Con NVIDIA DLSS en las tarjetas GeForce RTX de la serie 30, nuestro monitor 4K alcanza nuevos máximos de velocidad de fotogramas, mientras que los monitores de 1080p gozan de un refresco increíblemente rápido y una fidelidad visual mayor que nunca.
Uno de los desarrollos más interesantes de los últimos años para los jugadores de PC es el supermuestreo de deep learning o DLSS. Desarrollado por NVIDIA y cada vez más conocido desde el lanzamiento de la serie 20 de GeForce RTX, DLSS sigue creciendo con la llegada de los modelos GeForce RTX serie 30, como RTX 3090, RTX 3080 y RTX 3070.
¿Por qué es tan importante DLSS? Porque es un eficaz sustituto, todo en uno, de procesos que requieren mucho cálculo como el suavizado y la reducción o aumento de la resolución y, teóricamente, hace que esta sea casi irrelevante. DLSS funciona a nivel de hardware a través de los llamados Tensor Cores en tarjetas gráficas NVIDIA y emplea inteligencia artificial o aprendizaje automático profundo para optimizar el rendimiento de cualquier juego habilitado para DLSS.
Para los jugadores de PC, DLSS aumenta el valor de su tarjeta gráfica y, esencialmente, incrementa la potencia de procesamiento de gráficos mediante la virtualización. En casos extremos, DLSS funciona básicamente como el SLI, salvo que en lugar de añadir una segunda tarjeta con un gran coste económico, se obtiene el doble de rendimiento gracias a la potencia de la inteligencia artificial virtualizada sin ningún hardware adicional.
A diferencia del suavizado y el escalado o muestreo tradicionales, DLSS casi no implica peaje de cálculo, ya que todos se realizan a nivel del hardware principal y en segundo plano. Por eso DLSS es tan bueno para aumentar la velocidad de fotogramas en juegos que sean compatibles.
Basta con activar DLSS en los juegos que lo admitan. No es necesario activarlo en el centro de control de NVIDIA, a diferencia de V-Sync y G-Sync. DLSS, al igual que el trazado de rayos tan estrechamente vinculado a él, siempre está activo en las tarjetas gráficas que lo incorporan.
En la imagen de abajo, vemos Control de Remedy, que se ejecuta en un motor bastante exigente como Northlight. Control es compatible con DLSS y es imperativo activarlo, como se indica. Supongamos que tenemos un buen monitor 4K con una RTX 3070. Sin duda podemos ejecutar Control en 4K, con el trazado de rayos activado para salida 4K y todo configurado al máximo, pero es probable que la velocidad de fotogramas sea inferior a 30 por segundo. Con DLSS, es posible tener el render interno configurado a 1440p con salida en 4K. DLSS realiza automáticamente el supermuestreo o el aumento de resolución y se encarga del suavizado. Los resultados son indistinguibles del 4K nativo, pero la velocidad de fotogramas que medimos fue de 50, muy superior a 30.
Además, el DLSS obvia la necesidad del suavizado y no apareció ninguna borrosidad o artefactos vinculados con el aumento de resolución o el supermuestreo.
¡Todo esto simplemente activando DLSS!
En aras de las pruebas, redujimos la resolución de render interno a 1280 x 720, pero mantuvimos la salida a 3840 x 2160 con DLSS activado. Visualmente, Control seguía pareciéndose mucho al 4K nativo y, como era de esperar, funcionaba a hasta 80 fotogramas por segundo. Para un título tan exigente como Control (un nombre muy apropiado, de hecho), es todo un milagro. Efectivamente, con DLSS, la inteligencia artificial consigue que la brecha entre la resolución de render interno y la de salida sea prácticamente irrelevante. Nuestros amigos del aprendizaje automático se están volviendo tan buenos en esto, que sospechamos que los juegos podrán pronto ejecutarse a 640 x 480 y producir 8K sin que los humanos lo notemos.
DLSS también funciona para la reducción de resolución. Supongamos que tenemos un monitor de juegos de alta velocidad de 1080p. Podemos ejecutar juegos a 4K y la tecnología DLSS ajustará automáticamente el render de 3840 x 2160 a una salida de 1920 x 1080. En este caso, por supuesto, no lo veremos como si fuera 4K, pues nuestro monitor carece de los píxeles suficientes, pero se verá muy bien en Full HD. No necesitaremos suavizado, que históricamente ha sido la debilidad de 1920 x 1080 en comparación con 4K e incluso con QHD. También conseguiremos texturas mucho más limpias y precisas, y la velocidad de fotogramas será fenomenal, exprimiendo fácilmente un panel de juegos de 144 Hz. Lo mismo pasa de 1440p a 1080p o de 2160p a 1440p. Hasta donde nosotros sabemos, DLSS y tecnologías similares, como Microsoft DirectML, funcionan con todas las resoluciones.
Aparte de tener que comprar una nueva tarjeta gráfica que tenga DLSS, el único inconveniente es inherente a la vertiente del “aprendizaje” de DLSS. Posiblemente, y esto se basa en nuestras propias observaciones subjetivas, DLSS pueda ocasionar tiempos de carga más largos en algunos casos en el lanzamiento inicial de un juego. Esto se debe a que la inteligencia artificial del Tensor Core necesita literalmente estudiar el juego que acabamos de lanzar por primera vez y optimizar en consecuencia el rendimiento del sombreador. Es como llevarle un coche nuevo a nuestro mecánico de siempre. Obviamente, tardará algo más que con el automóvil que le veníamos trayendo durante los últimos cinco años.
Dejando a un lado las analogías automovilísticas, las tarjetas gráficas con DLSS parecen crear perfiles sobre la marcha para cada juego. No sabemos si se guardan en algún lugar, pero notamos que los juegos a los que hemos estado jugando durante años con la GTX 1080 Ti desde un SSD tardaron más en arrancar desde la misma unidad con una RTX 3070 en el primer intento, pero no a partir del segundo. Esto nos conduce a pensar que los futuros cambios importantes en el hardware también puedan hacer que la inteligencia artificial de DLSS necesite volver a aprender nuestra configuración para cada juego.
No obstante, un breve proceso de optimización de vez en cuando es un pequeño precio a pagar por velocidades de fotogramas increíblemente mayores y por, posiblemente, hacer que la resolución deje de ser un problema. Estamos en los albores de esta etapa de madurez de la inteligencia artificial en los gráficos de los juegos y, sin duda, el futuro nos reserva muchas sorpresas, aunque esperamos que no del tipo que decida a qué juegos podemos jugar. Eso no sería tan agradable.
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