AI渲染魔法加速光追 見證NVIDIA DLSS的奇蹟時刻

 　　相信瞭解過NVIDIA GeForce RTX系列顯示卡以及實時光線追蹤的玩家們一定都聽說過DLSS（Deep Learning Super Sampling）即基於AI的深度學習超級取樣）技術了吧。簡單來說，DLSS是一種透過人工智慧學習來改善影像的技術，原理和現在一些提升圖片解析度的AI有點相似，輸入一張解析度比較低的圖片，AI就會生成一張比較高的圖片。

　　傳統的抗鋸齒技術在放大模型的情況下，使用特定演演算法來消除由於放大畫面物體邊緣出現的凹凸鋸齒。這種演演算法通常是基於某種邏輯計算模型，需要越精細的結果自然需要越強的算力，因此對GPU資源消耗較大。而DLSS透過專門的Tensor Core的深度學習方法生成影像，不佔用畫面處理資源，支援深度學習模型的實時處理。

　　DLSS工作的第一個階段即使用大量的顯示卡原始輸出影像和對應的超級計算機抗鋸齒處理過後的影像進行訓練，經過訓練後可根據原始影像生成超高畫質的影像。這個過程由英偉達超級計算機完成，需要龐大的計算資源。模型訓練好後，英偉達將該模型透過驅動更新推送給玩家。

　　第二個階段是玩家端透過下載和安裝英偉達Game Ready驅動獲取訓練完成後的超高解析度模型，不論這個模型的引數如何改變，只需要支援每秒60幀的處理，就能以此作為最終解析度夠獲得接近超級計算機的抗鋸齒效能，實現細膩且流暢的畫面輸出。而DLSS的機制決定了輸入的素材越多，其呈現的效果就越好。NVIDIA稱其超算正24小時不歇地進行DLSS訓練，一旦有規模成果就會透過驅動更新為顯示卡賦能。也就是說隨著DLSS訓練的累積，未來DLSS的提升效果會越來越明顯。

　　正因為DLSS的實裝，NVIDIA官方稱只需搭配GeForce RTX系列顯示卡，就可以使遊戲幀數達到上代同定位顯示卡的兩倍，讓多款遊戲大作在高解析度下依然能流暢快速地執行，多數作品甚至可以在4K解析度下達到60fps！要知道在DLSS出現之前，這兩項需求往往只能二選其一。

　　NVIDIA在隨後更新的DLSS 2.0中引進全新AI模型，不僅強化處理速度、提高畫質與泛用性，還可有效加速開發團隊將其匯入遊戲，抗鋸齒效率不僅大大提高，對於幀數的提升幅度也很大。根據官方提供的資料，其效能在1.0的基礎上，根據遊戲的不同，遊戲內幀數相對原生畫面的提升最高可達70%，即使是那些不支援RTX技術的遊戲在DLSS的支援下，也可以讓我們在高解析度下執行遊戲時獲得更高的幀數，得到更精細的遊戲畫面。全新的DLSS 2.0還加入了針對渲染解析度的微調，多款遊戲新增提供了質量、平衡和效能這3種DLSS模式，玩家可以根據實際需求進行選擇，從而在影像質量和效能之間找到合適的平衡點。合理運用DLSS 2.0將使遊戲的最終畫面效果超越了原生4k，更是把傳統的TAA抗鋸齒甩在了身後。

　　而在NVIDIA全新Ampere架構的GeForce RTX 30系顯示卡公開後，除了GPU相對上代Turing架構產品的效能突破，隨之而來的DLSS 2.1為8K遊戲帶來了一種新的超高效能模式。全新的DLSS 2.1將支援GeForce RTX 3090上執行8K遊戲，擁有最大9倍取樣以及針對VR的支援，今後VR遊戲開發者也可以在他們的作品中使用DLSS技術了。此外，DLSS 2.1還提供了動態解析度支援，如果遊戲的渲染引擎支援動態解析度，DLSS可以用來執行顯示解析度所需的高階操作，輸入緩衝區可以從一幀到另一幀改變尺寸，而輸出大小則能保持不變。