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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

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  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Qué es el DLSS, FSR y XeSS y cuál es mejor

Tecnologías de reescalado de AMD, NVIDIA y de Intel
La tecnología de reescalado se ha convertido en fundamental para su funcionamiento - Montaje: HardZone

Con el lanzamiento de una nueva generación de tarjetas gráficas, los principales fabricantes no se limitan a mejorar el hardware. También trabajan en mejorar el software que gestiona su funcionamiento en base al nuevo hardware para que, la diferencia entre generaciones sea grande y merezca su compra.

De esta forma, cada nueva generación de las tarjetas gráficas de NVIDIA, AMD e Intel implica una nueva generación de DLSS, FSR y XeSS respectivamente.

 

Para qué sirven

Si hablamos de DLSS, FSR y de XeSS hablamos de tecnologías de reescalado de imágenes utilizada en videojuegos y que permite aumentar el número de fotogramas por segundo (FPS). El objetivo de esta función es conseguir en menos tiempo un fotograma que se intercala con los del juego para ofrecer una mayor fluidez de movimiento.

Todas funciona de igual forma:

  • El primer lugar, el juego renderiza la imagen a una resolución más baja a la resolución del monitor para ahorrar recursos de la GPU. Si el monitor es 4K, renderiza la imagen a 1080p.
  • A continuación, esta tecnología convierte la imagen de baja resolución a la resolución del monitor donde se muestre.

Para realizar este proceso, estas tecnologías hacen uso tanto del hardware como el software. Cada versión de estas tecnologías de reescalado es exclusiva de una generación concreta de tarjetas gráficas.

 

Qué es y cómo funciona DLSS

Cuando hablamos de DLSS hablamos Deep Learning Super Sampling, la tecnología de reescalado de NVIDIA.

DLSS utiliza Inteligencia Artificial y aprendizaje profundo para que la IA sea capaz de aprender a generar fotogramas de mayor calidad en base a una resolución inferior. Para llevar a cabo esta tarea, se utilizan núcleos denominados Tensor, que se encuentran en las gráficas NVIDIA RTX de este fabricante (a partir de la serie 2000).

Las tarjetas gráficas NVIDIA GTX (serie 1000 e inferior) carecen de núcleos Tensor, por lo que esta tecnología de reescalado no está disponible. Es decir, que DLSS necesita de un hardware dedicado para poder funcionar.

   

Versiones

Las versiones que DLSS que NVIDIA ha lanzado al mercado con 5:

  • DLSS 1.0. Introdujo la función superresolución y DLAA aunque el resultado final provocada imágenes borrosas.
  • DLSS 2.0. Con la DLSS 2.0 NVIDIA se centró en cambiar el funcionamiento de la función superresolución utilizando vectores de movimiento del juego y fotogramas anteriores para generar una más nítida y menos borrosa idéntica a la del juego de forma nativa.
  • DLSS 3.0. Con DLSS 3.0 llega la función Generación óptica de fotogramas y NVIDIA Reflex para reducir la latencia en juegos online.
  • DLSS 3.5. Se introduje soporte para Ray Reconstruction que mejora la calidad de imagen en juegos con soporte para Ray Tracing.
  • DLSS 4.0. La función de Generación múltiple de fotogramas se mejora al ser capaz de generar tres fotogramas adicionales por fotograma renderizado
   

Compatibilidad

Conforme el hardware de las gráficas ha evolucionado, también lo ha hecho el software para sacarle un mayor partido el primero, por lo que todas las versiones de DLSS no son compatibles con todas las gráficas de este fabricante.

  • DLSS 1.0. Es compatible con la serie RTX 20 y RTX 30 en adelante.
  • DLSS 2.0. Compatible con la serie RTX 20, RTX 30 y RTX 40 en adelante.
  • DLSS 3.0. Solo es compatible con RTX 40 en adelante.
  • DLSS 3.5. Compatible con la serie RTX 20 (sin la función generación de fotogramas), RTX 30 (sin la generación de fotogramas) y RTX 40.
  • DLSS 4.0. Compatible con la RTX 50 en adelante.
 

Qué es y cómo funciona FSR

FSR, FidelityFX Super Resolution, es la tecnología de reescalado de AMD.

El funcionamiento de FSR ha cambiado desde el lanzamiento de la primera versión. Hasta FSR 3, AMD utiliza un algoritmo que, en base a una imagen de baja resolución, reconstruye los píxeles faltantes.

Con el lanzamiento de FSR 4, AMD pasó a utilizar Inteligencia Artificial para realizar este proceso, al igual que NVIDIA lleva haciendo desde DLSS 1.0. A diferencia de DLSS que está limitado a las gráficas de NVIDIA, FSR es compatible con cualquier gráfica moderna, ya que es de código abierto lo que, además, facilita su implementación por parte de los desarrolladores.

Versiones

Las versiones de FSR que AMD ha lanzado al mercado son 4:

  • FSR 1. Utiliza un algoritmo de escalado espacial para aumentar la resolución de la imagen.
  • FSR 2. Añade el escalado temporal (similar a DLSS) utilizando la información de fotograma anterior, reduce el aliasing mejorando considerablemente la calidad de FSR 1.
  • FSR 3. AMD añade soporte para Fluid Motion Frames (AFMF) que permite generar fotogramas intermedios entre los fotogramas renderizados.
  • FSR 4. Es la primera versión que utiliza Inteligencia Artificial para mejorar la calidad y reescalado de la imagen.

Compatibilidad

Al igual que sucede con NVIDIA, no todas las versiones de FSR son compatible con todas las tarjetas gráficas de este fabricante.

  • FSR 1. Compatible con la serie Radeon RX 400 en adelante y con los procesadores Ryzen con gráficos Radeon a partir de la serie 2000.
  • FSR 2. Es compatible con la Radeon RX 590 en adelante.
  • FSR 3. Con sin la función de generación de fotogramas es compatible con la Radeon RX 590 en adelante. Con la función de generación de fotogramas, esta versión es compatible a partir de la RX 5700 en adelante ya que requiere de un hardware más potente.
  • FSR 4. Solo es compatible con la RX 9000.
 

Qué es y cómo funciona XeSS

XeSS, Xe Super Sampling, es la tecnología de reescalado de Intel. Intel es el último fabricante que ha llegado al mercado de las tarjetas gráficas y su tecnología siempre ha estado muy por detrás de DLSS y FSR. Sin embargo, con la segunda generación, ha dado un importante salto en cuando a rendimiento y calidad gráfica, situándose prácticamente a la par que las soluciones NVIDIA y AMD.

Su funcionamiento es una mezcla de las tecnologías de reescalado DLSS y FSR y tiene dos modos:

  • XeSS XMX. Al igual que NVIDIA y AMD, este utiliza núcleos de Inteligencia Artificial, conocidos como XMX Cores para mejorar la calidad y el rendimiento.  XeSS XMX es una tecnología exclusiva de las gráficas Intel Arc.
  • XeSS (DP4a). Este modo no necesita de núcleos de IA para funcionar sino instrucciones estándar de GPU y, aunque es compatible con las gráficas de NVIDIA y AMD, ofrece una calidad y rendimiento ligeramente inferiores.

Versiones

A día de hoy, Intel ha lanzado dos versiones de XeSS:

  • XeSS 1.x. Esta versión fue la primera que se lanzó al mercado junto con la primera generación de tarjetas gráficas de Intel (Intel Arc Alchemist) y se centra principalmente en el reescalado de imágenes.
  • XeSS 2. Con el lanzamiento de la segunda generación de gráficas de Intel (Intel Arc Battlemage) se introdujo la versión 2.0, una versión que añade nuevas funciones como XeSS-FG (generación de fotogramas) y XeSS-LL (baja latencia).
  • XeSS 2.1 cuenta con las mismas funciones que XeSS con soporte ampliado para gráficas no-Intel.

Compatibilidad

  • XeSS 1.x es compatible con todas las gráficas Intel Arc Alchemist (serie A) y las gráficas integradas Xe.
  • XeSS 2 es compatible con Intel Arc Alchemist (serie A) y las Intel Arc Battlemage (serie B).
  • XeSS 2.1 es compatible con las gráficas de Intel de la serie A y de la serie B. Además, también es compatible con las gráficas de AMD y de NVIDIA compatible con Shader Model 6.4.
 

¿Cuál es mejor?

NVIDIA siempre ha marcado el camino a seguir por el resto de los fabricantes, por lo que, puestos a recomendar una tecnología, no cabe ninguna duda de que DLSS es la que mejor rendimiento ofrece, con una calidad de imagen superior y un excelente rendimiento. Además, a diferencia de AMD y de Intel, que se centran en la gama media y, de entrada, cuenta con modelos de alta gama diseñadas para tareas exigentes, no solo gaming, sino también para IA.

Sin embargo, eso no significa que las soluciones tanto de AMD como de Intel no estén a la altura de NVIDIA. Si bien es cierto que FSR 1, al igual que DLSS 1, dejaban mucho que desear, conforme esta tecnología ha ido evolucionando, también lo ha hecho su calidad gráfica y hoy en día, cuesta mucho saber cuál es la que ofrece una mayor calidad.

Intel, por su parte, aunque sea el último competir en llegar al mercado, está evitando los errores que en su día cometieron tanto NVIDIA como AMD con DLSS y FSR en sus primeras versiones, por lo que, al igual que la gama de tarjetas gráficas de AMD, son una excelente opción a tener en cuenta, siempre y cuando no busques un modelo muy potente, ya que NVIDIA es el único que lo ofrece.

TecnologíaVentajas (Pros)Desventajas (Contras)
DLSSMejor calidad visual (generalmente la más nítida y con menos artefactos).Compatibilidad limitada (Solo GPUs NVIDIA RTX).
Usa hardware dedicado (Núcleos Tensor) liberando los shaders de la GPU para más rendimiento.
FSRMáxima compatibilidad (funciona en casi cualquier GPU moderna de cualquier marca).Peor calidad de imagen (especialmente en FSR 1.0, puede haber más aliasing o desenfoque en algunos casos).
Código abierto, lo que facilita su implementación por parte de los desarrolladores.
XeSSBuena calidad de imagen, muy cerca de DLSS.Menor soporte de juegos en comparación con DLSS y FSR.
Amplia compatibilidad gracias al modo DP4a.Rendimiento variable en GPUs que no sean Intel Arc.

Preguntas frecuentes sobre DLSS, FSR y XeSS

¿Cuál es el objetivo principal de estas tecnologías de reescalado?
El objetivo principal de DLSS, FSR y XeSS es aumentar el número de fotogramas por segundo (FPS) en los videojuegos, lo que se traduce en una experiencia de juego más fluida, sin necesidad de reducir drásticamente la calidad gráfica.
¿Necesito una tarjeta gráfica específica para usar cada tecnología?
Sí. DLSS requiere una tarjeta gráfica NVIDIA RTX (serie 2000 o superior). XeSS funciona mejor con gráficas Intel Arc, pero tiene un modo compatible con otras marcas. FSR de AMD es la más universal, ya que es de código abierto y compatible con una amplia gama de GPUs de AMD, NVIDIA e Intel.
¿Qué tecnología ofrece la mejor calidad de imagen?
Generalmente, se considera que NVIDIA DLSS ofrece la reconstrucción de imagen más nítida y con menos artefactos visuales, gracias a su uso de hardware de IA dedicado (Tensor Cores). Sin embargo, las últimas versiones de FSR y XeSS han mejorado significativamente y ofrecen una calidad muy competitiva.
¿Tengo que pagar para usar DLSS, FSR o XeSS?
No, estas tecnologías son funcionalidades incluidas en las tarjetas gráficas y soportadas por los desarrolladores de videojuegos. No tienen un coste adicional para el usuario, más allá de poseer el hardware compatible.
¿Puedo usar FSR de AMD en mi tarjeta gráfica NVIDIA?
Sí, una de las grandes ventajas de AMD FSR es que, al ser de código abierto, es compatible con tarjetas gráficas de NVIDIA y de Intel, además de las propias de AMD. Esto la convierte en la tecnología de reescalado más accesible del mercado.