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DLSS 란 무엇이며 게임에 중요한 이유는 무엇입니까?

작가:Kristen 업데이트:Mar 01,2025

NVIDIA의 DLSS (딥 러닝 슈퍼 샘플링)는 성능과 이미지 품질을 크게 향상시켜 PC 게임에 혁명을 일으켰습니다. 이 안내서는 DLSS, 기능, 세대 발전 및 경쟁 업체와의 비교 방법을 설명합니다.

Matthew S. Smith의 추가 기여.

DLS 이해

DLSS는 지능적으로 게임 해상도를 업 스케일링하여 성능 영향을 최소화합니다. 게임 플레이 데이터에 대해 광범위하게 훈련 된 신경망은 이러한 우수한 업 스케일링을 달성합니다. 초기 업 스케일링 외에도 DLSS는 이제 다음을 통합합니다.

  • DLSS 광선 재구성 : AI-enhanced 조명 및 그림자 품질. - DLSS 프레임 생성 및 멀티 프레임 생성 : 더 높은 FPS 용 AI 생성 프레임. - DLAA (딥 러닝 aliasing) : 기본 해상도 기능을 초과하는 우수한 그래픽을위한 AI-ENHANCEND 방지.

> <> Play DLSS Super Resolution은 가장 두드러진 기능으로 Ultra Performance, Performance, Balanced 및 품질과 같은 모드를 제공합니다. 이 모드는 낮은 해상도로 렌더링 한 다음 기본 해상도로 고급화되어 프레임 속도가 상당히 높습니다. 예를 들어, DLSS 품질을 갖는 4K의 사이버 펑크 2077에서 게임은 1440p에서 4K로 렌더링되어 FPS를 극적으로 향상시킵니다.

DLSS는 세부 사항을 추가하고 미세 요소를 보존하여 Checkerboard 렌더링과 같은 오래된 기술을 능가하지만 Shadow "Bubbling"또는 Line Flickering과 같은 인공물을 소개 할 수 있습니다. 이러한 문제는 특히 DLSS 4에서 크게 줄어들 었습니다.

DLSS 3에서 DLSS 4 : Quantum Leap

RTX 50 시리즈와 함께 도입 된 DLSS 4는 DLSS 3에 사용되는 CNN (Convolutional Neural Network) 대신 변압기 모델 (TNN)을 사용합니다. TNN은 훨씬 더 많은 매개 변수를 분석하여 더 깊은 장면 이해를 제공하고보다 정교한 처리를 가능하게합니다.

이것은 다음으로 이어진다.

  • 향상된 슈퍼 해상도 및 광선 재구성 : 세부 사항 보유가 향상되고 아티팩트가 적은 날짜가 더 선명합니다.
  • 멀티 프레임 생성 : 렌더링 된 프레임 당 4 개의 인공 프레임을 생성하여 프레임 속도가 크게 증가합니다.

NVIDIA Reflex 2.0은 프레임 생성과 관련된 잠재적 입력 지연을 완화합니다. 경미한 유령이 발생할 수 있지만, 특히 더 높은 프레임 세대 설정에서는 일반적으로 관리 할 수 ​​있습니다. 모니터의 새로 고침 속도에 맞게 프레임 생성 조정이 권장됩니다.

RTX 50 시리즈 카드가 없어도 NVIDIA 앱을 사용하면 DLSS Ultra Performance 및 DLAA뿐만 아니라 Super Resolution 및 Ray 재구성을위한 개선 된 TNN 모델에 액세스 할 수 있습니다.

게임에 대한 DLSS의 중요성

DLSS는 PC 게임을 위해 혁신적입니다. 미드 레인지 또는 하위 엔드 NVIDIA GPU의 경우 더 높은 그래픽 설정 및 해상도를 잠금 해제합니다. 또한 감소 된 설정으로도 플레이 가능한 프레임 속도를 유지하여 GPU 수명을 연장합니다. DLSS는 예산 제약으로 게이머에게 도움이됩니다.

Nvidia 가이 기술을 개척하는 동안 AMD의 FSR과 Intel의 Xess는 대안을 제공합니다. 그러나 DLSS 4의 우수한 이미지 품질 및 멀티 프레임 생성 기능은 현재 상당한 이점을 제공합니다.

> <> play > DLSS의 NVIDIA 카드에 대한 독점성 및 개발자 구현은 FSR의 주요 차별화 요소입니다. DLSS 지원이 널리 퍼져 있지만 보편적으로 보장되지는 않습니다.

결론

DLSS는 지속적으로 개선하는 게임 체인저입니다. 완벽한 것은 아니지만 그 이점은 상당한 게임 경험을 향상시키고 GPU 수명을 확장합니다. 그러나 구매 결정을 내릴 때 게임 환경 설정에 비해 GPU의 비용과 기능을 고려해야합니다. FSR과 XESS의 경쟁 환경에는 균형 잡힌 접근 방식이 필요합니다.