Nvidia DLSS 2.0: KI-Upscaling soll Bildrate in Spielen deutlich steigern

Mit Deep Learning Super Sampling (DLSS) pries Nvidia vor anderthalb Jahren einen Anwendungsfall an, um die Tensor-Kerne der GeForce-RTX-Grafikkarten zum Ausführen neuronaler Netze in 3D-Spielen einzusetzen: Die Render-Auflösung wird unter die native Display-Auflösung gesenkt, wobei DLSS die fehlenden Details rekonstruiert. Darunter litt die Bildqualität jedoch so stark, dass die Technik kaum Verbreitung fand. DLSS 2.0 nutzt nun ein neues Trainingsverfahren, dass hübschere Ergebnisse liefern und die Bildrate trotzdem signifikant steigern soll.

Bisher trainierte Nvidia die neuronalen Netze für DLSS pro Spiel: Die eigenen Server wurden mit 4K-Bildmaterial (3840 × 2160 Pixel) gefüttert und verglichen die Inhalte mit niedrigeren Auflösungen. Im Anschluss sollten die Tensor-Kerne niedrig aufgelöste Bilder intelligent hochskalieren, was wegen der verursachten Unschärfe und fehlenden Details allerdings nur schlecht funktionierte. Als Alternative brachte Nvidia im Juli 2019 den Schärfefilter Freestyle Sharpening als Konkurrent zu AMDs Radeon Image Sharpening (RIS) – beide Techniken lieferten bei reduzierter Render-Auflösung hübschere Ergebnisse als DLSS.

16K- statt 4K-Auflösung zum Trainieren

Mit DLSS 2.0 wagt Nvidia nun einen zweiten Versuch, die Tensor-Kerne in die Darstellung von 3D-Spielen einzubringen. Dazu hat der Hersteller vornehmlich das Trainingsprozedere geändert: Als Basis dienen bei DLSS 2.0 jetzt 16K-Bilder mit 15.360 × 8640 Pixeln – 16-mal mehr Bildpunkte als früher. Nvidia erhöht damit die Details, die das Upscaling reproduzieren kann. Maschendrahtzaun oder feine Antennen, die früher verschwanden, sollen jetzt zuverlässig dargestellt werden. Nutzern stehen bei DLSS 2.0 drei statt einer Qualitätsstufe zur Auswahl: „Performance“ viertelt die Render-Auflösung, zum Beispiel von Ultra- auf Full HD, „Quality“ halbiert sie, „Balanced“ liegt dazwischen.

Die reduzierte Render-Auflösung steigert die Bildrate signifikant. Nvidia zeigt Full-HD-Benchmarks (1920 × 1080 Pixel), bei denen die Quality-Einstellungen 50 Prozent mehr fps bringen. In Ultra HD (3840 × 2160 Pixel) lässt sich die Bildrate laut Nvidia um Faktor 2 bis 3 steigern.

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Grafikvergleiche mit und ohne DLSS 2.0 (12 Bilder)

Ein neuronales Netz für alle Spiele

Statt pro Spiel ein eigenes neuronales Netz aufzubauen, nutzt Nvidia Standardinhalte, die sich auf nahezu alle Titel anwenden lassen sollen. Dieser Schritt könnte die Verbreitung von DLSS 2.0 beschleunigen, da Studios ihre Spiele nicht mehr bei Nvidia zum Trainieren einreichen müssen. Entwickler müssen DLSS lediglich in ihre Render-Pipeline integrieren; die Technik benötigt unter anderem Bewegungsvektoren, um aufeinanderfolgende Bilder miteinander zu verrechnen.

Der Shooter „Wolfenstein: Youngblood“ und die Weltraumsimulation "Deliver Us The Moon" haben bereits Patches für DLSS 2.0 erhalten. Der Mech-Simulator „MechWarrior 5: Mercenaries“ folgt am 24. März und das Action-Adventure „Control“ am 26. März. Nvidias GeForce-Treiber 445.75 WHQL enthält Optimierungen für DLSS 2.0. Die Upscaling-Methode beherrschen alle GeForce-RTX-Grafikkarten wie die GeForce RTX 2080. Die GTX-1600-Serie bleibt mangels Tensor-Kerne außen vor.

(mma)