¿Qué diferencias hay entre NVIDIA DLSS y DLSS 2.0? ¿merece la pena?

¿Qué diferencias hay entre NVIDIA DLSS y DLSS 2.0? ¿merece la pena?

Javier López

Con la llegada de las NVIDIA RTX 3080 la compañía ha presentado una serie de novedades bastante interesantes, de las cuales ya dejó caer muchas perlas poco tiempo antes. El lanzamiento al mercado nos trae una lucha entre las dos versiones de Deep Learning Super Sampling, más concretamente entre DLSS vs DLSS 2.0. ¿Qué novedades y mejoras hay entre estas dos versiones? ¿merece la pena el cambio?

Que DLSS ha revolucionado los juegos al nivel de Ray Tracing, es indudable, pero también es cierto que la primera versión de esta tecnología de SuperSampling Temporal no terminó de ir realmente bien y las críticas surgieron con fuerza, aunque tiempo después entre las mejoras en los juegos y el apoyo de NVIDIA todo ha ido mucho mejor.

Aunque seguía sin ser lo prometido, NVIDIA presentó una segunda versión llamada DLSS 2.0 que, esta vez sí, promete redefinir la representación en tiempo real usando la IA y los Tensor Cores presentes en las RTX.

NVIDIA DLSS vs DLSS 2.0, una actualización con importantes novedades

DLSS se basa en la tecnología NGX de NVIDIA como función principal para usar la IA, para ello, la función RTX tiene que estar integrada en el juego en cuestión, donde ciertos archivos se interconectarán con unas DLL del driver de NVIDIA para que las redes neuronales (DNN) puedan dar acceso a las tecnologías RTX mediante el SDK.

El entrenamiento previo de estas DNN en el superordenador Saturno V permite que se rendericen las imágenes a una velocidad de FPS muy baja y con 64 muestras por píxel, lo que nos ofrece una entrada de menor resolución y una salida a nuestro monitor con imágenes de alta resolución.

Para ello, DLSS es alimentado por imágenes de baja resolución que son renderizadas por el motor del juego, donde los vectores de movimiento de esas imágenes indicarán a la SDK la dirección de la escena para saltar de un frame a otro, permitiendo que el siguiente ya se ofrezca con alta resolución.

Puntos clave donde se concentran las mejoras

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Como era de esperar, todo lo comentado tiene una serie de ventajas clave donde esta nueva versión supera a la anterior en la disputa de DLSS vs DLSS 2.0. En concreto, hablamos de cuatro puntos que NVIDIA enfatiza para mostrar las virtudes de su nueva técnica de Super Sampling:

  • Una red neuronal que no depende del juego en concreto. Uno de los puntos más criticables de DLSS era precisamente que cada juego necesitaba ser entrenado previamente y de forma independiente, haciendo todo el proceso muy complicado. Con DLSS 2.0 la red de IA es generalizada y para todos los juegos, lo que debe de resultar en una adopción de esta tecnología de forma mucho más rápida y en un mayor número de juegos.

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  • Personalización: ahora podemos elegir tres niveles de calidad de imagen con tres niveles distintos de rendimiento -> Calidad, Equilibrado y Rendimiento.
  • Mejor escalado de GPU en las RTX: los Tensor Cores son utilizados por el driver y el SDK de forma mucho más eficiente, en concreto y según NVIDIA, hasta 2 veces más rápidos, eliminando con ello cualquier cuello de botella en la GPU y permitiendo ganar más FPS.
  • Mejora de imagen: DLSS 2.0 ofrece una mejora en la calidad de imagen, con detalles más nítidos y mejor estabilidad de FPS.

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En general se ha mejorado todo lo que hacía la primera versión, de manera que la disputa entre DLSS vs DLSS 2.0 actualmente no existe, puesto que su sucesora ha logrado un salto cualitativo hacia delante. En términos de rendimiento puro, NVIDIA cifra una mejora de hasta el 76% en según qué escenarios, por lo que estamos ante un paso y medio adelante para no solo mejorar la imagen en nuestros juegos, sino para poder ganar rendimiento con ello o en su defecto, paliar la caída de rendimiento del Ray Tracing.