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让游戏帧数提升三分之一，它是怎么做到的？

最近 ， 越来越多的游戏开始支持DLSS ， 大家也都知道 ， 在DLSS的加持之下 ， 游戏帧数会有非常明显的上升 。 那么 ， DLSS到底是如何做到提升游戏帧数的 ， 接下来请跟着小雷一起了解一下DLSS技术 。
DLSS技术 ， 全称是深度学习超级采样（DeepLearningSuperSampling）技术 ， 可以提高游戏运行的实际帧数 。
让游戏帧数提升三分之一，它是怎么做到的？
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在放大的游戏画面中 ， 物体的边缘会出现凹凸的锯齿 ， 目前主流的抗锯齿方法是TAA（随机采样抗锯齿）技术 ， 这是一种基于着色器的逻辑算法 ， 将多个渲染帧的输入组合在一起 ， 在保留画面细节的同时消除锯齿等失真现象 。 这一技术虽然已经比较成熟 ， 但是 ， 如果想要实现精细的抗锯齿效果 ， 那就会需要极大的计算量 ， 对于显卡运算性能来说是一个很大的负担 。 因此 ， NVIDIA推出了DLSS技术 ， 可以在实现抗锯齿效果的同时 ， 只增加很小的显卡运算负载 。
DLSS本质上是一种采样技术 ， NVIDIA针对每一款支持DLSS的游戏建立了对应的训练网络 ， 每一个游戏的库中都有成千上万上以64×超级采样生成的参考画面 ， 经过对每一个像素点进行64次偏移着色以后进行合成输出 ， 生成一幅具有理论上接近完美画面效果的图像 。 同时还会生成一幅正常的渲染图像 ， 然后要求DLSS网络响应输出对应结果 ， 与64×超级采样画面进行差异对比 ， 调整网络权重 ， 经过多次的迭代 ， DLSS网络输出的画面将具有与64×超级采样画面相同质量的图像细节 ， 还可以避免TAA技术会产生的运动模糊的问题 。 而且 ， DLSS技术并不是将所有的运算放在本地显卡上进行 ， 通过新的Turing架构的RTX系列显卡上专有的TensorCore张量计算单元 ， 与位于NVIDIA总部的土星-V（Saturn-V）超级计算机（拥有660个节点与5280颗V100GPU核心）来进行深度学习交互 ， 以获得四两拨千斤的效果 ， 通过庞大的人工智能训练 ， 能够用最小的代价实现更好的采样效果 。
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但是 ， 在DLSS1.0时代 ， DLSS技术虽然可以实现较好的抗锯齿效果同时获得游戏帧数上的提升 ， 但是却是以画质降低的代价来实现的 ， 开启DLSS技术以后 ， 游戏画面会有一种加了滤镜的一样的感觉 ， 放大来进行画面对比的话 ， 会发现画质有所降低 。 现在 ， NVIDIA为大家带来了DLSS2.0技术 ， 实现了画质与帧数的同步全面提升 。
DLSS2.0同样由RTX显卡上的TensorCore提供支持 ， 是一个经过改进的全新深度学习神经网络 ， 能够提高帧速率 ， 同时生成精美、清晰的游戏图像 。 DLSS2.0为玩家提供了充足的性能 ， 有助于最大化光线追踪设置 ， 并提高输出分辨率 。
DLSS2.0在原始版本的基础上进行了以下增强：
出色的图像质量：DLSS2.0可在仅渲染四分之一到半数像素的前提下 ， 提供与原始分辨率相媲美的画质 。 其采用全新时间反馈技术 ， 能够实现更清晰的图像细节 ， 同时提高帧与帧之间的稳定性 。
【让游戏帧数提升三分之一，它是怎么做到的？】在不同RTX显卡和分辨率上均具有出色的扩展性：全新AI网络能够更高效地使用TensorCores ， 执行速度比原始版本快一倍 。 这不仅有助于提高帧率 ， 还可消除以前显卡、设置和分辨率上的限制 。
一个适用于所有游戏的网络：原始DLSS需要针对每个新游戏训练AI网络 。 DLSS2.0则使用非特定于某一游戏的内容开展训练 ， 从而能够提供一个跨游戏使用的通用网络 。 这意味着游戏集成更快 ， 最终将能支持更多DLSS游戏 。
自定义化选项：DLSS2.0为用户提供“质量”(Quality)、“平衡”(Balanced)和“性能”(Performance)这3种画质模式来控制游戏的内部渲染分辨率；启用“性能”(Performance)模式后 ， 可实现高达4倍的超高分辨率（即从1080p到4K） 。 这意味着用户选择更丰富 ， 性能提升更显著 。
现在 ， 支持DLSS技术的游戏越来越多 ， 包括《战地5》、《古墓丽影：暗影》、《怪物猎人：世界》等游戏 ， 以后也会有越来越多的游戏加入进来 。 接下来我们通过游戏实测来看一看DLSS2.0技术在游戏中的实际效果 。
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可以看到 ， 在《德军总部2》这款游戏中 ， 开启DLSS2.0技术以后 ， 游戏的实时帧数有了很大幅度的提升 ， 同时通过放大画面细节也可以发现 ， 开启了DLSS以后的画面效果更加精细 。
所以 ， 如果你喜爱的游戏大作支持DLSS2.0技术 ， 那么不要犹豫了 ， 一台带有顶级RTX显卡的高性能游戏本就是你的不二之选！比如 ， 雷神911P1Plus极夜全能本 。


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