DLSS छवि गुणवत्ता को प्रभावित करती है, लेकिन NVIDIA त्वरित प्रतिक्रिया देता है

DLSS तुलना

लंबे समय से प्रतीक्षित मेट्रो: एक्सोडस गेम आखिरकार रे-ट्रेसिंग और डीप-लर्निंग सुपर-सैंपलिंग (डीएलएसएस) के साथ है। इसके अलावा, बैटलफील्ड 5 को एक अपडेट मिला है जो DLSS के लिए अनुमति देता है। एनवीडिया की आरटीएक्स श्रृंखला अंत में ठीक से चमकने के लिए एक खेल का मैदान ढूंढ रही है। कार्ड के आरटीएक्स लाइन में टेन्सर कोर का पूरा बिंदु प्रतिबिंबों को बेहतर बनाने और खेलों को अधिक 'आजीवन' बनाने के लिए था। इसे प्राप्त करने के लिए, कार्ड रे-ट्रेसिंग जैसी ग्राफिक्स सेटिंग्स में हेरफेर करते हैं। हालाँकि, लॉन्च के तुरंत बाद, हमने पाया कि ये सेटिंग्स प्रदर्शन को काफी प्रभावित करती हैं।

एनवीडिया ने इसे समझा और पहले से ही एक समाधान पर काम कर रहा था। वह समाधान डीएलएसएस है। DLSS के साथ, खेल प्रभावी रूप से पैटर्न और रुझानों से 'सीख' सकते हैं और छवि को फिर से बनाने के लिए कीमती कंप्यूटिंग प्रदर्शन का उपयोग करने के बजाय भविष्य के उपयोग के लिए प्रस्तुत करने के लिए उस डेटा को संग्रहीत कर सकते हैं। DLSS जैसी सुविधा खेल को उच्च स्तर पर बनाए रखने में सक्षम बनाती है और उच्च संकल्पों में अधिक खेलने योग्य होती है। हालाँकि, अब तक गेमर्स को जो डीएलएसएस मिला है, उसमें थोड़ा सा हाथ है।

पल में DLSS के साथ मुद्दा

गेमर्स को फ़ीचर के साथ जो समस्या आ रही है, वह यह है कि यह फीचर सक्षम होने पर इमेज क्वालिटी को बिगाड़ता या बर्बाद करता है। क्या यह उस तरह से एक मुद्दा है जिस तरह से डेटा कैश किया जाता है या कुछ और NVIDIA के लिए यह पता लगाने और ठीक करने के लिए कुछ और है। फिलहाल, यह कुछ खिलाड़ियों को अधिक तरल गेमिंग अनुभव बनाए रखने के लिए सौदा करना है। संक्षेप में, यह ग्राफिक्स के लिए प्रदर्शन का व्यापार-बंद है।

NVIDIA, एंड्रयू एडलस्टियन, पोस्ट में दीप लर्निंग के तकनीकी निदेशक यह NVIDIA की वेबसाइट पर। अपलोड का उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को यह समझने में मदद करना था कि समस्या क्यों प्रचलित थी। उनका कहना है कि डीएलएसएस का उपयोग 60 एफपीएस से कम या उच्च रिज़ॉल्यूशन पर किया जाना चाहिए था, अन्यथा, डीएलएसएस प्रदर्शन को बढ़ावा देने में बहुत साबित नहीं हुआ। इसके अलावा, जहां तक ​​छवि गुणवत्ता के मुद्दों का संबंध था, उन्होंने कहा कि इस मुद्दे को नियत समय में तय किया जाएगा।

एक गहरी शिक्षण एल्गोरिथ्म वह है जिसमें भविष्य के उपयोग के लिए एक स्थिति को समझने और पुनः बनाने के लिए आधार डेटा की महत्वपूर्ण मात्रा की आवश्यकता होती है। इससे पहले कि यह क्रिस्टल स्पष्ट प्रतिकृति बनाने में सक्षम हो, सैकड़ों बार उसी दृश्य का विश्लेषण करने की आवश्यकता हो सकती है। शायद यही एंड्रयू अपने अपलोड के साथ आगे बढ़ने की कामना करता है। बेशक, एल्गोरिथ्म की गति और विश्लेषण क्षमताओं में सुधार के लिए एनवीआईडीआईए काम कर रहा है। हालांकि, इस बीच, हम इसे केवल अधिक समय दे सकते हैं और आशा करते हैं कि इस तरह के पारित होने के साथ इसमें सुधार होगा।