La tecnología NVIDIA DLSS requiere de tarjetas gráficas modernas que incluyan Tensor Cores, como las RTX. AMD ha aprovechado este factor para implementar FSR, una alternativa que no requiere hardware dedicado. Esta decisión ha recibido respuesta y recibe el nombre de NVIDIA Image Scaling. Vamos a explicarte qué es, para qué sirve y cómo funciona.
El gran problema al cual se enfrenta todo el mercado del hardware gráfico de cara al rendimiento tiene como origen un cuello de botella. Dicha limitación por hardware no es otro que la relación directa entre el ancho de banda que puede entregar la VRAM y el flujo de datos con los que una GPU necesita trabajar para conseguir ciertos niveles de rendimiento.
Este problema hace que, pese a la alta potencia de los chips gráficos actuales, estos tengan problemas para alcanzar ciertas tasas de rendimiento y todo por el hecho que no les llega suficiente ancho de banda para poder trabajar. Esta situación ha provocado que sea necesario la implementación de algoritmos que permiten generar la imagen en la GPU con menor cantidad de píxeles, menos resolución y extrapolarlas a través de un algoritmo a una versión visualmente idéntica, pero con más resolución y por tanto mayor cantidad de píxeles en una imagen más nítida.
¿Qué es el NVIDIA Image Scaling?
Como su nombre indica nos encontramos ante un algoritmo de escalado de imagen. Lo que hace es tomar un fotograma ya renderizado por la GPU para crear otro a mayor resolución. Por lo que se trata de un efecto de postprocesado que requiere tener el frame completo (imagen completa).
Son muchos los efectos gráficos dentro de los juegos que utilizan este tipo de «truco». Este proceso se realiza fuera del procesamiento 3D mediante otras «partes» de la GPU. Por ejemplo, en las tarjetas gráficas NVIDIA RTX se utiliza los Tensor Cores, que son núcleos para tareas de reescalado de imagen mediante IA.
Esta tecnología puede ser complementaria de DLSS, pero la diferencia radica en que el NVIDIA Image Scaling no requiere de los Tensor Cores. Aunque te acabamos de decir que se vale de los Tensor Cores, realmente, no depende de ellos. Una de sus fortalezas es que se puede usar en tarjetas gráficas NVIDIA GTX, que carecen de este tipo de núcleos. Lo que hace en este caso es «guardar» una serie de CUDA Cores para realizar este procesamiento en paralelo.
Precisamente, Image Scaling aprovecha una de las características principales de la tarjeta gráfica: las tareas en paralelo. Una GPU puede realizar muchas tareas en paralelo, de ahí que sean muchísimo más potentes (y eficientes) que una CPU y que para cuestiones gaming nos vengan de perlas para obtener un poco más de rendimiento sin necesidad de tener que actualizar buena parte de los componentes del ordenador.
Como no requiere de algoritmos especiales como pasa con DLSS, se puede integrar con facilidad en cualquier juego. Es más, su funcionamiento es similar a FidelityFX Super Resolution. Ambas tecnologías comparten la característica de no necesitar el componente temporal y hardware específico para funcionar. Ambas se asignan una pequeña cantidad de recursos de la GPU para su funcionamiento.
Aunque puedas pensar que esto de «guardarse» núcleos de la GPU afecta al rendimiento, no es así. Ten en cuenta que renderizar una imagen en resolución 1080p cuesta varias veces menos que en 1440p. Puedes ver cualquier review de una tarjeta gráfica en 1080p y 1440p, donde veras la pérdida de FPS debido a que hay mayor cantidad de cálculos a realizar.
Realmente, lo que conseguimos es ganar rendimiento. El renderizar a una resolución menor y escalarlo permite conseguir hasta casi el doble de FPS. Así que, en vez de perder rendimiento, ganamos rendimiento y da la sensación de que hemos añadido hardware nuevo al PC. Se trata, como habréis podido imaginar, de un avance realmente increíble para ganar una majora en el desempeño de nuestros juegos sin tener que gastar un euro de más.
¿Se puede combinar con el DLSS?
Cómo hemos dicho se trata de dos algoritmos distintos, aunque paradójicamente hay juegos en los que el NVIDIA Image Scaling funciona mucho mejor que su contrapartida de cara al aprendizaje profundo. No pierdes nada alternando entre ambas tecnologías, ya que te puedes encontrar con la sorpresa que si bien el juego soporta DLSS no provoca un mejor rendimiento que el NIS en velocidad del juego o calidad gráfica.
Eso sí, debido a que ambos algoritmos funcionan de diferente forma no se pueden combinar en absoluto. El motivo de ello es bien simple: el algoritmo de escalado tradicional puede hacer que el DLSS reciba información errónea que cree artefactos y errores de imagen importantes. No obstante, vamos a ver muchos juegos que harán uso de ambas técnicas de manera controlada en futuras actualizaciones de cara al DLSS, pero de manera directa y transparente para el usuario.
¿Qué rendimiento ofrece en los juegos?
A toda GPU le cuesta menos generar un fotograma a menos resolución, así pues, el objetivo de algoritmos como el NVIDIA Image Scaling no es otro que el de poder conseguir tasas de fotogramas mucho mayores mientras se consigue el truco de tener una resolución más alta en nuestra pantalla. Si recordáis, algo así parecido fue muy criticado cuando Sony anunció que el 4K de PS4 Pro iba a lograrse gracias a una tecnología de reescalado que más tarde, como pudimos comprobar, ofrecía unos resultados realmente buenos.
Por lo que, si tenéis una NVIDIA GeForce GTX en vuestro PC y queréis un rendimiento adicional en vuestros juegos en forma de una mayor tasa de fotogramas por segundo, entonces el uso del NVIDIA Image Scaling es altamente recomendado. Es más, hay una gran cantidad de juegos en el mercado que no tienen soporte para DLSS (aunque su número sigue creciendo) y que se pueden ver beneficiados incluso haciendo uso de una RTX 20 o una RTX 30.
Donde sí que hay cierta desventaja es frente al FSR de AMD funcionando en tarjetas de NVIDIA, ya que nos vamos a encontrar con una mayor cantidad de dientes de sierra en los escenarios y eso empaña la calidad de imagen. Aunque debemos tener en cuenta que el juego ha de tener versión para FSR en NVIDIA, es voluntad del estudio de desarrollo del propio juego que esto termine por ser así y que se aproveche del todo esa potencia extra (que no es tal) a la hora de mejorar la tasa de frames por segundo.
¿Cómo activar NVIDIA Image Scaling?
Necesitamos tener los drivers de NVIDIA actualizados y puestos al día, es requisito indispensable. Una vez hayamos comprobado que el controlador gráfico esta al día podemos intentar activar el NIS en todos nuestros juegos.
Para ello debes hacer:
- Haz clic con el botón derecho en cualquier lugar vacío del escritorio, donde no haya ningún icono.
- Se abrirá el menú contextual y desde ahí seleccionar la opción Panel de Control de NVIDIA.
- Ahora tenéis que ir al menú de Image Scaling y activarlo (On).
- Se te preguntará qué nivel de sharpening quieres aplicar al juego, lo que no es otra cosa que el nivel de escalado que queremos utilizar. Cuanto menor sea el porcentaje entonces menos máquina se necesitará para ejecutar el algoritmo, pero lo que nos interesa es conseguir el equilibrio perfecto entre resolución y sharpening o nivel de escalado.
A todo lo anterior debemos tener en cuenta que dicho valor no es global para todos los juegos, por lo que tocará ajustarlo de manera individual para cada uno de ellos. Por lo que se tratará de un ejercicio de ensayo y error con cada uno de vuestros videojuegos hasta que encontremos el punto perfecto entre rendimiento sin errores, y parones, y la calidad gráfica. Es la única manera de que podáis encontrar el lugar en el que este o aquel lanzamiento se comporta mejor con esta tecnología que, como podéis intuir por lo que habéis leído, ha llegado para quedarse y hacernos las partidas mucho mejores.
