NVIDIA, yeni GPU'larını Eylül 2022'de piyasaya sürdü. Daha küçük dört nanometrelik transistörlerde çalışan yeni bir grafik işleme mimarisine sahip olan yeni 4000-Serisi GPU'lar pek çok özellik ile birlikte gelir.
Daha da iyisi, yeni GPU'lar ayrıca donanımınızdaki kare hızlarını katlanarak artırabilen yapay zeka destekli bir görüntü yükseltme teknolojisi olan DLSS 3 ile birlikte gelir.
Ancak DLSS 3.0 nedir ve yükseltmeye değer mi? Hadi öğrenelim.
DLSS 3.0 Nedir?
Deep Learning Super Sampling'in kısaltması olan DLSS, sisteminizdeki kare hızlarını iyileştirmek için yapay zekanın (AI) gücünü kullanan bir nöral grafik teknolojisidir.
DLSS'deki süper örnekleme, bir video kalitesini iyileştirmek için kullanılan kenar yumuşatma tekniği oyun karelerini daha yüksek bir çözünürlükte işleyerek ve ardından alt örnekleme yaparak - örtüşmeyi azaltarak video kalitesini iyileştirerek. Bununla birlikte, kareleri daha yüksek çözünürlüklerde işlemek GPU'nuz için çok zahmetlidir ve kenar yumuşatma özelliklerini kullanmak genellikle FPS'nizi azaltır. Sonuçta, GPU'nuzun daha fazla piksel verisi işlemesi ve yerel çözünürlüğünüze altörneklemesi gerekir.
DLSS'nin "Derin Öğrenme" kısmı burada devreye giriyor. Görüyorsunuz, geleneksel kenar yumuşatma yöntemlerinde GPU'nun kareleri daha yüksek çözünürlüklerde işlemesi gerekir, ancak derin öğrenmede GPU'nun bunu yapması gerekmez. Bunun yerine, tek yapması gereken çerçeveleri doğal bir çözünürlükte oluşturmak ve ardından GPU üzerindeki tensör çekirdekleri daha yüksek bir çözünürlükte işlendiğinde çerçevenin nasıl görünmesi gerektiğini tahmin edin.
Bu yaklaşım, AI müdahalesi nedeniyle çerçeveleri daha yüksek bir çözünürlükte işlemenin hesaplama yükünü azaltır. Bu nedenle, basitçe söylemek gerekirse, DLSS, Yapay Zekayı kullanarak oyunlarınızı daha yüksek çözünürlükte işler.
DLSS 3.0 ise aynı teknolojinin üçüncü yinelemesidir. Yalnızca kare çözünürlüğünü artırmak yerine tam kareleri tahmin ederek DLSS'yi geliştirir ve kare hızlarını katlanarak artırır.
İşte her şey böyle çalışıyor.
DLSS 3 Nasıl Çalışır?
DLSS 3'e girmeden önce, eski sürümlerin nasıl çalıştığını ve DLSS 3'ün bunun üzerine nasıl inşa edildiğini anlamak önemlidir.
Daha önce açıklandığı gibi DLSS, görüntüleri daha yüksek çözünürlükte işlemek için yapay zekayı kullanır. Bu, GPU'nun çerçevelerin çözünürlüğünü artırmak için programlanmadığı anlamına gelir. Bunun yerine GPU, kendisini programlamak için daha düşük ve daha yüksek çözünürlüklü görüntüler göstererek eğitilir.
NVIDIA, bu eğitimi süper bilgisayarlarında gerçekleştirmek için bir Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN) çalıştırır. Bu ağ daha sonra giriş olarak daha düşük çözünürlüklerde çalışan bir oyunun görüntülerini gösterir. Eşzamanlı olarak, bir çıktı olarak, ağa hem kenar yumuşatma özellikleri etkin hem de devre dışı bırakılmış olarak 64 kat daha yüksek çözünürlükte işlenmiş aynı görüntüler gösterilir.
Yüksek ve düşük çözünürlüklü görüntülere ek olarak, CNN zamansal geri bildirim kullanılarak da eğitilir. Bu geri bildirim, görüntüdeki nesnelerin yerel ve daha yüksek çözünürlüklü çıktılarına göre çerçeveler arasında nasıl hareket ettiği hakkında ağ bilgisi sağlar. Bu, CNN'nin sonraki karelerin görünümünü çok önceden tahmin etmesini sağlayarak daha iyi kare hızları ve görüntü kalitesi sunar.
Ağdaki bu sürekli görüntü verisi bombardımanı, onu eğiterek oyunların çözünürlüğünü anında yükseltmesini sağlar. Eğitildikten sonra bu ağ, sürücü güncellemeleri yoluyla NVIDIA GPU'lara gönderilerek, eğitimli sinir ağlarını kullanarak görüntülerin çözünürlüğünü artırmalarını sağlar.
DLSS 3.0 ise bunun aksine bir adım daha ileri giderek bu metodolojiyi kullanarak tam çerçeveler oluşturur. Bu nedenle, DLSS 3 yalnızca oyunların çözünürlüğünü artırmakla kalmaz, aynı zamanda yapay zeka tarafından oluşturulan kareleri oyununuza serpiştirir.
Bu yaklaşım nedeniyle, GPU'nun çok daha az veri işlemesi gerekir ve NVIDIA'ya göre, DLSS 3 etkinleştirildiğinde, GPU çerçevenin yalnızca 1/8'ini hesaplar. AI geri kalan her şeyi tahmin eder. AI oluşturmadaki bu artış, FPS'nin geleneksel işleme yöntemlerine kıyasla dört kat daha hızlı sunulmasını sağlar.
Ancak DLSS 3, geleneksel işleme ardışık düzenlerini kullanmadan tüm kareleri nasıl tahmin eder? Eh, hepsi sayesinde NVIDIA'nın yeni Ada Lovelace mimarisi AI kullanarak çerçeve oluşturmaya olanak tanıyan yeni dördüncü nesil tensör çekirdekleri üzerinde çalışıyor.
İşte her şey böyle çalışıyor.
DLSS 3'te AI Kullanarak Çerçeve Oluşturma
Tıpkı DLSS gibi, DLSS 3 de karelerin çözünürlüğünü artırmak için tensör çekirdekleri kullanır, ancak GPU'nun kareleri tahmin etmesine yardımcı olan özel optik akış hızlandırıcılara da sahiptir. Çerçeveleri tahmin etmek için optik akış hızlandırıcı, DLSS tarafından oluşturulan birkaç yüksek çözünürlüklü veri çerçevesi alır. Optik akış hızlandırıcı daha sonra bu verileri optik akış alanını oluşturmak için kullanır.
Bu optik akış alanı, piksel verilerinin iki çerçeve arasında nasıl değiştiğini tanımlar ve bu veriler, geometrik hareket vektörleriyle birlikte AI çerçeveleri oluşturmak için kullanılır. Bu nedenle, optik akışı kullanan NVIDIA RTX 4000-Serisi GPU'lar, AI kullanılarak oluşturulan yeni çerçeveleri, geleneksel yaklaşım kullanılarak oluşturulan çerçevelerin arasına yerleştirerek FPS'yi artırabilir.
Bununla birlikte, bir oyunda yapay zeka tarafından oluşturulan kareleri serpiştirmenin zorlukları vardır ve en büyüğü giriş gecikmesidir. Sonuçta GPU, yapay zeka kullanılarak oluşturulan bir çerçevede kullanıcı girişini tahmin edemez.
Bu sorunu çözmek için NVIDIA, Reflex teknolojisini kullanır.
DLSS 3 ve NVIDIA Reflex
NVIDIA Reflex'e girmeden önce, fare hareketlerinizin GPU'ya nasıl ulaştığını anlamak önemlidir. Yani, bir oyunda bir karakteri hareket ettirmek için fareyi hareket ettirdiğinizde veya bir tuşa bastığınızda, fare işaretleme bilgisini CPU'ya gönderir. Daha sonra onu işler ve işleme kuyruğuna gönderir. Buradan veriler, işaretleme bilgilerinizi ekrana gönderen GPU'ya gönderilir.
Bu geleneksel veri girişi ardışık düzeni, kullanıcı girdileri işleme kuyruğunda daha uzun süre kalabileceğinden çok fazla gecikme oluşturur ve bu da o vesikalığı kaçırmanıza neden olur. Bu sorunu çözmek için, işleme kuyruğunu ortadan kaldıran ve verileri doğrudan CPU'dan GPU'ya gönderen ve giriş gecikmesini yüzde 80'e kadar azaltan bir teknoloji olan NVIDIA Reflex'e sahibiz.
DLSS 3'ü Eski GPU'larda Kullanabilir misiniz?
NVIDIA, DLSS 3'ü piyasaya sürdü RTX 4000 Serisi GPU'larve DLSS'yi destekleyen daha eski bir RTX GPU'nuz varsa, DLSS 3'ün oyun deneyiminizi geliştirip iyileştirmeyeceğini merak ediyor olabilirsiniz.
En önemlisi, eski sistemlerdeki DLSS, AI kullandığı için DLSS 3 ile gelişecek ve sinir ağları yeni güncellemelerle daha iyi hale gelecektir. Bununla birlikte, eski sistemlerde daha yeni çerçeve oluşturma teknolojisi, daha yeni sistemler kullandığı için desteklenmeyecektir. yalnızca NVIDIA RTX'te bulunabilen optik akış hızlandırıcılarla birlikte dördüncü nesil tensör çekirdekleri 4000-Serisi.
Buna göre, bir reddit dizisi, yapılandırma dosyalarında değişiklik yapılarak eski RTX sistemlerinde çerçeve üretimi etkinleştirilebilir. Ancak, bunun işe yarayıp yaramadığını test etme şansımız olmadı.
DLSS 3 Yükseltmeye Değer mi?
DLSS 3, oynadığınız oyunların çözünürlüğünü artırmak için yapay zeka kullanır. Bu yaklaşım yalnızca daha iyi kare hızları sunmakla kalmaz, aynı zamanda düşük kaliteli GPU'larda yüksek çözünürlüklerde oyun oynamayı mümkün kılar.
Bu nedenle, zorlu oyunları 4k'de düşük bir bütçeyle oynarken yüksek FPS'nin keyfini çıkarmak istiyorsanız, DLSS'ye yükseltmeniz buna değer.
