مسيرة التكنولوجيا لا هوادة فيها ولا يوجد مكان أكثر صحة من أجهزة الرسومات. تزداد سرعة البطاقات كل عام بشكل ملحوظ وتقدم مجموعة جديدة كاملة من الاختصارات للحيل الرسومية الرائعة. 

بالنظر إلى الإعدادات المرئية لألعاب الكمبيوتر ، ستواجه سلطة كلمة^{(word salad)} تحتوي على شذرات لذيذة مثل MSAA و FXAA و SMAA^{(MSAA, FXAA, SMAA)} و WWJD . حسنًا ، ربما ليس هذا الأخير.

إذا كنت المالك المحظوظ لبطاقة Nvidia GeForce RTX الجديدة ، فيمكنك الآن أيضًا اختيار تمكين شيء يسمى DLSS . إنه اختصار لـ Deep Learning Super Sampling وهو جزء كبير من ميزات أجهزة الجيل^{(generation hardware)} التالي الموجودة في بطاقات Nvidia RTX .

في وقت كتابة هذا التقرير ، تحتوي هذه البطاقات فقط على الأجهزة المطلوبة لتشغيل DLSS :

• RTX 2060
• RTX 2060 سوبر
• RTX 2070
• RTX 2070 سوبر
• RTX 2080
• RTX 2080 سوبر
• RTX 2080 تي

يشار إلى الأجهزة المحددة المعنية على أنها نواة " ^{(” core)}Tensor " ، حيث يحتوي كل نموذج على عدد مختلف من هذه المعالجات المتخصصة.

تم تصميم نوى الموتر لتسريع مهام التعلم الآلي ، والتي تعد DLSS مثالاً عليها. إذا كنت لا تستخدم ^{(t use)} DLSS ، فسيظل هذا الجزء من البطاقة خاملاً. هذا يعني أنك لا تستخدم السعة الكاملة لوحدة معالجة الرسومات^(GPU) الجديدة اللامعة الخاصة بك إذا كان DLSS متاحًا ، ولكنه يظل متوقفًا. 

هناك ما هو أكثر من ذلك على الرغم من ذلك ، لفهم القيمة التي يضيفها DLSS^(DLSS) إلى الجدول ، علينا أن نتعمق بإيجاز في بعض المفاهيم ذات الصلة.

تحول سريع في القرارات الداخلية والترقية^{(A Quick Detour Into Internal Resolutions & Upscaling)}

تتمتع أجهزة التلفزيون والشاشات الحديثة بما يُعرف ^{(Modern TVs and monitors)}بالدقة^(resolution) "الأصلية" . هذا يعني ببساطة أن الشاشة بها عدد محدد من وحدات البكسل الفعلية. إذا كانت الصورة التي تعرضها على تلك الشاشة تختلف عن الدقة الأصلية بالضبط ، فيجب "تصغيرها" أو تصغيرها لجعلها مناسبة. 

لذلك إذا قمت بإخراج صورة عالية الدقة إلى شاشة بدقة 4K^{(4K display)} ، على سبيل المثال ، فستبدو ممتلئة وخشنة تمامًا. تمامًا كما لو أنك قمت بتكبير صورة رقمية بعيدًا جدًا. ومع ذلك ، من الناحية العملية ، يبدو الفيديو عالي الدقة^{(HD video)} جيدًا على تلفزيون 4K ، ربما أقل حدة قليلاً من لقطات 4K الأصلية. ذلك لأن التلفزيون يحتوي على قطعة من الأجهزة تُعرف باسم "المرقي" الذي يعالج الصور ذات الدقة المنخفضة ويصفيها لتبدو مقبولة.

تكمن المشكلة في أن جودة أجهزة الترقية تختلف اختلافًا كبيرًا بين ماركات العرض والموديلات. وهذا^(Which) هو السبب في أن وحدات معالجة الرسومات غالبًا ما تأتي مع ^(GPUs)تقنية التحجيم^{(scaling technology)} الخاصة بها .

تقدم وحدات التحكم "الاحترافية" المصممة للإخراج إلى شاشة 4K صورة أصلية بدقة 4K ، بحيث لا يحدث أي ترقية للشاشة على الإطلاق. هذا يعني أن مطوري الألعاب يتمتعون بالتحكم الكامل في جودة الصورة^{(image quality)} النهائية . 

ومع ذلك ، فإن معظم ألعاب وحدة التحكم لا يتم عرضها بدقة 4K أصلية. لديهم دقة "^{(” resolution)} داخلية" منخفضة ، مما يضع ضغطًا أقل على وحدة معالجة الرسومات^(GPU) . يتم بعد ذلك تكبير هذه الصورة لتبدو جيدة قدر الإمكان على الشاشة عالية الدقة باستخدام ^{(high-resolution screen)}تقنية التحجيم^{(scaling technology)} الداخلي لوحدة التحكم .

في الواقع ، تعد DLSS طريقة متطورة تعرض لعبة كمبيوتر^{(PC game)} بدقة أقل من الدقة الأصلية ثم تستخدم تقنية DLSS لترقيتها للشاشة^{(DLSS technology)} المتصلة. من الناحية النظرية ، يؤدي هذا إلى زيادة كبيرة في الأداء. 

على الرغم من أن هذا يشبه إلى حد كبير ما يحدث على وحدات تحكم 4K ، إلا أن DLSS تحت الغطاء هي حقًا شيء مميز. كل ذلك بفضل "التعلم العميق".

ما هو جزء "التعلم العميق"؟^{(What’s The “Deep Learning” Bit About?)}

التعلم العميق هو أسلوب تعلم آلي^{(machine learning technique)} يستخدم شبكة عصبية محاكاة. بمعنى آخر ، تقريب رقمي لكيفية تعلم الخلايا العصبية في دماغك^{(brain learn)} وإيجاد حلول للمشاكل المعقدة.

إنها التكنولوجيا التي ، من بين أشياء أخرى ، تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعرف على الوجوه وتتيح للروبوتات فهم العالم من حولهم والتنقل فيه. كما أنها مسؤولة عن الموجات الأخيرة من عمليات التزييف العميق. هذه هي الخلطة السرية لـ DLSS . 

تتطلب الشبكات العصبية "تدريبًا" والذي يعرض بشكل أساسي الأمثلة الصافية لما يجب أن يكون عليه الشيء. إذا كنت تريد تعليم الإنترنت كيفية التعرف على الوجه ، فأنت تُظهر له ملايين الوجوه ، مما يتيح له التعرف على الميزات والأنماط التي تشكل وجهًا نموذجيًا. إذا تعلمت الدرس بشكل صحيح ، يمكنك إظهار أي صورة بها وجه ، وسوف تلتقطها على الفور.

ما فعلته Nvidia هو تدريب برامج التعلم^{(learning software)} العميق الخاصة بهم على صور عالية الدقة بشكل لا يصدق من الألعاب التي تدعم DLSS . تتعرف الشبكة العصبية على الشكل "المفترض" للعبة عند عرضها باستخدام أداء رسومات على مستوى الكمبيوتر الفائق.

ثم يأخذ ذلك الإطار الداخلي ذي الدقة^{(resolution frame)} المنخفضة ، ولعدم وجود كلمة أفضل ، "يتخيل" كيف كان سيبدو لو كان جهاز كمبيوتر أقوى بكثير من جهاز الكمبيوتر الخاص بك قد عرض المشهد. إذا كان هذا يشبه إلى حد ما السحر الأسود بالنسبة لك ، فأنت لست وحدك!

متى يجب استخدام DLSS^{(When To Use DLSS)}

بادئ^(First) ذي بدء ، يمكنك فقط استخدام DLSS في الألعاب التي تدعمها ، وهي قائمة تنمو بسرعة ، لحسن الحظ. يحتوي كل عنوان أيضًا على متطلباته الخاصة لـ DLSS ، مثل العرض بأدنى دقة ، لأن هذا هو ما تم تدريب الشبكة العصبية عليه.

ومع ذلك ، فإن العقل الكبير في Nvidia لا ^{(Nvidia doesn)}يتوقف عن التعلم ^{(stop learning)}وستستمر ميزة DLSS^{(DLSS feature)} الموجودة على بطاقتك في الحصول على التحديثات ، وتوسيع الدعم والجودة^{(support and quality)} لكل عنوان .

أفضل طريقة لمعرفة ما إذا كان يجب عليك استخدام DLSS في ألعابك هي تحديد النتيجة. قارنه بالترقية التقليدية أو الصقل لمعرفة أيهما أكثر متعة. الأداء هو أيضا عامل حاسم^{(deciding factor)} مهم . إذا كنت تستهدف 60 إطارًا في الثانية ، ولكن لا يمكنك الوصول إلى هناك ، فإن DLSS^(DLSS) يعد اختيارًا جيدًا.

ومع ذلك ، إذا كنت تحصل على معدلات إطارات عالية ، فيمكن أن يؤدي DLSS^(DLSS) في الواقع إلى إبطاء الأمور. ذلك لأن نوى الموتر تحتاج إلى مقدار ثابت من الوقت لمعالجة كل إطار. في الوقت الحالي لا يمكنهم القيام بذلك بسرعة كافية لتشغيل معدل الإطارات المرتفع^{(frame rate play)} .

بشكل أساسي ، يكون DLSS مفيدًا للغاية عند استخدام شاشة عالية الدقة^{(high-resolution display)} (على سبيل المثال دقة 4K أو دقة فائقة السرعة أو 1440 بكسل) مع معدل إطار مستهدف يبلغ^{(target frame rate)} حوالي 60 إطارًا في الثانية. إنه مفيد أيضًا بشكل لا يصدق عند تنشيط خدعة الطرف^{(party trick)} الرئيسي الأخرى لبطاقات RTX -^(RTX) تتبع الأشعة . ^{(– ray)}يمكن لـ DLSS^(DLSS) أن تعوض فقدان أداء^{(performance loss)} تتبع الشعاع جيدًا ، مع نتيجة^{(end result)} نهائية تكون في بعض الأحيان مذهلة.

هذا أقل ما تحتاج إلى معرفته قبل أن تقرر استخدام DLSS^(DLSS) أم لا. فقط^(Just) تذكر أن هذه التكنولوجيا تتغير بسرعة ، لذا إذا لم تعجبك النتائج اليوم ، فارجع في غضون بضعة أشهر وقد تتفاجأ أخيرًا.

What Is DLSS and Should You Use It In Games

The march of teсhnology is inexorablе and nowhere is this more true than with graphics hardware. Εvery year cards get significantly faster and bring a whole new set of acronymѕ for fancy graphical trіcks. 

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.

Related posts

• Use GBoost لتعزيز Gaming performance في Windows 10 PC

• Download Tencent Gaming Buddy PUBG Mobile emulator للكمبيوتر الشخصي

• كيفية تمكين Virtualization في MSI Gaming Plus Max B450

• كيفية تحسين Windows 10 الكمبيوتر لOnline Gaming

• 6 Best Public Domain Video Games للعب Free الآن

• 8 بدائل Steam لBuying PC Games Online

• كيفية استخدام Steam Remote Play إلى Stream Local Multiplayer Games Anywhere

• أفضل 10 ألعاب فيديو غير عنيفة للكمبيوتر الشخصي ، وإكس بوكس ​​، وبلاي ستيشن

• أفضل المواقع إلى Download Free PC Games

• كيف تلعب ألعاب Wii U على جهاز كمبيوتر يعمل بنظام Windows

• أفضل 10 قنوات على YouTube لألعاب الكمبيوتر الرجعية

• Best Free PS4 Games للعب الآن

• أفضل 7 ألعاب سباقات N64

• 8 PC Games مع قصص Great

• أفضل 7 ألعاب SNES على الإطلاق

• أفضل 7 ألعاب بلاي ستيشن VR

• كيف تلعب ألعاب بوكيمون على جهاز الكمبيوتر

• أفضل طريقة للعب Legend من Zelda Games من أجل

• دليل لألعاب Angry Birds: أيها أفضل؟

• كيفية إخفاء Games على البخار