DLSS-Kompendium auf Heft-DVD
Auf dem Datenträger der DVD-Heftversion finden Sie eine Wagenladung an Zusatzmaterial. Neben dem ausführlichen Video, welches wir bereits in der Ausgabe 03 gezeigt haben, warten unzählige Anti-Aliasing-Vergleichsbilder von zehn Spielen auf Sie.
Als das Deep Learning Super Sampling vor gut drei Jahren vorgestellt wurde, glaubte niemand an die Vision der Geforce-Macher. Das lag vor allem an der deutlichen Verfremdung der Grafik – DLSS-1.0-Bilder erinnern an Ölgemälde. In den folgenden Monaten krempelten Nvidias Software-Ingenieure den Algorithmus um und hatten schließlich Erfolg: Das aktuelle DLSS in Version 2.3 steigert nicht nur die Leistung signifikant, es erzielt in vielen Spielen außerdem eine Bildqualität, die beinahe erschreckend gut ist. Wir nehmen die positive Entwicklung und beschleunigte Verbreitung zum Anlass für eine aktuelle DLSS-Bestandsaufnahme.
Problem und Lösung
DLSS ist eine neuartige Herangehensweise für ein altes Problem: Je mehr Bildpunkte berechnet werden müssen, also je höher die Auflösung, desto härter muss die Grafikkarte schuften. Mit dem Aufkommen von Echtzeit-Raytracing hat der Grafikchip eine weitere pixelbasierte Aufgabe zu schultern – und kollabiert in vielen Fällen unter der Last. Wenn Pixel die Wurzel allen Übels sind, liegt es nahe, daran zu sparen. Das wird bereits seit Jahrzehnten getan, Echtzeitgrafik ist ein einziger Kompromiss.
Neuartig sind hingegen Verfahren, die intern zwar kräftig Pixel sparen, dank smarter Ideen aber dennoch Bilder ausgeben, die weitestgehend „nativ“ aussehen. Was der Lebensmittelindustrie künstliche Aromen und Geschmacksverstärker sind, wird am Computer alles mithilfe von Algorithmen und Heuristiken erledigt. Manche gehen gar so weit, es künstliche Intelligenz zu nennen – so auch Nvidia, deren Deep Learning Super Sampling exzessiv von den neuartigen Möglichkeiten neuronaler Netzwerke Gebrauch macht.
Die Funktionsweise lässt sich mit einfachen Worten erklären, der technische Hintergrund ist jedoch hochkomplex. Zuerst füttert man einen Supercomputer mit ultrahochauflösenden Bildern, bis dieser „weiß“, wie erstrebenswerte Grafik aussieht (Training). Dieses datengetriebene Wissen wird als Vorlage bzw. Berechnungsvor schrift abgespeichert und mittels Spiel- oder Treiber-Updates auf die Rechner der Spieler transferiert. Dort wendet eine Geforce-RTX-Grafikkarte mithilfe neuartiger, speziell für diese Aufgabe geschaffener Rechenkerne das Wissen an – bei reduzierter Auflösung, aber ausgeklügelten Maßnahmen, um am Ende mehr Fps bei ähnlicher Qualität zu erhalten. Tatsächlich verrechnet und rekonstruiert das aktuelle DLSS 2.x die Bilddaten räumlich (spatial) und zeitlich (temporal) derart clever, dass nicht nur ein riesiges Fps-Plus zu verzeichnen ist, Teile der Bilder werden sogar besser und stabiler wiedergegeben als bei höherer, in der Regel nativer Auflösung. Wie kann das sein? Ganz einfach: Gegenüber der Ground Truth, dem idealen Bild, ist selbst die heutige Pixel-Königsklasse Ultra HD nur eine geringe Auflösung – und WQHD, Full HD & Co. sowieso. Die
