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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.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • 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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Tecnología NVIDIA DLSS: cómo funciona, qué versiones hay y gráficas compatibles

DLSS NVIDIA
Qué es NVIDIA DLSS - Foto: HardZone

Desde hace unos cuantos años, los fabricantes de tarjetas gráficas, no se limitan a incluir un hardware más potente para mostrar un salto generacional por el que merezca la pena pagar. Además de un hardware más potente, también añaden mejoras de rendimiento vía software a través de diferentes tecnologías.

Conforme el tamaño y resolución de los monitores se ha ido creciendo, las necesidades de hardware de los juegos para cubrir determinadas resoluciones son cada vez más elevadas y de forma nativa, utilizando únicamente hardware es imposible satisfacer, al menos dentro de un uso doméstico. Aquí es donde la tecnología NVIDIA DLSS se pone en funcionamiento.

 

Qué es DLSS

Supermuestreo de Aprendizaje Profundo, o DLSS por sus siglas en inglés, es una tecnología propietaria de NVIDIA de renderizado que utiliza Inteligencia Artificial para mejorar el rendimiento gráfico utilizando Tensor Cores, procesadores de IA dedicados disponibles en las gráficas de NVIDIA de forma exclusiva. Los Tensor Cores, disponibles en las arquitecturas Volta, Turing, Ampere, Hopper y Blackwell, se integran en la GPU como unidades de procesamiento y complementan a los núcleos CUDA para ofrecer un mayor rendimiento en tareas de Inteligencia Artificial.

La tecnología DLSS de NVIDIA renderiza los fotogramas a una resolución más baja y aplicando Inteligencia Artificial reconstruye la imagen con un mayor número de píxeles para poder mostrar imágenes de alta resolución en el menor tiempo posible que con la misma resolución de salida lo que permite disfrutar de un mayor rendimiento en los juegos que han sido adaptados para ofrecer soporte a DLSS.

 

Versiones de NVIDIA DLSS

NVIDIA presentó oficialmente la tecnología DLSS en 2019 de la mano de la RTX 20. Desde entonces, esta tecnología ha recibido un total de 5 versiones, siendo DLSS 4 la última en llegar de la mano de la serie RTX 50.

 

NVIDIA DLSS 1.0

La primera generación de DLSS, la versión 1.0, se lanzó en febrero de 2019 y fue ampliamente criticada ya que las imágenes que mostraba eran ligeramente borrosas en comparación con la nativa, por lo que tardó varios años en convertirse en una opción fundamental para mejorar el rendimiento de las gráficas de NVIDIA.

DLSS 1.0 requería que la red neuronal de IA fuera entrenada de forma independiente para cada juego, por lo que su implementación estuvo limitada a un número muy reducido de juegos.

     

Tecnologías compatibles

  • Superrresolución
  • DLAA
 

Gráficas compatibles con DLSS 1.0

  • Serie RTX 20 (RTX 2080 Ti, RTX 2080 SUPER, RTX 2080, RTX 2070 SUPER, RTX 2070, RTX 2060 SUPER y RTX 2060)
  • Serie RTX 30 (RTX 3090 Ti, RTX 3090, RTX 3080 Ti, RTX 3080, RTX 3070 Ti, RTX 3070, RTX 3060 Ti, RTX 3060, RTX 3050)
 

NVIDIA DLSS 2.0

En marzo de 2020, NVIDIA lanzó DLSS 2.0, una segunda versión que supuso un importante cambio en su funcionamiento ya que no era necesario que fuera entrenada de forma específica para juego, por lo que su adopción entre los desarrolladores fue mucho más rápida y realmente permitió a los usuarios empezar a disfrutar del reescalado de imagen mediante Inteligencia Artificial.

DLSS 2 utiliza vectores de movimiento del juego y datos de fotogramas anteriores para generar una imagen detallada y nítida con una calidad prácticamente idéntica a la generada por el juego de forma nativa. Junto con la segunda versión de DLSS, se introdujeron cuatro modos de funcionamiento: calidad, equilibrado, rendimiento y ultra rendimiento que permitían al usuario establecer sus prioridades a la hora de jugar: calidad o número de FPS.

Tecnologías compatibles

  • Superrresolución
  • DLAA
 

Gráficas compatibles con DLSS 2.0

  • Serie RTX 20 (RTX 2080 Ti, RTX 2080 SUPER, RTX 2080, RTX 2070 SUPER, RTX 2070, RTX 2060 SUPER y RTX 2060)
  • Serie RTX 30 (RTX 3090 Ti, RTX 3090, RTX 3080 Ti, RTX 3080, RTX 3070 Ti, RTX 3070, RTX 3060 Ti, RTX 3060, RTX 3050)
  • Serie RTX 40 (RTX 4090, RTX 4080 SUPER, RTX 4080, RTX 4070 Ti SUPER, RTX 4070 Ti, RTX 4070 SUPER, RTX 4070, RTX 4060 Ti y RTX 4060)
 

NVIDIA DLSS 3.0

En septiembre de 2022, llegó DLSS 3.0, una versión que introduce una nueva tecnología denominada Optical Multi Frame Generation (Generación óptica de Múltiples Fotogramas) cuya función es la de analizar los datos que se muestran en pantalla en tiempo real y generar fotogramas completamente nuevos para incrementar el número de FPS.

Esta nueva tecnología es exclusiva de la arquitectura Ada Lovelace, ya que se utiliza el hardware Optical Flow Accelerator, por lo que únicamente está disponible a partir de la RTX 40 en adelante y que es el encargado de realizar el proceso de cálculo de los vectores en movimiento para predecir la posición de los fotogramas adicionales entre los ya existentes

Junto con Optical Multi Frame Generation, el equipo verde también introdujo la tecnología NVIDIA Reflex. NVIDIA Reflex está diseñada para ofrecer una latencia baja cuando la función Multi Frame Generation está activada, por lo que esta nueva función no afecta en ningún momento a su rendimiento.

Tecnologías compatibles

  • Generación de fotogramas
  • Superrresolución
  • DLAA
 

Gráficas compatibles con DLSS 3.0

  • Serie RTX 40 (RTX 4090, RTX 4080 SUPER, RTX 4080, RTX 4070 Ti SUPER, RTX 4070 Ti, RTX 4070 SUPER, RTX 4070, RTX 4060 Ti y RTX 4060
 

NVIDIA DLSS 3.5

En agosto de 2023, llegó DLSS 3.5, una nueva versión que añade soporte Ray Reconstruction (Reconstrucción de rayos), un nuevo modelo de IA que mejora la calidad de la imagen en juegos compatibles con ray tracing reemplazando los eliminadores de ruido tradicionales ajustados a mano por una red neuronal entrenada con 5 veces más datos capaz de reconocer diversos efectos de iluminación y generar imágenes con detalles más precisos en todo tipo de escenarios.

Gracias a Ray Reconstruction se obtienen reflejos más precisos, una mejor iluminación, se reducen los artefactos visuales todo ello con una experiencia de juego fluida. Esta nueva función se suma a las que ya ofrecía DLSS 3.0 como la Super Superresolución y la Generación de Fotogramas que permiten multiplicar por 5 el rendimiento en los juegos compatibles.

Tecnologías compatibles

  • Generación de fotogramas (Solo RTX 40)
  • Reconstrucción de rayos
  • Superrresolución
  • DLAA
 

Gráficas compatibles con DLSS 3.5

  • Serie RTX 20 (RTX 2080 Ti, RTX 2080 SUPER, RTX 2080, RTX 2070 SUPER, RTX 2070, RTX 2060 SUPER y RTX 2060)
  • Serie RTX 30 (RTX 3090 Ti, RTX 3090, RTX 3080 Ti, RTX 3080, RTX 3070 Ti, RTX 3070, RTX 3060 Ti, RTX 3060, RTX 3050)
  • Serie RTX 40 (RTX 4090, RTX 4080 SUPER, RTX 4080, RTX 4070 Ti SUPER, RTX 4070 Ti, RTX 4070 SUPER, RTX 4070, RTX 4060 Ti y RTX 4060
 

NVIDIA DLSS 4.0

En febrero de 2025, con la llegada al mercado de la RTX 5090 y RTX 5080, NVIDIA lanzó DLSS 4 y con la tecnología de Generación de fotogramas múltiples. Gracias a los Tensor Cores de 5ª generación, la tecnología de generación de fotogramas de NVIDIA que se lanzó con DLSS 3.0, permiten aumentar el número de FPS al generar tres fotogramas adicionales por fotograma renderizado. La generación de fotogramas se produce en tiempo real través del uso de IA y gracias a NVIDIA Reflex, el rendimiento y la latencia no se ven afectados en ningún momento.

Hasta DLSS 3.5, NVIDIA utilizaba redes neuronales convolucionales, conocidas como CNN, para crear nuevos píxeles. Con DLSS 4 se ha pasado al modelo Transformer, un modelo que usa el doble de parámetros que para conseguir mayor compresión y más precisa de las escenas, una mayor estabilidad en la generación de fotogramas, más detalles y menos ghosting.

El uso del modelo Transformer también mejora el funcionamiento de Ray Reconstruction para ofrecer una mejor calidad de imagen en todo tipo de situaciones, incluso en imágenes complejas. CNN había comenzado a quedarse en corto en cuanto prestaciones, por lo que el paso al modelo Transformer era necesario para seguir haciendo evolucionar esta tecnología que se ha convertido una necesidad en la actualidad para todo tipo de juegos.

Tecnologías compatibles

  • Generación de fotogramas múltiples
  • Generación de fotogramas
  • Reconstrucción de rayos
  • Superrresolución
  • DLAA
 

Gráficas compatibles con DLSS 4.0

  • Serie RTX 50 (RTX 5090, RTX 580, RTX 5070 Ti, RTX 5070, RTX 5060 Ti y RTX 5060)