# Deep Learning Super Sampling (DLSS) Deep Learning Super Sampling (DLSS) to innowacyjna technika renderingu i skalowania obrazu w czasie rzeczywistym, stworzona przez firmę Nvidia. Jest to rozwiązanie, które opiera się na potędze uczenia maszynowego, a jego działanie jest zoptymalizowane dla kart graficznych z rodziny GeForce RTX. Technologia DLSS zintegrowana jest z wybranymi grami wideo, oferując użytkownikom lepszą jakość obrazu i wydajność. ## Działanie DLSS Podstawową funkcją DLSS jest renderowanie obrazu w rozdzielczości niższej niż natywna rozdzielczość wyświetlacza, co znacząco zwiększa wydajność renderowania. Następnie, dzięki zaawansowanym algorytmom sztucznej inteligencji, obraz ten jest przeskalowywany do wyższej rozdzielczości wyjściowej. Efektem jest obraz, który zachowuje zbliżony poziom szczegółowości do obrazu renderowanego natywnie, przy jednoczesnym zwiększeniu liczby klatek na sekundę (FPS) lub możliwości korzystania z wyższych ustawień graficznych. ## Ewolucja Technologii DLSS Nvidia nieustannie rozwija technologię DLSS, dostosowując ją do kolejnych generacji mikroarchitektur GPU. Pierwotnie DLSS obsługiwany był przez układy z serii GeForce RTX 20 (Turing) i RTX 30 (Ampere). Wraz z wprowadzeniem na rynek serii GeForce RTX 40 (Ada Lovelace), zaprezentowano DLSS 3.0, a w styczniu 2025 roku, wraz z debiutem serii GeForce RTX 50 (Blackwell), Nvidia ogłosiła DLSS 4. Najnowsza wersja DLSS wprowadziła funkcję Multi-Frame Generation, która umożliwia tworzenie wielu klatek pośrednich w jednym cyklu renderowania. Jest to ulepszenie technologii Frame Generation, wprowadzonej w poprzedniej generacji. Funkcje generowania klatek wymagają dedykowanych akceleratorów przepływu optycznego (Optical Flow Accelerator), które są dostępne w nowszych układach. Jednak bazowe funkcje rekonstrukcji obrazu (Super Resolution) są wstecznie kompatybilne ze starszymi kartami graficznymi z rodziny RTX. ## Historia DLSS ### Początki W momencie premiery kart graficznych GeForce RTX 20 we wrześniu 2018 roku, DLSS był prezentowany jako kluczowa innowacja. Początkowo dostępność DLSS była ograniczona do kilku gier, w tym Battlefield V i Metro Exodus. Pierwsza wersja algorytmu wymagała uczenia sieci neuronowej oddzielnie dla każdej gry, a rezultaty wizualne nie zawsze były lepsze od prostszych metod skalowania obrazu. ### Rozwój i implementacje W 2019 roku gra Control otrzymała wsparcie dla ray tracingu oraz zmodernizowanej wersji DLSS, która nie korzystała z rdzeni Tensor. To pokazało elastyczność i adaptowalność technologii. ### DLSS 2.0 W kwietniu 2020 roku Nvidia udostępniła DLSS 2.0 (wraz ze sterownikami w wersji 445.75), co stanowiło znaczący krok naprzód. Aktualizacja objęła gry takie jak Control i Wolfenstein: Youngblood. Nvidia zapowiedziała także integrację z silnikami Unreal Engine i Unity, co ułatwiło implementację DLSS w nowych produkcjach. DLSS 2.0 ponownie zaczął wykorzystywać rdzenie Tensor, eliminując potrzebę trenowania SI oddzielnie dla każdego tytułu. Wersje 1.0 i 2.0 różnią się pod względem technicznym i nie są ze sobą kompatybilne wstecz. ### DLSS 3.0 W październiku 2022 roku zadebiutowała wersja DLSS 3.0, dostępna wyłącznie dla kart z serii GeForce RTX 40. Ta iteracja przyniosła znaczący wzrost wydajności w porównaniu do poprzedniej wersji. ## Wersje DLSS * **DLSS 1.0:** Początkowa wersja, wymagająca trenowania sieci neuronowej dla każdej gry. * **DLSS 2.0:** Ulepszona wersja, wykorzystująca rdzenie Tensor i eliminująca konieczność trenowania SI dla każdej gry z osobna. * **DLSS 3.0:** Wprowadza Frame Generation, dostępna tylko dla kart RTX 40. * **DLSS 3.5:** Dodaje Ray Reconstruction, usprawniający ray tracing. * **DLSS 4.0:** Najnowsza wersja (zapowiedziana), wprowadzająca Multi-Frame Generation. ## Tryby Działania DLSS Technologia DLSS oferuje różne predefiniowane tryby jakości, które wpływają na wewnętrzną rozdzielczość renderowania: * **Quality:** Priorytetem jest jakość obrazu, z minimalnym wpływem na wydajność. * **Balanced:** Kompromis między jakością obrazu a wydajnością. * **Performance:** Priorytetem jest wydajność, z pewnym kosztem dla jakości obrazu. * **Ultra Performance:** Maksymalna wydajność, znaczny wpływ na jakość obrazu. (Dostępny dla wybranych kart i gier). ## Deep Learning Dynamic Super Resolution (DLDSR) Oprócz DLSS, Nvidia opracowała technologię Deep Learning Dynamic Super Resolution (DLDSR). Działa ona odwrotnie do DLSS – obraz jest renderowany w rozdzielczości wyższej niż natywna, a następnie skalowany w dół do natywnej rozdzielczości monitora przy użyciu algorytmu wspomaganego przez sztuczną inteligencję. Celem DLDSR jest uzyskanie wyższej jakości i szczegółowości obrazu niż przy standardowym renderowaniu w rozdzielczości natywnej. Dzięki temu gracze mogą cieszyć się ostrzejszym i bardziej szczegółowym obrazem, nawet na monitorach o niższej rozdzielczości. DLDSR zapewnia wrażenia wizualne zbliżone do grania w wyższej rozdzielczości, bez konieczności jej rzeczywistego zwiększania, co z kolei pozwala uniknąć spadku wydajności. ## Przyszłość DLSS DLSS to dynamicznie rozwijająca się technologia, która ma duży wpływ na przyszłość gamingu. Kolejne wersje obiecują dalszy wzrost wydajności i poprawę jakości obrazu. Integracja z silnikami gier i wsparcie ze strony deweloperów sprawiają, że DLSS staje się standardem w branży. ## Zobacz też * Ray tracing * Aliasing