La marcha de la tecnología es inexorable, y en ninguna parte esto es más cierto que en el hardware de gráficos. Cada año, las tarjetas se vuelven mucho más rápidas y traen un conjunto completamente nuevo de acrónimos para trucos gráficos sofisticados.
Al observar la configuración visual de los juegos de PC, se encontrará con una ensalada de palabras que contiene pepitas tan sabrosas como MSAA, FXAA, SMAA y WWJD. OK, tal vez no sea el último.
Si es el afortunado propietario de una nueva tarjeta Nvidia GeForce RTX, ahora puede optar por habilitar algo llamado DLSS. es corto para Súper muestreo de aprendizaje profundo y es una gran parte de las funciones de hardware de próxima generación que se encuentran en las tarjetas Nvidia RTX.
Al momento de escribir, solo estas tarjetas tienen el hardware necesario para ejecutar DLSS:
- RTX 2060
- RTX 2060 Súper
- RTX 2070
- RTX 2070 Súper
- RTX 2080
- RTX 2080 Súper
- RTX 2080 Ti
El hardware específico en cuestión se denomina núcleo «Tensor», y cada modelo tiene una cantidad diferente de estos procesadores especializados.
Los núcleos de tensor están diseñados para acelerar las tareas de aprendizaje automático, de las cuales DLSS es un ejemplo. Si no usa DLSS, esa parte de la tarjeta permanece inactiva. Esto significa que no está utilizando todo el potencial de su nueva y brillante GPU si DLSS está disponible pero permanece desactivado.
Sin embargo, hay más que eso. Para comprender qué valor aporta DLSS a la mesa, debemos desviarnos brevemente de algunos conceptos relacionados.
Un bypass rápido en resoluciones internas y escalado
Los televisores y monitores modernos tienen lo que se denomina resolución «nativa». Esto simplemente significa que la pantalla tiene una cierta cantidad de píxeles físicos. Si la imagen que está mostrando en esa pantalla difiere de la resolución nativa exacta, debe «ampliarse» o reducirse para que encaje.
Por ejemplo, si envía una imagen HD a una pantalla 4K, se verá bastante bloqueada y entrecortada. Cómo ampliar demasiado una fotografía digital. En la práctica, sin embargo, el vídeo HD se verá bien en un televisor 4K, aunque puede que sea un poco menos nítido que una grabación 4K nativa. Esto se debe a que los televisores tienen una pieza de hardware llamada «potenciador» que procesa y filtra imágenes de baja resolución para que parezcan aceptables.
El problema es que la calidad del hardware mejorado varía mucho entre las diferentes marcas y modelos de monitores. Es por eso que las GPU suelen venir con sus propias técnicas de escalado.
Una consola «Pro» diseñada para renderizar una pantalla 4K renderizará una imagen 4K nativa, por lo que no se producirá ninguna mejora en la pantalla. Esto significa que los desarrolladores de juegos tienen control total sobre la calidad de la imagen final.
Sin embargo, la mayoría de los juegos de consola no pueden reproducirse con una resolución nativa de 4K. Tienen una resolución «interna» más baja, lo que ejerce menos presión sobre la GPU. Luego, esta imagen se mejora utilizando la tecnología de escala interna de la consola para que se vea mejor en pantallas de alta resolución.
De hecho, DLSS es un método sofisticado para renderizar un juego de PC con una resolución inferior a la nativa y luego escalarlo a una pantalla conectada utilizando la tecnología DLSS. En teoría, esto conduce a un aumento significativo del rendimiento.
Si bien esto es muy similar a lo que sucede en las consolas 4K, bajo el capó DLSS es realmente algo especial. Todo gracias al «aprendizaje profundo».
¿De qué se trata el «aprendizaje profundo»?
El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que utiliza una red neuronal simulada. En otras palabras, una aproximación digital de cómo las neuronas de tu cerebro aprenden y crean soluciones a problemas complejos.
Es la tecnología que, entre otras cosas, permite que las computadoras reconozcan rostros y que los robots comprendan y naveguen por el mundo que los rodea. También es responsable de las recientes olas de deepfakes. Esta es la salsa secreta de DLSS.
Las redes neuronales requieren «entrenamiento», que básicamente muestra los ejemplos claros de cómo debe ser algo. Si quiere enseñarle a la red cómo reconocer una cara, muéstrele millones de caras y deje que aprenda las características y patrones que componen una cara típica. Si aprende la lección correctamente, puedes mostrarle cualquier imagen con una cara y la elegirá al instante.
Lo que ha hecho Nvidia es entrenar su software de aprendizaje profundo en imágenes de resolución increíblemente alta de juegos compatibles con DLSS. La red neuronal aprende cómo «debería» verse el juego cuando se juega con el rendimiento de gráficos a nivel de supercomputadora.
Luego toma ese marco de resolución interna más baja y, a falta de una palabra mejor, «imagina» cómo se vería si una computadora mucho, mucho más poderosa que la suya renderizara la escena. Si eso te suena un poco a magia negra, ¡no estás solo!
Cuándo usar DLSS
En primer lugar, sólo puedes usarlo en juegos que admitan DLSS y, afortunadamente, esa lista está creciendo rápidamente. Cada juego tiene sus propios requisitos para DLSS, como renderizar a la resolución más baja, porque para eso está entrenada la red neuronal.
Sin embargo, el cerebro de Nvidia nunca deja de aprender y las capacidades DLSS de sus tarjetas gráficas seguirán recibiendo actualizaciones, ampliando el soporte y la calidad para cada juego.
La mejor manera de saber si debes usar DLSS en tu juego es mirar los resultados. Compare esto con el escalado o suavizado tradicional para ver cuál es más agradable. El rendimiento también es un factor decisivo importante. Si busca 60 fps pero no puede lograrlos, DLSS es una buena opción.
Sin embargo, DLSS en realidad ralentizará las cosas si obtienes velocidades de cuadro altas. Esto se debe a que el núcleo tensor necesita una cantidad de tiempo fija para procesar cada cuadro. Actualmente no puedo hacerlo lo suficientemente rápido para una reproducción con alta velocidad de fotogramas.
Básicamente, DLSS es más útil cuando se utilizan pantallas de alta resolución (como resolución 4K, ultra ancha o 1440p) que apuntan a velocidades de cuadro de aproximadamente 60 cuadros por segundo. También es útil cuando habilitas otro truco de la tarjeta RTX: el trazado de rayos. DLSS hace un gran trabajo al compensar la penalización de rendimiento del trazado de rayos, lo que a veces produce resultados finales sorprendentes.
Esta es la información mínima que necesita saber antes de decidir si utilizar DLSS. Tenga en cuenta que esta tecnología cambia rápidamente, por lo que si no le gustan los resultados de hoy, vuelva dentro de unos meses y eventualmente se sorprenderá.