प्रौद्योगिकी की प्रगति कठिन है और ग्राफिक्स हार्डवेयर की तुलना में यह कहीं अधिक सच नहीं है। हर साल कार्ड काफी तेज हो जाते हैं और फैंसी ग्राफिकल ट्रिक्स के लिए एक नया सेट पेश करते हैं। 

पीसी गेम के लिए दृश्य सेटिंग्स को देखते हुए, आप एक शब्द सलाद का सामना करेंगे जिसमें एमएसएए, एफएक्सएए, एसएमएए^{(MSAA, FXAA, SMAA)} और डब्ल्यूडब्ल्यूजेडी जैसे स्वादिष्ट नगेट्स^(WWJD) शामिल हैं । ठीक है, शायद वह आखिरी वाला नहीं।

यदि आप एक नए Nvidia GeForce RTX^{(Nvidia GeForce RTX)} कार्ड के भाग्यशाली स्वामी हैं , तो अब आप DLSS नामक किसी चीज़ को सक्षम करना भी चुन सकते हैं । यह डीप लर्निंग सुपर सैम्पलिंग के लिए छोटा है और ^{(Deep Learning Super Sampling)}एनवीडिया आरटीएक्स^{(Nvidia RTX)} कार्ड में मिलने वाली अगली पीढ़ी की हार्डवेयर सुविधाओं का एक बड़ा हिस्सा है ।

लेखन के समय, केवल इन कार्डों में DLSS^(DLSS) चलाने के लिए आवश्यक हार्डवेयर होता है :

• आरटीएक्स 2060
• आरटीएक्स 2060 सुपर
• आरटीएक्स 2070
• आरटीएक्स 2070 सुपर
• आरटीएक्स 2080
• आरटीएक्स 2080 सुपर
• आरटीएक्स 2080 टी

विचाराधीन विशिष्ट हार्डवेयर को " टेन्सर^(Tensor) " कोर के रूप में संदर्भित किया जाता है, प्रत्येक मॉडल में इन विशेष प्रोसेसर की एक अलग संख्या होती है।

Tensor cores को मशीन लर्निंग कार्यों में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसका DLSS एक उदाहरण है। यदि आप DLSS का उपयोग नहीं करते हैं , तो कार्ड का वह भाग निष्क्रिय रहता है। इसका मतलब है कि यदि DLSS उपलब्ध है, तो आप अपने चमकदार नए ^(DLSS)GPU की पूरी क्षमता का उपयोग नहीं कर रहे हैं , लेकिन बंद रहता है। 

हालांकि इसके अलावा भी बहुत कुछ है। यह समझने के लिए कि DLSS^(DLSS) तालिका में क्या मूल्य लाता है, हमें कुछ संबंधित अवधारणाओं को संक्षेप में समझना होगा।

आंतरिक संकल्पों और उन्नयन में एक त्वरित चक्कर^{(A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling)}

आधुनिक टीवी^{(Modern TVs)} और मॉनिटर में "मूल" रिज़ॉल्यूशन^(resolution) के रूप में जाना जाता है । इसका सीधा सा मतलब है कि स्क्रीन में भौतिक पिक्सेल की एक विशिष्ट संख्या होती है। यदि आप उस स्क्रीन पर जो छवि प्रदर्शित कर रहे हैं, वह सटीक मूल रिज़ॉल्यूशन से भिन्न है, तो इसे फिट करने के लिए इसे ऊपर या नीचे "स्केल" करना होगा। 

इसलिए यदि आप एक एचडी छवि को 4K डिस्प्ले^{(4K display)} पर आउटपुट करते हैं , उदाहरण के लिए, यह काफी अवरुद्ध और जंजीर दिखने वाला है। ठीक वैसे ही जैसे आपने किसी डिजिटल फोटो को बहुत दूर तक जूम कर लिया हो। हालांकि, व्यवहार में, एचडी वीडियो^{(HD video)} 4K टीवी पर ठीक दिखता है, अगर शायद देशी 4K फुटेज की तुलना में थोड़ा कम तेज हो। ऐसा इसलिए है क्योंकि टीवी में हार्डवेयर का एक टुकड़ा होता है जिसे "अपस्केलर" के रूप में जाना जाता है जो स्वीकार्य दिखने के लिए निम्न-रिज़ॉल्यूशन छवि को संसाधित और फ़िल्टर करता है।

समस्या यह है कि उन्नत हार्डवेयर की गुणवत्ता प्रदर्शन ब्रांडों और मॉडलों के बीच बेतहाशा भिन्न होती है। यही^(Which) कारण है कि GPU^(GPUs) अक्सर अपनी स्वयं की स्केलिंग तकनीक के साथ आते हैं।

"प्रो" कंसोल जो 4K डिस्प्ले के आउटपुट के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, इसे मूल 4K छवि के साथ प्रस्तुत करते हैं, ताकि कोई डिस्प्ले अपस्कलिंग बिल्कुल न हो। इसका मतलब है कि गेम के डेवलपर्स के पास अंतिम छवि गुणवत्ता का पूरा नियंत्रण है। 

हालाँकि, अधिकांश कंसोल गेम एक देशी 4K रिज़ॉल्यूशन पर प्रस्तुत नहीं होते हैं। उनके पास कम "आंतरिक" रिज़ॉल्यूशन है, जो GPU^(GPU) पर कम तनाव डालता है । कंसोल की आंतरिक स्केलिंग तकनीक का उपयोग करके उच्च-रिज़ॉल्यूशन स्क्रीन पर जितना संभव हो उतना अच्छा दिखने के लिए उस छवि को बढ़ाया जाता है।

वास्तव में, DLSS एक परिष्कृत तरीका है जो एक पीसी गेम को मूल रिज़ॉल्यूशन से कम पर प्रस्तुत करता है और फिर कनेक्टेड डिस्प्ले के लिए इसे अपस्केल करने के लिए DLSS तकनीक का उपयोग करता है। ^(DLSS)सिद्धांत रूप में इससे प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि होती है। 

जबकि ऐसा लगता है कि 4K कंसोल पर क्या हो रहा है, हुड के तहत DLSS वास्तव में कुछ खास है। "गहरी शिक्षा" के लिए सभी धन्यवाद।

"डीप लर्निंग" बिट के बारे में क्या है?^{(What’s The “Deep Learning” Bit About?)}

डीप लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जो सिम्युलेटेड न्यूरल नेट का उपयोग करती है। दूसरे शब्दों में, आपके मस्तिष्क में न्यूरॉन्स कैसे सीखते हैं और जटिल समस्याओं के समाधान कैसे बनाते हैं, इसका एक डिजिटल अनुमान।

यह वह तकनीक है जो, अन्य बातों के अलावा, कंप्यूटर को चेहरों को पहचानने की अनुमति देती है और रोबोट को उनके आसपास की दुनिया को समझने और नेविगेट करने देती है। यह डीपफेक^(deepfakes) की हालिया घटनाओं के लिए भी जिम्मेदार है । यही DLSS की गुप्त चटनी है। 

तंत्रिका नेटवर्क को "प्रशिक्षण" की आवश्यकता होती है जो मूल रूप से शुद्ध उदाहरण दिखा रहा है कि कुछ कैसा होना चाहिए। यदि आप नेट को किसी चेहरे को पहचानना सिखाना चाहते हैं, तो आप उसे लाखों चेहरे दिखाते हैं, जिससे वह विशिष्ट चेहरे को बनाने वाली विशेषताओं और पैटर्न को सीखता है। यदि यह पाठ को ठीक से सीखता है, तो आप इसे चेहरे के साथ कोई भी छवि दिखा सकते हैं, और यह इसे तुरंत चुन लेगा।

एनवीडिया^(Nvidia) ने जो किया है वह डीएलएसएस^(DLSS) का समर्थन करने वाले खेलों से अविश्वसनीय रूप से उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों पर अपने गहन शिक्षण सॉफ़्टवेयर को प्रशिक्षित करना है । तंत्रिका नेटवर्क सीखता है कि सुपरकंप्यूटर-स्तरीय ग्राफिक्स प्रदर्शन का उपयोग करते समय गेम "क्या" दिखना चाहिए।

यह तब कम आंतरिक रिज़ॉल्यूशन फ्रेम लेता है और, एक बेहतर शब्द की कमी के लिए, "कल्पना" करता है कि यह कैसा दिखता होगा यदि आपके से कहीं अधिक शक्तिशाली कंप्यूटर ने दृश्य प्रस्तुत किया था। अगर यह आपको थोड़ा काला जादू जैसा लगता है, तो आप अकेले नहीं हैं!

डीएलएसएस का उपयोग कब करें^{(When To Use DLSS)}

सबसे पहले^(First) , आप केवल उन खेलों में DLSS का उपयोग कर सकते हैं जो इसका समर्थन करते हैं, जो कि एक सूची है जो तेजी से बढ़ रही है, शुक्र है। DLSS के लिए प्रत्येक शीर्षक की अपनी आवश्यकताएं भी होती हैं , जैसे कि न्यूनतम रिज़ॉल्यूशन पर प्रतिपादन, क्योंकि तंत्रिका जाल को इसी पर प्रशिक्षित किया गया है।

हालांकि, एनवीडिया^(Nvidia) का बड़ा दिमाग सीखना बंद नहीं करता है और आपके कार्ड पर डीएलएसएस^(DLSS) सुविधा अपडेट प्राप्त करती रहेगी, प्रति-शीर्षक समर्थन और गुणवत्ता का विस्तार करती रहेगी।

यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपको अपने गेम में डीएलएसएस^(DLSS) का उपयोग करना चाहिए या नहीं, परिणाम पर नजर रखना है। यह देखने के लिए कि कौन सा अधिक सुखद है, इसकी तुलना पारंपरिक अपसंस्कृति या एंटी-अलियासिंग से करें। प्रदर्शन भी एक महत्वपूर्ण निर्णायक कारक है। यदि आप 60 फ्रेम प्रति सेकेंड का लक्ष्य बना रहे हैं, लेकिन वहां तक ​​नहीं पहुंच पा रहे हैं, तो डीएलएसएस^(DLSS) एक अच्छा विकल्प है।

यदि आप उच्च फ्रेम दर प्राप्त कर रहे हैं, तो डीएलएसएस^(DLSS) वास्तव में चीजों को धीमा कर सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि प्रत्येक फ्रेम को संसाधित करने के लिए टेंसर कोर को एक निश्चित समय की आवश्यकता होती है। अभी वे इसे उच्च फ्रेम दर चलाने के लिए पर्याप्त तेज़ी से नहीं कर सकते।

अनिवार्य रूप से, DLSS उच्च-रिज़ॉल्यूशन डिस्प्ले (जैसे 4K, अल्ट्रावाइड या 1440p रिज़ॉल्यूशन) का उपयोग करते समय लगभग 60 फ्रेम प्रति सेकंड पर लक्ष्य फ्रेम दर के साथ सबसे उपयोगी होता है। आरटीएक्स^(RTX) कार्ड की अन्य मुख्य पार्टी ट्रिक - रे ट्रेसिंग को सक्रिय करते समय यह अविश्वसनीय रूप से उपयोगी है। डीएलएसएस^(DLSS) रे ट्रेसिंग के प्रदर्शन के नुकसान को काफी अच्छी तरह से ऑफसेट कर सकता है, जिसका अंतिम परिणाम कई बार शानदार होता है।

डीएलएसएस^(DLSS) के साथ जाने का निर्णय लेने से पहले आपको कम से कम यह जानने की जरूरत है कि क्या नहीं। बस^(Just) याद रखें कि यह तकनीक तेजी से बदल रही है, इसलिए यदि आप आज के परिणाम पसंद नहीं करते हैं, तो कुछ महीनों में वापस आएं और अंत में आपको उड़ा दिया जा सकता है।

What Is DLSS and Should You Use It In Games

The mаrch of technology is inexorable and nowhere is this more true than with graphics hardware. Every year cards get significantly faster and bring a whole new set of aсronyms for fancy graphical tricks. 

Looking at the visual settings for PC games, you’ll encounter a word salad that contains such tasty nuggets as MSAA, FXAA, SMAA and WWJD. OK, maybe not that last one.

If you are the lucky owner of a new Nvidia GeForce RTX card, you can now also choose to enable something called DLSS. It’s short for Deep Learning Super Sampling and is a big part of the next generation hardware features found in Nvidia RTX cards.

At the time of writing, only these cards have the required hardware to run DLSS:

• RTX 2060
• RTX 2060 Super
• RTX 2070
• RTX 2070 Super
• RTX 2080
• RTX 2080 Super
• RTX 2080 Ti

The specific hardware in question is referred to as a “Tensor” core, with each model having a different number of these specialized processors.

Tensor cores are designed to accelerate machine learning tasks, which DLSS is an example of. If you don’t use DLSS, that part of the card remains idle. This means you aren’t using the full capacity of your shiny new GPU if DLSS is available, but remains off. 

There’s more to it than that though.To understand what value DLSS brings to the table, we have to digress briefly into a few related concepts.

A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling

Modern TVs and monitors have what’s known as a “native” resolution. This simply means that the screen has a specific number of physical pixels. If the image you are displaying on that screen differs from the exact native resolution, it has to be “scaled” up or down to make it fit. 

So if you output an HD image to a 4K display, for example, it’s going to look quite blocky and jagged. Just as if you’ve zoomed a digital photo in too far. In practice however, HD video looks just fine on a 4K TV, if perhaps a little less sharp than native 4K footage. That’s because the TV has a piece of hardware known as an “upscaler” that processes and filters the lower-resolution image to look acceptable.

The problem is that the quality of the upscaling hardware varies wildly between display brands and models. Which is why GPUs often come with their own scaling technology.

The “pro” consoles that are designed to output to a 4K display present it with a native 4K image, so that no display upscaling happens at all. This means the developers of games have complete control of the final image quality. 

However, most console games do not render at a native 4K resolution. They have a lower “internal” resolution, which puts less stress on the GPU. That image is then scaled up to look as good as possible on the high-resolution screen using the console’s internal scaling technology.

In effect, DLSS is a sophisticated method that renders a PC game at a lower than native resolution and then uses the DLSS technology to upscale it for the connected display. In theory this leads to a significant boost in performance. 

While that sounds a lot like what’s happening on 4K consoles, under the hood DLSS is really something special. All thanks to “deep learning”.

What’s The “Deep Learning” Bit About?

Deep learning is a machine learning technique that uses a simulated neural net. In other words, a digital approximation of how the neurons in your brain learn and create solutions to complex problems.

It’s the technology that, among other things, allows computers to recognize faces and lets robots understand and navigate the world around them. It’s also responsible for the recent spates of deepfakes. That’s the secret sauce of DLSS. 

Neural networks require “training” which is basically showing the net examples of what something should be like. If you want to teach the net how to recognize a face, you show it millions of faces, letting it learn the features and patterns that make up a typical face. If it learns the lesson properly, you can show it any image with a face in it, and it will pick it out instantly.

What Nvidia have done is to train their deep learning software on incredibly high-resolution images from the games that support DLSS. The neural network learns what the game “should” look like when rendered using supercomputer-level graphics performance.

It then takes that lower internal resolution frame and, for lack of a better word, “imagines” what it would have looked like if a much, much more powerful computer than yours had rendered the scene. If that sounds a little like black magic to you well, you’re not alone!

When To Use DLSS

First of all, you can only use DLSS in games that support it, which is a list that’s growing quickly, thankfully. Each title also has its own requirements for DLSS, such as rendering at a minimum resolution, because that’s what the neural net has been trained on.

However, the big brain at Nvidia doesn’t stop learning and the DLSS feature on your card will keep getting updates, expanding per-title support and quality.

The best way to figure out if you should use DLSS in your games is to eyeball the result. Compare it to traditional upscaling or anti-aliasing to see which is more pleasant. Performance is also an important deciding factor. If you are targeting 60 frames per second, but can’t get there, DLSS is a good choice.

If you are getting high frame rates however, DLSS can actually slow things down. That’s because the tensor cores need a fixed amount of time to process each frame. Right now they can’t do it quickly enough for high frame rate play.

Essentially, DLSS is most useful when using a high-resolution display (e.g. 4K, ultrawide or 1440p resolutions) with a target frame rate at around 60 frames per second. It’s also incredibly useful when activating the other main party trick of RTX cards – ray tracing. DLSS can offset the performance loss of ray tracing quite well, with an end result that is at times spectacular.

That’s the least you need to know before deciding to go with DLSS or not. Just remember that this technology is changing rapidly, so if you don’t like the results today, come back in a few months and you just might just be blown away at last.

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