לאחר המהפכה הגדולה הראשונה שמציינת את המעבר מגרפיקה דו מימדית לתלת מימדית, אפקט ה"וואו" שנוצר מההתפתחות הטכנולוגית של חומרת המשחקים, מקושר היסטורית לקפיצת הדורות בין קונסולה אחת לאחרת או שמור להגעת CPUs ו-GPUs בעלי ביצועים גבוהים יותר ויותר, דעכו בהדרגה לטובת מודל פיתוח עם פחות השפעה מנקודת מבט "נופית" אך יעיל באותה מידה. מודל שהציג חידושים ושיפורים בצורה מתקדמת יותר, נותן למפתחים זמן להפיק את המרב מהטכנולוגיות העומדות לרשותם ולמפיקים כדי לשכלל טוב יותר את המגיעים, מכין פתרונות מבטיחים יותר ויותר להשגת המטרה הנכספת המשותפת,זה של פוטוריאליזם.
במובן זה, המהפכה השנייה הגיעה עם הצגתו של מעקב אחר קרניים, כלי אשר - בנוסף לשינוי לנצח את תפיסת התאורה במשחקים - דחף את התעשייה להגדיר מחדש את הקשר בין טכנולוגיות החומרה והתוכנה, ויצר מערכת יחסים סינרגטית שיש לה.הוביל להולדת ה-DLSS.
הגיבור המוחלט של נקודת המפנה הזוזה היה NVIDIA, חברה שיותר מכל הבינה את הצורך ללכת מעבר לכוח מחשוב בלבד ובאמצעות מינוף הפיתוח ההולך וגדל של בינה מלאכותית, הניחה את היסודות לעידן חדש של משחקי PC ומעבר לכך. אבל איך DLSS עובד ומדוע הלידה שלו משפיעה ותשפיע יותר ויותר על קטע משחקי הווידאו והגרפיקה בכלל?
מעקב אחר ריי, DLSS ו-GeForce RTX: רומן אהבה
שחרור ממכס של מעקב אחר קרניים בתעשיית המשחקים לצרכן שינתה באופן סופי את הקלפים על השולחן: טכנולוגיה זו, שבעבר שמורה לגרפיקה מקצועית ועוד יותר לעולם הקולנוע, הציגה את היתרונות שהביאו להטמעת איתור קרינה ישיר תאורה ושבירה של אור על משטחים שונים, הכל באמצעות חישוב מדויק של התנהגות מקורות האור והשתקפויות.
ההדמיה המדויקת ביותר של התנהגות האור הובילה לזינוק עצום באיכות הגרפיקה באופן כללי, עם תוצאות מדהימות לרוב. בכל זאת כל זהבמחיר של דרישות עצומות לכוח מחשוב, וכתוצאה מכך קריסה בקצב הפריימים ובביצועי המשחקים.
כדי להתגבר על בעיה זו, NVIDIA הטמיעה טכנולוגיה מהפכנית, עד כדי כך שהיא הוגדרה - במהלך יישומיה השונים - כ"קסם" אמיתי: DLSS, ראשי תיבות שלסופר דגימת למידה עמוקה, מנצל את היכולות של בינה מלאכותית כדי "לפנות" משאבי חומרה ולהגדיל את קצב הפריימים והביצועים.
היישום של DLSS היה אפשרי בזכותכרטיסי מסך מטווח RTX, חומרה שפותחה כדי לתמוך בדור חדש של מעבדים: כרטיסים מסדרת NVIDIA GeForce RTX 20 מצוידים למעשה עםזרימת Multiprocessorהמאפשרים חישוב מקביל ואשר אחראי על הצללת משטחים, המפורסמיםTensor Coreאליו שמור ניהול הבינה המלאכותית והלמידה העמוקה, ולבסוף הRT Core(RT מייצג ray tracing) לחישוב קרני אור.
עד כמה שזה יעיל
IlDLSS היא בעצם שיטת הגדלה, כלומר, טכנולוגיה שמתחילה מתמונה ברזולוציה נתונה, מצליחה להחזיר תוצאה סופית ברזולוציה גבוהה יותר. בניגוד לשיטות המסורתיות, שכבר נראו בעבודות רבות מהטלוויזיות שיצאו בעשור האחרון, ה-DLSS של NVIDIA משתמש בבינה מלאכותית ולמידה עמוקה כדי להשיג שיפור זה.
העיקרון מאחורי טכנולוגיית הבית הירוק הוא די פשוט: ברגע שהגדרת רזולוציית משחק, למשל 4K, ה-GPU של כרטיסי ה-RTX מבצע פעילויות רגילות כמו רסטר ורינדור ברזולוציה נמוכה יותר, ואזצור מחדש תמונה סופית דומה ככל האפשר לתמונה המקבילה ברזולוציה מקורית. תהליך זה נקרא סופר דגימה.
התמונה ברזולוציה נמוכה יותר, לעומת זאת, חסרה "מידע" ופיקסלים בהשוואה לתמונה המקורית ברזולוציה גבוהה יותר. כדי "לבנות מחדש" את הנתונים החסרים, התהליך של NVIDIAממנפת בינה מלאכותיתובמיוחד על למידת מכונה: באיטרציה הראשונה שלו בשנת 2019, DLSS יכול לסמוך על מודלים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית, מאומנים כראוי על ידי מחשבי-על של NVIDIA. כמות עצומה זו של נתונים הכלולה בספריות ונגזרת מדגימה קפדנית של מיליארדי פריימים שהוצאו מהמשחקים הנתמכים בודדים, שימשה ליצירת מסגרת "סופית". צמדי התמונות, ראשוניים וסופיים, הועברו לבסוף ל-AI שהשתמש בהם כדי "ללמוד" להשלים את התמונה עם הפרטים החסרים. לאחר מכן, התוצאה הסופית הופצה דרך מנהלי התקנים המוכנים למשחק כדי לעבור עיבוד מחדש כראוי על ידי ליבות הטנזור הנזכרות לעיל.
ההבדל המהותי עם שיטות ה-SSAA המסורתיות (Super Sampling Anti-Aliasing) טמון בדיוק בשלב האחרון הזה: דגימת-על מקומית מוחלפת ב-חישובי DLSS מרחוק, שיכול להשתמש ב- Tensor Cores באופן בלעדי לעיבוד המודל הסופי.
נקודת המפנה של DLSS 2.0
המגבלה העיקרית של ה-DLSS הראשון נעוצה בהיעדר הרבגוניות של גישה זו: כל משחק נתמך בודד דרש אימון AI ספציפי, כמו גם שיתוף פעולה הדוק בין NVIDIA והמפתחים השונים עם עומס עבודה נוסף כתוצאה מכך. אם הפוטנציאל הראשון של DLSS הוצג על ידי כותרים כמו Shadow of the Tomb Raider, Battlefield V ומעל הכל Metro Exodus, המשימה לפתוח את הדלתות לשימוש "בקנה מידה גדול" ב-Super Sampling על ידי Jensen Huang ושותפיו, זה נפל ללִשְׁלוֹט.
למעשה, התואר של Remedy היה הראשון שניצל את החידושים שלDLSS 2.0, עובר דרך DLSS 1.9. מרגע זה הקסם של NVIDIA רוכש מאפיינים "מופלאים": עם הדור השני של הטכנולוגיה הזו, NVIDIA מחדשת את הרשת העצבית ומאפשרת ל-AI ללמוד פרמטרים כלליים החלים על כל המשחקים,ללא קשר להכשרה ספציפית, ומרחיב בצורה מדהימה את מגוון הכותרים הנתמכים.
במקביל לכך, המגוון החדש של GPUs מסדרת NVIDIA GeForce RTX 30 מביא ליבות Tensor משופרות המסוגלות לבצע חישובים במהירות כמעט כפולה: החפצים ואי הדיוקים של העבר נראים כמעט זיכרון רחוק,הצגת ה-TAAU(Temporal Anti-Aliasing Upsampling) מגדילה עוד יותר את העיבוד החזותי הסופי, עד כדי כך שבמקרים רבים איכות התמונות המופקת על ידי DLSS 2.0 עדיפה על זו של שיטות מסורתיות, אך עם שימוש מופחת ביותר במשאבים.
DLSS 2.0 מביא גם סדרה של הגדרות קבועות מראש (איכות, מאוזנת וביצועים) המאפשרת למשתמש לבחור את הרזולוציה המוקטנת ואת השימוש היחסי במשאבים. בקיצור, עם האיטרציה השנייה של DLSS, מעקב אחר קרניים כבר לא נראה כמו תעתוע שניתן להשיג על ידי מעטים וכרטיסי מסך ממותגי NVIDIA נולדים מחדש לחיים חדשים: בין היתרונות הגדולים ביותר של DLSS 2.0 הוא למעשהתאימות לאחור עם כרטיסי RTX מהדור הראשון.
DLSS 2.1 מעלה את הרף שוב הודות להופעת מצב Utra Performance שפותח את הדלתות לרזולוציית 8K ובזכות שיפורים נוספים הוא מוצא יישום במשחקי ה-VR הראשונים. DLSS 3.0, לעומת זאת, הוא היוצר של מהפכה חדשה. חלון הראווה המושלם עבור הטכנולוגיות החדשות של NVIDIA, מעתה ואילך, הופךסייברפאנק 2077: עיר הלילה היא הבמה שבה ניתן להציג את כל הכוח (והפוטנציאל) של DLSS.
DLSS 3.5: שחזור ריי ומצב האומנות
תגדיר אתDLSS 3.0כיוון שרק אבולוציה של טכנולוגיית ה-Super Sampling של NVIDIA אינה נכונה לחלוטין: עם הגרסה החדשה הזו, למעשה, DLSS אינו עוד כלי בודד, אלא הופך להיות אמיתימיכל של טכנולוגיות שונותכבר לא קשור באופן בלעדי למושג הגדלה. היקפה של הצעה זו הוא כזה שהוא ראוי למחקר מסור, במיוחד בזכות החידוש הגדול ביותר שלה, כלומריצירת מסגרת, שתמיכתם הפעם מוגבלת לכרטיסי הדור האחרון, סדרת NVIDIA GeForce RTX 40 כאן אנו מגבילים את עצמנו לציין שהבית הירוק שוב הצליח להכתיב ולכפות את הכללים עבור המגזר כולו.
לפי סדר כרונולוגי,DLSS 3.5זה הפרק האחרון (אבל בהחלט לא האחרון) של הסיפור הארוך הזה: עם זה NVIDIA הציגה טכנולוגיה חשובה נוספת בשםשחזור ריי, אלגוריתם חדש שנועד לשפר תמונות באמצעות אפקטים גרפיים המבוססים על מעקב אחר קרניים. DLSS 3.5 תופס את מקומם של מכינים מסורתיים ומשפר את אזורי התמונה המציגים את אפקטי האור שנוצרים על ידי מעקב אחר קרניים, ומרחיב שוב את התאימות שלו לכל הדורות של כרטיסי מסך RTX. גם במקרה זה, התפקוד הספציפי של הפונקציונליות החדשה הזו מצריך ניתוח מעמיק ספציפי אותו לא נכשל להציג בפניכם.
הסיפור, עד כה, ברור למדי: בחמש השנים האחרונות ה-DLSS של NVIDIA ממש ערער את חוקי המשחק, בכל מובן. הטכנולוגיה של הבית הירוק לא רק אפשרה יישום של תכונות גרפיות שטרם נראו במשחקי וידאו, אלא ממש דחפה את כל היצרנים להתעקש על הדרך של טכנולוגיות סופר דגימה המבוססות על בינה מלאכותית. נקודת המפנה הזו הובילה לטכנולוגיות FSR, או FideltyFX Super Resolution של AMD, ול-XeSS של אינטל, שיש להן מטרה זהה ל-DLSS החל מגישות שונות פחות או יותר.
מיקרוסופט עצמה חשפה לאחרונהDirectSR, תכונה המשולבת ב-DirectX 12 Ultimate המבטיחה פישוט נוסף של תהליכי היישום של הטכנולוגיות הנ"ל ואשר תוצג רשמית במהלך GDC 2024.
נראה שההתפתחות של קטע זה רחוקה מלהסתיים והיישומים האחרונים של בינה מלאכותית שהוצגה על ידי NVIDIA מבטיחים עתיד מזהירחורג מגבולות הגרפיקה. אנחנו, באופן אישי, לא יכולים לחכות לראות מה התעשייה מצפה לנו.
