Juegos de PC, DLSS, GeForce RTX 30 Series y cómo trabajan juntos

Con NVIDIA DLSS en las tarjetas de la serie GeForce RTX 30, tu monitor 4K cumple con máximos de velocidad de fotogramas completamente nuevos, mientras que los monitores de 1080p obtienen un refresh increíblemente rápido y una fidelidad visual mejor que nunca.

Uno de los desarrollos más interesantes para los jugadores de PC en los últimos años es el supermuestreo de aprendizaje profundo, o DLSS. Desarrollado por NVIDIA y cada vez más destacado desde el lanzamiento de la serie GeForce RTX 20, DLSS ha entrado en su última iteración con la llegada de los modelos de la serie GeForce RTX 30 como RTX 3090, RTX 3080 y RTX 3070.

¿Por qué es tan importante DLSS? Porque proporciona de manera muy efectiva un reemplazo todo en uno para procesos computacionalmente costosos como el suavizado y el escalado hacia arriba / hacia abajo, y teóricamente hace que la resolución sea casi irrelevante. DLSS funciona a nivel de hardware a través de los denominados núcleos Tensor en tarjetas gráficas NVIDIA, empleando inteligencia artificial o aprendizaje automático profundo para optimizar el rendimiento de cualquier juego habilitado para DLSS.

Si eres un jugador de PC, DLSS aumenta el valor de tu tarjeta gráfica y esencialmente aumenta la potencia de procesamiento de gráficos a través de la virtualización. En casos extremos, DLSS funciona básicamente como SLI, excepto que en lugar de agregar una segunda tarjeta a un gran costo financiero, obtienes el doble de rendimiento gracias a la potencia de IA virtualizada sin ningún hardware adicional.

A diferencia del anti-aliasing y el escalado o muestreo tradicionales, DLSS casi no tiene costo computacional ya que todos los cálculos se realizan en el nivel de hardware principal y en segundo plano. Es por eso que DLSS es tan bueno para aumentar la velocidad de fotogramas en juegos compatibles.

DLSS también funciona para la reducción de escala. supongamos que tienes un monitor gamer 1080p de alta velocidad. Puede ejecutar juegos a 4K y la tecnología DLSS ajustará automáticamente el renderizado de 3840 x 2160 a una salida de 1920 x 1080. En este caso, por supuesto, no se verá como 4K, su monitor no tiene suficientes píxeles. Pero se verá muy bien en Full HD. No necesitará suavizado, que históricamente ha sido la debilidad de 1920 x 1080 en comparación con 4K e incluso QHD. También conseguirás texturas mucho más limpias y precisas. Y la velocidad de fotogramas será fenomenal, maximizando fácilmente un panel de juego de 144Hz. Lo mismo se aplica a 1440p a 1080p o 2160p a 1440p. DLSS y tecnologías similares, como Microsoft DirectML, funcionan con todas las resoluciones según nuestro conocimiento.

Aparte de la necesidad de comprar una nueva tarjeta gráfica que tenga DLSS, el único inconveniente es inherente a la parte de "aprendizaje" de DLSS. Posiblemente, y esto se basa en nuestras propias observaciones subjetivas, DLSS puede causar tiempos de carga más largos en algunos casos en el lanzamiento inicial de un juego. Esto se debe a que la IA del núcleo de Tensor literalmente necesita estudiar el juego que acaba de lanzar por primera vez y optimizar el rendimiento del sombreador en consecuencia. Es como llevarle un coche nuevo a tu mecánico favorito. Por supuesto, tomará un poco más de tiempo que con el automóvil que has traído durante los últimos cinco años.

Dejando a un lado las analogías del automóvil, las tarjetas gráficas con DLSS parecen crear perfiles sobre la marcha para cada juego. No sabemos si están guardados en algún lugar, pero notamos que los juegos que hemos estado jugando durante años con la GTX 1080 Ti de SSD tardaron más en iniciarse desde la misma unidad con un RTX 3070 en el primer intento. Pero no el segundo y más allá. Esto nos lleva a pensar que los cambios importantes en el hardware también pueden hacer que DLSS AI vuelva a aprender su configuración en relación con cada juego.

Pero un breve proceso de optimización de vez en cuando es un pequeño precio a pagar por velocidades de cuadro increíblemente mejores y posiblemente hacer que la resolución no sea un problema. Recién estamos comenzando esta etapa de madurez de la IA en los gráficos de los juegos y, sin duda, el futuro tiene muchas sorpresas guardadas, aunque es de esperar que no sean del tipo que decidirá qué juegos jugarás por ti. Eso no será tan agradable.