Ano ang NVIDIA DLSS 5 at paano ito gamitin sa mga laro sa iyong PC

Informatec Digital » Kayamanan » Ano ang NVIDIA DLSS 5 at paano ito gamitin sa mga laro sa iyong PC

Ang DLSS 5 ng NVIDIA ay naging pinakamainit na paksa ng usapan sa mga PC gamer, developer, at mahilig sa hardware. Hindi lamang ito basta "ibang bersyon" ng DLSS, kundi isang seryosong pangako sa pagbabago kung paano nabubuo ang mga graphics sa real time, na lubos na umaasa sa mga modelo ng artificial intelligence na sinanay mismo ng kumpanya. Ang ingay na nabuo nito ay hindi aksidente: para sa ilan, ito ang pinakamalaking hakbang pasulong simula nang dumating ang real-time ray tracing; para sa iba, ang simula ng isang panahon ng lalong homogenous na mga graphics, na lahat ay "sinala sa pamamagitan ng parehong AI."

Habang lumalaki ang hype, lumalaki rin ang mga tanong: ano nga ba ang DLSS 5 , paano ito gumagana, ano ang mga kailangan para magamit ito, saang mga laro ito magiging available, at ano ang mga implikasyon nito sa sining at pagganap? Sa mga sumusunod na linya, makikita mo ang isang komprehensibong gabay, na pinagsasama-sama ang lahat ng impormasyong inilabas ng NVIDIA, kung ano ang ipinaliwanag ng mga espesyal na media outlet, at ang mga unang reaksyon mula sa komunidad, ngunit ipinakita sa isang malinaw at direktang paraan.

Ano ang DLSS 5 ng NVIDIA at bakit napakaraming usap-usapan tungkol sa bersyong ito?

Ang DLSS ay nangangahulugang Deep Learning Super Sampling . Hanggang ngayon, pangunahin na natin itong iniuugnay sa tatlong bagay: image upscaling upang mapataas ang resolution nang hindi isinasakripisyo ang performance, advanced antialiasing upang pakinisin ang mga gilid at artifact, at frame generation upang mapalakas ang FPS sa pamamagitan ng paglikha ng mga intermediate frame gamit ang AI. Bahagyang salungat ang DLSS 5 sa ideyang ito dahil hindi na ito ipinapakita bilang isang simpleng upscaling system, kundi bilang isang real-time 3D neural rendering model.

Sa pagsasagawa, nangangahulugan ito na ang DLSS 5 ay direktang gumagana sa mga frame ng laro , gamit ang impormasyon ng kulay at mga vector ng paggalaw mula sa bawat frame upang muling buuin at pagyamanin ang eksena. Hindi lamang nito pinapalawak ang resolusyon; ang layunin nito ay magpasok ng mas mayamang mga materyales at mas kumplikado, photorealistic na ilaw , lahat nang hindi inaapektuhan ang geometry o binabago ang gameplay. Ang base 3D na mundo ay nananatiling dinisenyo ng mga developer, ngunit ang pangwakas na layer ng hitsura nito ay maaaring magbago nang malaki.

Inilalarawan ng NVIDIA ang DLSS 5 bilang pinakamalaking pagsulong ng kumpanya sa computer graphics simula nang ilunsad ang real-time ray tracing noong 2018. Sa katunayan, binigyang-kahulugan ito ni Jensen Huang, ang CEO ng kumpanya, sa kanyang presentasyon bilang "ang GPT moment para sa graphics," na nagmumungkahi na ang modelong ito ay kumakatawan para sa graphics sa kung ano ang kinakatawan ng malalaking modelo ng wika para sa teksto at generative content.

Mahalagang linawin na ang DLSS 5 ay hindi lamang isang unti-unting ebolusyon ng DLSS Super Resolution . Ito ay isang bagong bloke sa loob ng rendering pipeline, na isinasagawa sa pagtatapos ng proseso ng graphics, at idinisenyo upang makipagsabayan sa iba pang mga teknolohiya sa pamilya ng DLSS (upscaling, frame generation, ray reconstruction, atbp.) sa halip na palitan ang mga ito.

Paano Gumagana ang DLSS 5: Ang Modelo ng Neural Rendering nang Hakbang-hakbang

Para mas maunawaan ang ginagawa ng DLSS 5, kailangan nating tingnan kung paano ito gumagana sa loob ng sistema. Ang teknolohiyang ito ay umaasa sa mga neural network na malawakang sinanay ng NVIDIA gamit ang napakaraming datos ng imahe at impormasyon ng 3D game. Ito ang kulminasyon ng isang ebolusyon na nagsimula sa unang DLSS noong 2019 at pinino ang mga arkitektura ng network, na sumusulong sa mga variant na gumagamit ng mga auto-encoder upang makabuo ng napakayamang intermediate na representasyon ng visual na nilalaman.

Sa esensya, ang modelo ay tumatanggap bilang input para sa bawat frame ng mga halaga ng kulay (RGB) ng mga pixel at isang hanay ng "semantikong" datos tungkol sa kung ano ang nangyayari sa eksena: mga vector ng paggalaw, lalim, mga pinagmumulan ng liwanag, mga materyales, atbp. Mula roon, ang neural network ay bumubuo ng isang mataas na dimensional na panloob na representasyon ng buong frame , isang uri ng intermediate na mapa na nagpapaikli sa biswal at kontekstong impormasyon.

Mula sa intermediate na representasyon na ito, nakakagawa ang sistema ng mas detalyadong output ng imahe . Ang isang "raw" na pixel mula sa base na imahe ay maaaring i-extrapolate sa isang 8x8 grid, na magreresulta sa 64 na bagong pixel na may higit pang impormasyon tungkol sa liwanag, texture, at mga micro-detail. Hindi lamang basta lumilikha ang modelo ng mga nakahiwalay na pixel: isinasaalang-alang nito ang kalapitan ng bawat pixel, mga nakaraang frame, at mga trend na natutunan sa buong pagsasanay , upang ang resulta ay pare-pareho sa paglipas ng panahon at hindi kumukurap o masira kapag gumalaw ang camera.

Ang ideyang ito na ang bawat orihinal na pixel ay binabago tungo sa isang mas mayamang hanay ng impormasyon ang siyang dahilan kung bakit ang DLSS 5 ay parang isang pandaigdigang photorealistic filter na inilalapat sa laro, at hindi lamang isang rescaling system. Kaya naman maraming manlalaro ang nagsasalita tungkol sa "pag-redrawing" nito sa laro, at kung bakit iniuugnay ito ng ilan sa ideya ng AI slop—ibig sabihin, ang visual content ay dumadaan sa isang AI layer na nagho-homogenize ng lahat.

Anong mga pagpapabuti ang iniaalok ng DLSS 5 sa kalidad ng graphics: ilaw, mga materyales, at katatagan

Isa sa mga pangunahing argumento ng NVIDIA ay ang DLSS 5 ay nagbibigay-daan sa mga laro na maging katulad ng photorealism nang hindi lubhang pinapataas ang geometry load o ang gastos ng ray tracing . Sa halip na lubhang pinapataas ang bilang ng polygon o bilang ng ray tracing, ipinagkakatiwala nito ang ilan sa mga gawain sa artificial intelligence upang muling buuin kung paano dapat magmukhang ang eksena.

Kabilang sa mga pinakakapansin-pansing bentahe ay ang cinematic-style na ilaw . Kayang muling likhain ng modelo ang mga epektong napakamahal kalkulahin gamit ang mga tradisyonal na pamamaraan, tulad ng contour lighting, subsurface scattering (susi para maging mas natural ang hitsura ng balat), mga kumplikadong repleksyon, at mas nakakakumbinsing contact shadows. Ang lahat ay kinakalkula mula sa orihinal na datos ng laro at kung ano ang natutunan ng network tungkol sa kung paano kumikilos ang liwanag sa iba't ibang materyales.

Isa pang makabuluhang pagpapabuti ay ang lalim at kayamanan ng mga materyales . Pinupino ng DLSS 5 ang mga katangian ng PBR tulad ng pagkamagaspang, kinang, translucency, at microstructure ng ibabaw, na ginagawang mas makatotohanan ang mga metal, tela, plastik, at mga organikong elemento. Mayroon din itong partikular na malakas na epekto sa mga pinong geometric na elemento tulad ng buhok, mata, at maliliit na detalye sa damit, na tradisyonal na mahirap i-render nang kapani-paniwala sa totoong oras.

Sa usapin ng katatagan ng paningin, ang DLSS 5 ay nakatuon sa temporal consistency . Sa pamamagitan ng paggamit ng frame-by-frame na galaw at impormasyon ng kulay, sinusubukan ng sistema na maiwasan ang mga klasikong pagkurap o hindi pagkakapare-pareho ng ilaw na nangyayari kapag gumagalaw ang camera. Ang layunin ay mapanatili ng imahe ang isang matatag na anyo kahit na sa mga eksena na may maraming paggalaw, mga particle, o mabilis na pagbabago sa ilaw.

Ang lahat ng ito ay sinamahan ng pangako ng real-time na pagganap sa mga resolusyon hanggang 4K , habang pinapanatili ang maayos na gameplay. Malinaw na malaki ang gastos sa pagkalkula, ngunit ang ideya ay ang epekto ay higit na mababawi sa pamamagitan ng paggamit ng mga espesyal na core (Tensor at neural shaders) at pag-asa sa iba pang mga teknolohiya ng DLSS na nasa pipeline.

Mga layunin ng DLSS 5 at ang kaugnayan nito sa ray at path tracing

Binubuod ng NVIDIA ang misyon ng DLSS 5 sa dalawang pangunahing layunin: una, upang ihanda ang daan para sa neural rendering na inilalapat sa mga video game , ibig sabihin, upang isabuhay ang ideya na ang AI ay isang sentral na bahagi ng proseso ng pagbuo ng real-time graphics; pangalawa, upang ilapit ang mga manlalaro sa isang visual na antas na halos kapareho ng mga special effects cinema nang hindi na kinakailangang maghintay ng ilang henerasyon pa ng mga GPU na nakabatay lamang sa raw power.

Mahalagang linawin na ang DLSS 5 ay hindi pumapalit sa ray tracing o path tracing . Ang mga ito ay magkaibang teknolohiya na may mga komplementaryong layunin. Ang path tracing ay nakatuon sa mas tumpak na paggaya kung paano kumikilos ang liwanag sa isang eksena, kabilang ang direkta at hindi direktang pag-iilaw, mga repleksyon, mga anino, at oklusyon. Ang problema ay ang makabuluhang pagtaas ng bilang ng mga sinag na kinakailangan para sa isang perpektong resulta ay lubhang magastos sa mga tuntunin ng pagganap.

Sa kabilang banda, ang DLSS 5 ay gumagamit ng neural rendering upang "punan" ang visual complexity na magiging napakamahal makamit gamit lamang ang tradisyonal na ray tracing. Bumubuo ito ng photorealistic lighting at mga materyales mula sa 3D data at mga ray na aktwal na na-trace, kaya ang resulta ay parang paghahagis ng mas maraming ray kaysa sa aktwal na kinakalkula. Sa madaling salita, ito ay gumaganap bilang isang "visual multiplier," na nagpapahintulot sa hardware na makamit ang higit pa kaysa sa magagawa nito nang mag-isa.

Kaya naman iminumungkahi ng NVIDIA na ang DLSS 5 at ray tracing ay magkaugnay . Ang ray tracing ay nagbibigay ng pisikal na magkakaugnay na pundasyon, habang ang neural model ay pinopino at pinapahusay ang imahe, na bumabawi sa mga praktikal na limitasyon sa pagganap kahit na ng pinakamalakas na GPU.

Paano nagsasama ang DLSS 5 sa DLSS Super Resolution, Frame Generation, at Ray Reconstruction

Hindi nag-iisa ang DLSS 5. Kinumpirma na ng NVIDIA na ang teknolohiyang ito ay tugma sa iba pang bahagi ng pamilya ng mga bahagi ng DLSS , bagama't ang bawat isa ay tumatakbo sa iba't ibang punto sa pipeline. Ang pag-unawa sa pagkakasunud-sunod na ito ay nakakatulong upang makita kung bakit ang huling resulta ay lubos na nakasalalay sa kung paano ang mga ito pinagsama-sama.

Ang proseso ay nagsisimula sa DLSS Super Resolution , na nag-u-upscale at nagre-reconstruct ng imahe mula sa mas mababang resolution. Binubuo ng AI ang mga pixel na hindi pa na-render nang natively ng laro, gamit ang impormasyon ng motion vector at data mula sa mga nakaraang frame. Kinakalkula ang hakbang na ito bago pa man gamitin ang DLSS 5, kaya ang kalidad ng napiling mode (Quality, Balanced, Performance, atbp.) at ang partikular na modelong ginamit ay direktang nakakaimpluwensya sa kung ano ang "makikita" ng neural rendering model sa hinaharap.

Kasama ng Super Resolution , maaari ring i-activate ang Ray Reconstruction . Pinapalitan ng teknolohiyang ito ang mga klasikong algorithm sa pagbabawas ng ingay ng isang modelo ng AI na partikular na sinanay upang muling buuin ang mga sinag nang mas malinis. Tumatakbo rin ang prosesong ito bago ang DLSS 5 at nakakatulong na mabawasan ang ingay at mga artifact sa base image para sa neural rendering, na nagpapabuti sa sharpness at realism ng nabuong ilaw.

Susunod ay ang Frame Generation o Multiframe Generation , na may kakayahang makabuo ng hanggang limang frame gamit ang AI para sa bawat frame na tradisyonal na ni-render. Ang yugtong ito ay sumusunod sa Super Resolution at Ray Reconstruction, at idinisenyo upang mapahusay ang nakikitang smoothness para sa manlalaro nang hindi kinakailangang gumuhit ng lahat ng karagdagang frame ang GPU.

Kapag nakumpleto na ang mga hakbang na iyon, pagkakataon na ng DLSS 5, na tatakbo sa huling yugto ng rendering pipeline , kahit na matapos ang pagbuo ng frame. Sa pagsasagawa, nangangahulugan ito na nagpapakilala ang NVIDIA ng isang bagong block dito na nakadepende sa mga resulta ng mga nakaraang teknolohiya: mas mahusay ang base na natatanggap nito (upscaling, noise reduction, motion consistency), mas mataas ang kalidad ng pangwakas na output mula sa neural model.

Malikhaing kontrol: kung paano pinapanatili ng DLSS 5 ang orihinal na layuning pansining

Isa sa mga pinakamalaking alalahanin para sa mga artista at manlalaro ay kung binabago ba ng DLSS 5 ang estetika na dinisenyo ng studio . Sinusubukan ng NVIDIA na pawiin ang pangambang ito sa pamamagitan ng paggigiit na ang teknolohiya ay lubos na kontrolado at ang mga developer ang magpapasya kung paano at saan ito ilalapat.

Maaaring isaayos ng mga game developer ang mga parameter tulad ng intensity ng effect, pagwawasto ng kulay, paghahalo ng tono, saturation, contrast, at liwanag . Maaari rin nilang tiyak na tukuyin kung aling mga bagay o lugar ng eksena ang nagpapagana sa DLSS 5 at alin ang hindi, tinitiyak na ang mga pangunahing elemento ng direksyon ng sining ay iginagalang o ang mga potensyal na pagmamalabis sa ilang partikular na ibabaw ay limitado.

Bukod pa rito, ang modelo ay gumagamit ng detalyadong impormasyon tungkol sa kulay at galaw mula sa bawat frame , na tumutulong upang maiugnay ang mga pagpapahusay sa aktwal na nilalaman ng 3D sa halip na gumana bilang isang generic na filter na hiwalay sa eksena. Dahil dito, pinaninindigan ng NVIDIA na ang resulta ay maaaring maging tapat sa orihinal na pananaw, basta't maglalaan ng oras ang studio upang pinuhin ang mga tool.

Sa pagsasagawa, magbubukas ito ng pinto sa iba't ibang estilo: mula sa mga larong naghahangad ng pagtatapos na halos kapareho ng hyperrealism at itinutulak ang DLSS 5 sa mga limitasyon nito, hanggang sa iba na ginagamit ito nang mas banayad, para lamang palakasin ang ilang mga materyales o pandaigdigang liwanag nang hindi masyadong binabago ang orihinal na hitsura.

Mga kontrobersiya at kritisismo: AI na nagpapabuti sa mga laro o biswal na "AI slop"?

Ang anunsyo ng DLSS 5 ay pumukaw ng mainit na debate sa loob ng komunidad. Nakikita ng ilang gamers at developers ang teknolohiyang ito bilang isang napakalaking pagkakataon upang mapataas ang visual bar nang hindi tumataas ang badyet , gamit ang AI para sa mga gawaing tradisyonal na nangangailangan ng malalaking koponan at napakahabang oras ng pag-render. Ngunit mayroon ding isang lubos na kritikal na paksyon na natatakot sa eksaktong kabaligtaran.

Sa antas ng teknikal at estetika, itinuturo ng ilang kritiko na ang DLSS 5 ay makabuluhang nagbabago sa orihinal na ilaw, mga tekstura, at mga detalye . Sa pamamagitan ng paglalapat ng isang pandaigdigang modelo na nagtatangkang "pagandahin" at gawing homogenous ang mga materyales at ilaw, may panganib na maraming laro ang magmukhang magkakatulad, na may mga mukha at ibabaw na nakapagpapaalaala sa mga karaniwang halimbawa ng nilalamang binuo ng AI na nakikita natin araw-araw.

Ang takot na ito ang nagbunga ng mga konsepto tulad ng "AI slop faces ," isang paraan ng paglalarawan ng mga mukha ng karakter na tila likha ng AI, labis na makinis, na may kakaibang mga highlight o magkakaparehong katangian. Katulad ito ng nangyayari sa ilang partikular na filter ng facial retouching sa mga mobile phone na nagpapapareho sa lahat. Para sa ilan, ang pagdadala ng ganitong uri ng estetika sa mga larong may malalaking badyet ay isang pulang linya.

Sa lugar ng trabaho at industriya, may mga pangamba rin na ang DLSS 5 ay maaaring maging dahilan para bawasan ang mga departamento ng sining o i-outsource ang texturing at mga materyales , umaasa sa AI para "ayusin" ang huling resulta. Maaaring pilitin ng malalaking publisher ang mga studio na gamitin ang teknolohiya sa argumento ng pagtitipid sa mga gastos o pagbabawas ng lead time, kahit na ang resulta ay hindi gaanong personal o kakaiba.

Ang downside ay opsyonal ang DLSS 5: hindi kinakailangan ng mga studio na gamitin ito o paganahin ito bilang default . At kailangan pang makita kung anong kontrol ang magkakaroon ang end player sa pag-disable o pagsasaayos ng effect sa mga setting ng graphics ng bawat laro, isang bagay na magiging mahalaga para sa mga inuuna ang katapatan sa orihinal na direksyon ng sining kaysa sa dagdag na visual spectacle.

Anong hardware ang kailangan mo para magamit ang DLSS 5?

Sa panahon ng presentasyon, tahasang kinumpirma lamang ng NVIDIA ang pagiging tugma ng DLSS 5 sa GeForce RTX 5090 , na siyang card na ginamit sa pampublikong demo noong GTC 2026. Sa demo na iyon, ipinakita ng kumpanya ang isang medyo matinding senaryo, kung saan dalawang RTX 5090 ang gumagana nang magkasabay: isang GPU na nakatuon sa neural rendering ng DLSS 5 at ang isa naman ay humahawak sa "konbensyonal" na rendering ng laro.

Hindi ibig sabihin nito na kakailanganin mo ng dalawang graphics card para makapaglaro. Ipinaliwanag ng NVIDIA na ang modelo ng DLSS 5 ay ino-optimize para tumakbo sa iisang GPU , at ang paggamit ng dalawang card ay higit na dahil sa maagang katangian ng prototype kaysa sa aktwal na mga kinakailangan ng komersyal na bersyon. Gayunpaman, nilinaw ng demo na iyon na nakikitungo tayo sa isang teknolohiyang may malaking gastos sa pagkalkula.

Ang lahat ay nagpapahiwatig na ang DLSS 5 ay tugma sa GeForce RTX 50 at RTX 40 series . Sa loob ng bawat pamilya, ang ilang mga mas mababang modelo o iyong may limitadong graphics memory ay maaaring may bahagyang o limitadong suporta dahil sa mga kadahilanan ng pagganap. Ang GeForce RTX 30 at mga naunang henerasyon ay walang suporta sa katutubong FP8 , kaya maliban kung maglabas ang NVIDIA ng isang inangkop na modelo na gumagamit ng INT8 o iba pang mas magaan na pamamaraan, malamang na hindi sila maisasama.

Isa pang mahalagang detalye ay ang pagkonsumo ng memorya: ang modelong DLSS 5 na ipinakita sa GTC 2026 ay maaaring gumamit ng hanggang 32 GB ng VRAM sa dual RTX 5090 configuration na iyon, isang napakalaking halaga para sa isang kapaligirang pang-tahanan. Ang bersyong makakarating sa publiko ay magiging mas katamtaman, ngunit ang lahat ay nagpapahiwatig na ang teknolohiya ay hindi idinisenyo para sa mga GPU na may 8 GB ng VRAM o mas mababa kung gusto mo itong gamitin sa full power at mataas na resolution.

Epekto sa pagganap at pagkonsumo: ang alam natin sa ngayon

Hindi pa naglalabas ang NVIDIA ng opisyal at detalyadong datos kung paano makakaapekto ang DLSS 5 sa FPS, latency, o eksaktong paggamit ng memorya sa mga totoong laro. Gayunpaman, nilinaw nila na ang mga modelong ginamit sa presentasyon ay mga prototype na lubhang mapanghamon, na idinisenyo upang ipakita ang mga kakayahan ng teknolohiya nang walang limitasyon ng isang production card lamang. Samakatuwid, makatuwirang bigyang-pansin ang mga potensyal na bottleneck sa PC na maaaring makaapekto sa mga huling resulta.

Bago ang paglulunsad, ang kumpanya ay nagtatrabaho sa mas mahusay na mga modelo na maaaring tumakbo nang real time sa isang GPU , na nagpapanatili ng mataas na kalidad ng imahe sa makatwirang gastos. Gayunpaman, mahalagang ipagpalagay na ang DLSS 5 ay kumokonsumo ng isang malaking bahagi ng magagamit na mga mapagkukunan: ang pagpapatakbo ng isang kumplikadong neural network sa 4K na resolusyon nang real time ay hindi naman talaga libre.

Dahil sa track record ng DLSS, makatuwirang asahan na sisiguraduhin ng NVIDIA na mas malaki ang visual benefits kaysa sa performance cost , lalo na kapag ginamit kasabay ng Super Resolution, Frame Generation, at Ray Reconstruction. Sa madaling salita, dapat makakita ang manlalaro ng mas maraming detalye, mas maayos na ilaw, at mas maayos na gameplay, kahit na nangangahulugan ito ng bahagyang pagbaba sa FPS kumpara sa paglalaro nang walang DLSS 5 ngunit may mas mababang visual quality.

Kailangan nating hintayin ang mga unang independiyenteng benchmark upang makita kung hanggang saan magiging praktikal ang DLSS 5 para sa mga mid-range at high-end na GPU , o kung mananatili itong de facto limitado sa mga pinakamalakas na modelo sa serye ng RTX 50.

Kailan darating ang DLSS 5 at sa aling mga laro mo ito magagamit?

Itinakda ng NVIDIA ang paglulunsad ng DLSS 5 sa taglagas ng 2026 , nang hindi tinukoy ang eksaktong petsa. Ang huling petsa ay depende sa bilis ng pag-optimize ng modelo at ang pagsasama nito sa mga unang titulong gagamit nito. Depende sa kung paano magpapatuloy ang prosesong iyon, ang teknolohiya ay maaaring mag-debut nang kasing aga ng Setyembre o maantala hanggang sa katapusan ng taon.

Kahanga-hanga ang opisyal na listahan ng mga larong nakapagkumpirma na ng compatibility sa DLSS 5. Kabilang sa mga ito ang AION 2, Assassin's Creed Shadows, Black State, CINDER CITY, Delta Force, Hogwarts Legacy, Justice, NARAKA: BLADEPOINT, NTE: Neverness to Everness, Phantom Blade Zero, Resident Evil Requiem, Sea of ​​​​Remnants, Starfield, The Elder Scrolls IV: Oblivion Remastered, at Where Winds Meet . Nagdagdag din ang NVIDIA ng "at marami pang iba," na nililinaw na ang listahan ay patuloy na lalago sa paglipas ng panahon.

Sa presentasyon, ipinakita ang mga konkretong halimbawa sa Resident Evil Requiem, EA Sports FC, Starfield, at Hogwarts Legacy , pati na rin sa tech demo na The Zorah. Bukod pa rito, inaangkin ng kumpanya na sinusuportahan sila ng mga nangungunang publisher tulad ng Bethesda, Capcom, NetEase, NCSOFT, Tencent, Ubisoft, Warner Bros. Games, Hotta Studio, at S-GAME, na ginagarantiyahan na ang teknolohiya ay magiging available para sa parehong mga bagong titulo at pangunahing laro na nasa merkado na sa pamamagitan ng mga update.

Sa ngayon, ang pokus ay ganap na nasa ecosystem ng PC . Ang mga kasalukuyang console tulad ng Xbox Series X|S at PlayStation 5 ay walang GeForce GPU na may suporta sa FP8 at katumbas na Tensor cores, kaya hindi pinaplano ang DLSS 5 para sa kanila. Ang mga visual na pagpapabuti sa mga sistemang iyon ay nakasalalay sa iba pang mga teknolohiya sa upscaling at optimization na partikular sa bawat platform.

DLSS sa konteksto: mula sa mga unang bersyon hanggang sa pagluksong ito sa DLSS 5

Para mailagay sa konteksto ang DLSS 5, mahalagang maikling alalahanin ang pinagmulan ng pamilyang ito ng mga teknolohiya. Ang unang bersyon ng DLSS ay lumabas noong 2019 kasama ng mga unang RTX card, na nag-aalok ng isang AI-based upscaling system na partikular na sinanay para sa ilang partikular na laro . Ang mga unang bersyong iyon ay lubos na umaasa sa mga partikular na dataset para sa bawat laro, at ang kanilang kalidad ay lubhang nag-iiba.

Sa paglipas ng panahon, pinino ng NVIDIA ang arkitektura at proseso ng pagsasanay upang bumuo ng mas pangkalahatang-gamit at maraming gamit na mga modelo. Dumating ang mga bersyon tulad ng DLSS 2, 3, 4, at 4.5 , na nagsasama ng mga bagong kakayahan: pinahusay na temporal antialiasing, mas matalas na muling pagbuo ng galaw, at, pinakamahalaga, ang pagbuo ng frame na pinapagana ng AI upang mapataas ang FPS nang hindi kinakailangang i-render ng GPU ang bawat frame.

Ang lahat ng ebolusyong ito ay kasabay ng mga pagpapabuti sa hardware: ang bawat bagong henerasyon ng RTX ay nagdala ng mas malakas at mahusay na mga Tensor Core , pati na rin ang mga bagong instruksyon at mga numerical na format tulad ng FP8, na nagbibigay-daan para sa pagpapatupad ng mas malaki at mas kumplikadong mga modelo nang hindi gaanong nakakaapekto sa pagganap. Ang DLSS 5, sa malaking bahagi, ay resulta ng pagsasama-sama ng software maturity na ito sa bagong tuklas na lakas ng arkitektura ng Blackwell.

Samantala, umiikot ang mga talakayan sa loob ng komunidad ng teknikal tungkol sa kung paano eksaktong sinasanay ang mga modelong ito. Nagkaroon ng usapan tungkol sa mga arkitekturang uri ng autoencoder, kung saan natututo ang network na i-compress ang bawat imahe sa isang siksik na intermediate na representasyon at pagkatapos ay muling buuin ito nang mas detalyado. Para maging tugma ang isang laro, nakikipagtulungan ang mga developer sa NVIDIA sa pamamagitan ng pagpapadala ng data ng imahe at mga auxiliary buffer (lalim, galaw, mask, atbp.) na nakakatulong na pagyamanin ang pagsasanay, bagama't ang pinakabagong mga bersyon ng DLSS ay naglalayong gawing mas pangkalahatan at hindi gaanong umasa sa pagsasanay na partikular sa pamagat.

Sa kontekstong ito, pinalalawak ng DLSS 5 ang saklaw ng papel ng AI sa rendering pipeline . Hindi na ito limitado sa "pagpuno" ng resolution o interpolating frames, ngunit ngayon ay ganap nang nakikibahagi sa pangwakas na kahulugan ng mga materyales at pag-iilaw, na muling hinuhubog, sa isang antas, kung paano nauunawaan ang modernong real-time rendering.

Ang lahat ay tumutukoy sa DLSS 5 na nagmamarka ng isang mahalagang punto sa kung paano pinamamahalaan ng mga laro sa PC ang balanse sa pagitan ng visual fidelity, performance, at workload para sa mga artista. Kung ang balanseng iyon ay patungo sa mas kamangha-manghang mga karanasan nang hindi isinasakripisyo ang personalidad, o sa kabaligtaran, patungo sa mas pare-parehong AI-generated graphics, ay nakasalalay nang malaki sa kung paano ito ginagamit ng NVIDIA gayundin sa mga desisyong ginagawa ng mga studio at kung gaano ka-demanding ang komunidad sa pagtanggap o pagtanggi sa bagong visual standard na ito.