NVIDIA hat zusammen mit der aktuellen Grafikkarten-Generation DLSS 4 (Deep Learning Super Sampling) auf den Markt gebracht. Schon seit der ersten Version sorgt die Technologie sorgt dafür, dass es zu sehr starken Performance-Zuwächsen kommen kann.
Jetzt ist DLSS noch besser, setzt auf Multi Frame Generation und macht euren Gaming-PC stets zu einer echten Leistungsmaschine.
Doch wie funktioniert das und wie könnt ihr davon profitieren?
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Einfach ausgedrückt, rendert die Grafikkarte das Spiel in einer niedrigeren Auflösung und skaliert es dann mit Hilfe von KI auf die gewünschte Zielauflösung hoch. Das spart enorm viel Rechenleistung. Entsprechend bedeutet das wiederum mehr FPS für euch.
Doch wie sieht das in der Praxis aus? Hier kommt das "Deep Learning" ins Spiel. NVIDIA trainiert ein neuronales Netzwerk mit unzähligen hochauflösenden Bildern aus Spielen. Dadurch lernt die KI, wie ein Spiel in perfekter Qualität aussehen sollte.
Das Ergebnis ist beeindruckend: DLSS kann nicht nur die Bildrate teils drastisch erhöhen, sondern in einigen Fällen sogar eine bessere Bildqualität als die native Auflösung liefern.
Feine Details, die in der niedrigeren Auflösung verloren gehen würden, werden von der KI rekonstruiert. Kanten werden geglättet und das gesamte Bild wirkt schärfer und stabiler.
Insgesamt erhaltet ihr auf diese Weise mehr FPS bei gleichbleibender oder sogar teils besserer Bildqualität.
Das macht DLSS 4 besonders - Stichwort Multi Frame Generation
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Mit der Einführung der neuen GeForce RTX 50-Serie wurde DLSS 4 vorgestellt, das mit "Multi Frame Generation" noch einen Schritt weiter geht und zusätzliche Bilder generiert, um die Performance weiter zu steigern.
Wie genau funktioniert Multi Frame Generation?
Herkömmliches Rendering: Zunächst rendert die Grafikkarte ein Bild auf die klassische Weise. Dabei werden alle geometrischen Daten, Texturen und Lichtinformationen verarbeitet, um eine Szene darzustellen.
KI-Analyse: Nachdem ein Bild gerendert wurde, analysiert die KI von DLSS 4 dieses Bild sowie die unmittelbar vorhergehenden Bilder. Dabei werden Bewegungsvektoren und andere temporale Daten erfasst, um die Bewegungen von Objekten und der Kamera zu verstehen.
Generierung zusätzlicher Frames: Basierend auf dieser Analyse erzeugt die KI bis zu drei zusätzliche Bilder, die zwischen die gerenderten Bilder eingefügt werden.
Diese KI-generierten Frames sind keine simplen Kopien, sondern komplett neue Bilder, die die Bewegung und die Veränderungen in der Szene realistisch und flüssig fortsetzen.
Ausgabe: Das Ergebnis ist, dass für jedes einzelne von der GPU berechnete Bild bis zu vier Bilder auf dem Bildschirm angezeigt werden. Dies vervielfacht die wahrgenommene Bildrate und sorgt für ein extrem flüssiges Spielerlebnis.
Noch mehr darüber lernt ihr in diesem Video von NVIDIA:
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