Nvidia DLSS がラップトップの最大の問題を解決できる理由

グラフィックス カードを取り巻く問題はハードウェアだけでなくソフトウェアにもあります。 Nvidia と AMD だけでなく Intel の間で起こっている戦いは、追跡するのが興味深いものです。 Nvidia は DLSS (Deep Learning Super Sampling) による消費者向けスーパーサンプリング テクノロジーの先駆者であり、AMD は FSR (FidelityFX Super Resolution) を提供しており、Intel についてはそれを自社のものと呼んでいます。XSS (Xe スーパー サンプリング)。

現在、ラップトップはプラグを抜くとパフォーマンスが低下します。 Apple は、ARM ベースの MacBook ではこの問題を回避できるため、この問題をカンファレンスで強調することを好みます。 DLSS のようなテクノロジーは、メーカーがこの問題に対処するのに役立つ可能性があります。

スーパーサンプリング技術とは何ですか?

これはスーパーサンプリング技術と呼ばれますが、空間スケーリング エンジンとも呼ばれます。このタイプのテクノロジーは非常に長い間存在しており、ほとんどのフル HD および 4K テレビに搭載されています。スーパーサンプリング テクノロジーの考え方は、元の画像を低解像度でレンダリングし、人工知能を使用してその画像を拡張して、高解像度で作成されたかのような錯覚を与えることで、GPU への負担を軽減することです。

4K ディスプレイの最大設定で視覚的に美しい AAA タイトルをプレイすることを想像してみてください。ただし、ゲームは実際にはフル HD で実行され、AI がそのテクノロジーを使用して 4K にアップスケールされます。これにより、画像がより詳細になり、ゲームがより高速かつスムーズに実行できるようになり、グラフィック効果を損なうことなく、表示される画像の数を大幅に増やすことができます。このテクノロジーで使用される人工知能は、基本的にピクセルを追加します。

プレイヤーがこの処理に気付かないように 1 秒あたり数百のフレームを生成する必要があるため、これは大きな課題であるようです。しかし、市場でテクノロジーを混合するのは間違いであり、Nvidia、AMD、Intel のソリューションは大きく異なります。

技術が違うことが判明

欠陥、特にこの方法で発生する階段効果や画像の不一致を消去しようとするレシピは、ソフトウェア発行者の数と同じくらいあります。簡単な説明が必要な場合に備えて、AMD FSR 1.0 などの空間アップスケーリング技術は、アルゴリズムを通じてゲーム内の各ビデオ フレームを一度に 1 つずつ実行します。その機能には特別な GPU は必要ありません。

一方、Nvidia の DLSS は、複数のフレームを比較し、ビデオ ゲーム シーンで物事がどのように動くかを考慮する時間スケーリング技術であり、Tensor コア上で独占的に実行されるニューロンのネットワークを使用してこれらすべてを処理します。 Nvidia RTX GPU では見つかりません。言い換えれば、DLSS は専用のハードウェア アクセラレーションを必要とするのに対し、FSR 1.0 はより広範な互換性を目指しています。 AMD の FSR 2.0 と Intel の XeSS は、DLSS と同じ原理で動作します。

ここでの考え方は、DLSS によって画面に表示される 1 秒あたりのフレーム数やレンダリングの品質を向上できることを示すことではありません。DLSS はネイティブ レンダリングよりも優れた画像を提供する場合があります。Nvidia は他で独自のツールを作成しました。レンダリングを比較します。発明これは (明らかに) 幼稚な Windows プログラムで、スクリーンショット、ゲームプレイ、さらには録画したビデオのスタックを並べて表示するのに役立ちます。画像を自動的に位置合わせし、各シーンをスムーズにパンしたり、すべての画像やビデオを同時にズームインしたりズームアウトしたりできるようにします。

Nvidia のテクノロジーのパフォーマンスを評価する指標は、1 秒あたりのフレーム数や画質だけではありません。効率、つまり所定の電力に対してハードウェアがどの程度のパフォーマンスを発揮するかは、ラップトップ ハードウェアを評価するもう 1 つの方法です。

ラップトップのリソースは共有されており、全体が CPU だけでなく GPU からも同時に影響を受けるため、ラップトップの消費電力を合計して合計プロセッサ電力 (TPP) を求めることができます。効率を計算するには、1 秒あたりのフレーム数をプロセッサーの総能力で割るだけです。

これは非常に興味深い分析です。ラップトップでは、発熱と全体的な消費量をよりよく理解するために、効率が特に注目すべき問題となるからです。ラップトップがタスクを実行するために必要な電力が少ないほど、発熱も少なくなり、消費エネルギーも少なくなります。私たちは、主にゲーム Cyber​​punk 2077 を中心に、Razer Blade 17 (Intel Core i7-12800H、Nvidia GeForce RTX 3080 Ti、および 32 GB の RAM) で実験を実施しました。

ゲームが DLSS と互換性がある限り、Doom Eternal、Gof Of War、Call Of Duty: Vanguard などの他の AAA ゲームでも同じ演習を実行できることに注意してください。

DLSS は、品質、バランス、パフォーマンス、ウルトラ パフォーマンスの 4 つの詳細レベルを提供します。 DLSS をオフにして、バランスの取れたウルトラ パフォーマンスに設定してテストを実施しました。もちろん、これはグラフィックスの品質にわずかな影響を与えます。 「」にいる間品質多くの場合、肉眼ではネイティブの定義と違いはありませんが、バランス モードではグラフィック品質のわずかな低下が観察され、パフォーマンス モードではわずかに大きな低下が観察されます。ただし、ほとんどの場合、画面の特定の領域をよく観察しないと違いがわかりません。

ここで観察されるのは、ラップトップのパフォーマンスが大幅に向上するために、消費電力が少し多くなるということです。表示される FPS の数を制限して楽しむと、全体的な消費量が減り、パフォーマンスが向上します。

DLSS は自律性に優れています

言い換えれば、数百ヘルツを表示する画面がないために極端な FPS が必要ない場合は、DLSS を使用して少なくとも少しの電力を節約できます。つまり、この種の技術は環境に優しいということになります。

その後、DLSS は、モバイルで効率的な自律型マシンを作成するための貴重な武器になる可能性があります。私たちは当然、Nvidia チップを使用した Nintendo Switch を思い浮かべます。しかし、私たちはラップトップ PC についても考えています。今日、彼らがセクターから切り離されると、パフォーマンスが妨げられます。そこで、デフォルト設定で Razer ラップトップを取り外し、同じ条件下でテストを実行しました。DLSS が有効になっているにもかかわらず、FPS 数が 8 に低下し、ゲームはプレイできなくなりました。したがって、DLSS を使用してバッテリーのパフォーマンスを最適化するには、まだ作業が必要です。私たちも考えますスチームデッキそのバッテリー性能には批判が多い。

将来的には、DLSS によって、マシンのパフォーマンスを犠牲にすることなく、移動中でもプレイしたり作業したりできるようになることを期待しましょう。それなら、Apple の ARM チップよりも効率が良いはずです。