanlı bir yeniden ölçeklendirme kütüphanesidir.
Oynadığınız oyunun yerel çözünürlüğünü düşürerek ekran kartının işlediği piksel sayısını azaltır, çıkan görüntüyü de monitörünüzün çözünürlüğüne yapay zeka aracılığıyla yeniden boyutlandırarak aynı görüntü kalitesinde daha yüksek kare hızı almanızı amaçlar.
Ama bunu nasıl yapıyor? İşte asıl konumuz burası.
4K görüntüyü hedefleyen, Performans modunda bir DLSS senaryosu hayal edelim:
Ekran kartından çıkan 1080p çözünürlükteki görüntü, Super Resolution (Süper Çözünürlük) algoritmasında bir önceki işlemeden elde edilen Hareket Vektörleriyle birlikte işleniyor ve 4K görüntü monitöre gönderiliyor. Peki Super Resolution algoritması nasıl çalışıyor?
Algoritmaya Hareket Vektörleriyle sokulan 1080p görütü, Evrişimsel Otoçözümleyici adı verilen bir yapay zeka ağına sokuluyor. Bu ağ ile görüntü, 4K çözünürlüğe boyutlandırılıyor ve bu görüntüden de bir sonraki kareye gönderilmek üzere vektör haritası oluşturuluyor.
Oluşturulan 4K görüntü, algoritmanın veri tabanında bulunan 16K çözünürlükteki Ground Truth (Temel Gerçek) görüntülerle karşılaştırılarak iyileştiriliyor ve monitöre gönderiliyor.
Aslında DLSS'in çalışma mantığı bu kadar basit, tüm olay yapay zekada.
DLSS 3.0'ın Olayı Nedir?
DLSS 1.0 ve 2.0'ın çalışma mantığı aynı. 2.0'da sadece kullanılan yapay zekada değişikliğe gittiler, böylece daha genel bir algoritmayla oyunlara daha kolay entegre edilebilecekti. Ama 3.0'da işler bir hayli değişiyor.
DLSS 3.0, Frame Generation (Kare Oluşturma) denilen bir özellik sunuyor bizlere. Bu özellik, görüntünün yeniden boyutlandırması bir yana, üstüne bir de oluşturulan 2 görüntü arasına sıfırdan, yeni bir kare oluşturarak yerleştirilmesini sağlıyor.
"Bunu nasıl sağlıyor?" dediğinizi duyar gibiyim, sakin olun, bu konunun var olsa sebebi zaten bu.
Super Resolution kısmı 2.0 ile aynı. Ancak fark, sıralı 4K görüntülerin sadece monitöre değil, Optical Flow Accelerator (Optik Akış Hızlandırıcı) dediğimiz, RTX kartlarda bulunan bir çipe de gönderilmesiyle doğuyor. Bu çip, görüntüleri işleyerek Optical Flow Field (Optik Akış Alanı) dediğimiz vektörler oluşturuyor.
Bu görüntüler, oluşturulan vektörlerle Optical Multiframe Generation (Optik Çoklu Kare OIuşturma) ağına dahil edilerek sıfırdan kareler yaratılıyor, bu kareler monitöre gönderiliyor ve Super Resolution ile oluşturulan karelerin arasına yerleştiriliyor. Böylece 2 katından fazla kare hızı oluşturulmuş oluyor.
Optical Flow Accelerator da Neyin Nesi?
Bu arkadaşımız, RTX serisiyle birlikte çıkış yapmış olan Optical Flow çipini kullanan bir kütüphane. Kendisi, görüntülerin işlenerek vektör haritalarını çıkarmakla görevli bir hesaplama motoru.
Bu donanıma olan geri dönüş o kadar olumluydu ki Nvidia, Ada Lovelance (RTX 4000 serisi) mimarisinde bu donanıma ciddi bir yatırım yaptı ve performansını önemli ölçüde arttırdı. Optical Flow, artık DLSS gibi eş zamanlı yapılması gereken işleri dahi yapabilecek güçte olduğu için Nvidia, bu donanımı DLSS'e de entegre etmek istedi ve oldukça da başarılı oldu.
Aslında DLSS 3.0'ın Ada Lovelance mimarisi dışında kullanılamamasının sebebi de bu donanım. Turing (RTX 2000) ve Ampere (RTX 3000) mimarilerinde bu donanım DLSS'e yetişebilecek güçte değil, bu yüzden bu kartlar sürücüyü modifiye edip Frame Generation'ı aktif hale getirseniz dahi istenilen performansı veremiyor.
Rehberimiz bu kadar. Herkesin anlayabilmesi adına fazla teknik bilgilere girmedim. Umarım okumaktan keyif almışsınızdır.
İyi günler, iyi Sosyaller diliyorum.
Bu rehberde DLSS üzerine farklı bir konu işleyeceğiz, teknolojinin derinlerine ineceğiz ve verdiği performanstan çok bu performansı nasıl sağladığını inceleyeceğiz.
DLSS Nedir?
Önce bu teknolojinin ne olduğuna dair kısa bir hatırlatma yapalım:
DLSS, Nvidia'nın geliştirdiği yapay zeka tabanlı bir yeniden ölçeklendirme kütüphanesidir.
Oynadığınız oyunun yerel çözünürlüğünü düşürerek ekran kartının işlediği piksel sayısını azaltır, çıkan görüntüyü de monitörünüzün çözünürlüğüne yapay zeka aracılığıyla yeniden boyutlandırarak aynı görüntü kalitesinde daha yüksek kare hızı almanızı amaçlar.
Ama bunu nasıl yapıyor? İşte asıl konumuz burası.
4K görüntüyü hedefleyen, Performans modunda bir DLSS senaryosu hayal edelim:
Ekran kartından çıkan 1080p çözünürlükteki görüntü, Super Resolution (Süper Çözünürlük) algoritmasında bir önceki işlemeden elde edilen Hareket Vektörleriyle birlikte işleniyor ve 4K görüntü monitöre gönderiliyor. Peki Super Resolution algoritması nasıl çalışıyor?
Algoritmaya Hareket Vektörleriyle sokulan 1080p görütü, Evrişimsel Otoçözümleyici adı verilen bir yapay zeka ağına sokuluyor. Bu ağ ile görüntü, 4K çözünürlüğe boyutlandırılıyor ve bu görüntüden de bir sonraki kareye gönderilmek üzere vektör haritası oluşturuluyor.
Oluşturulan 4K görüntü, algoritmanın veri tabanında bulunan 16K çözünürlükteki Ground Truth (Temel Gerçek) görüntülerle karşılaştırılarak iyileştiriliyor ve monitöre gönderiliyor.
Aslında DLSS'in çalışma mantığı bu kadar basit, tüm olay yapay zekada.
DLSS 3.0'ın Olayı Nedir?
DLSS 1.0 ve 2.0'ın çalışma mantığı aynı. 2.0'da sadece kullanılan yapay zekada değişikliğe gittiler, böylece daha genel bir algoritmayla oyunlara daha kolay entegre edilebilecekti. Ama 3.0'da işler bir hayli değişiyor.
DLSS 3.0, Frame Generation (Kare Oluşturma) denilen bir özellik sunuyor bizlere. Bu özellik, görüntünün yeniden boyutlandırması bir yana, üstüne bir de oluşturulan 2 görüntü arasına sıfırdan, yeni bir kare oluşturarak yerleştirilmesini sağlıyor.
"Bunu nasıl sağlıyor?" dediğinizi duyar gibiyim, sakin olun, bu konunun var olsa sebebi zaten bu.
Super Resolution kısmı 2.0 ile aynı. Ancak fark, sıralı 4K görüntülerin sadece monitöre değil, Optical Flow Accelerator (Optik Akış Hızlandırıcı) dediğimiz, RTX kartlarda bulunan bir çipe de gönderilmesiyle doğuyor. Bu çip, görüntüleri işleyerek Optical Flow Field (Optik Akış Alanı) dediğimiz vektörler oluşturuyor.
Bu görüntüler, oluşturulan vektörlerle Optical Multiframe Generation (Optik Çoklu Kare OIuşturma) ağına dahil edilerek sıfırdan kareler yaratılıyor, bu kareler monitöre gönderiliyor ve Super Resolution ile oluşturulan karelerin arasına yerleştiriliyor. Böylece 2 katından fazla kare hızı oluşturulmuş oluyor.
Optical Flow Accelerator da Neyin Nesi?
Bu arkadaşımız, RTX serisiyle birlikte çıkış yapmış olan Optical Flow çipini kullanan bir kütüphane. Kendisi, görüntülerin işlenerek vektör haritalarını çıkarmakla görevli bir hesaplama motoru.
Bu donanıma olan geri dönüş o kadar olumluydu ki Nvidia, Ada Lovelance (RTX 4000 serisi) mimarisinde bu donanıma ciddi bir yatırım yaptı ve performansını önemli ölçüde arttırdı. Optical Flow, artık DLSS gibi eş zamanlı yapılması gereken işleri dahi yapabilecek güçte olduğu için Nvidia, bu donanımı DLSS'e de entegre etmek istedi ve oldukça da başarılı oldu.
Aslında DLSS 3.0'ın Ada Lovelance mimarisi dışında kullanılamamasının sebebi de bu donanım. Turing (RTX 2000) ve Ampere (RTX 3000) mimarilerinde bu donanım DLSS'e yetişebilecek güçte değil, bu yüzden bu kartlar sürücüyü modifiye edip Frame Generation'ı aktif hale getirseniz dahi istenilen performansı veremiyor.
Rehberimiz bu kadar. Herkesin anlayabilmesi adına fazla teknik bilgilere girmedim. Umarım okumaktan keyif almışsınızdır.
İyi günler, iyi Sosyaller diliyorum.
Son düzenleyen: Moderatör: