DLSS é o acrônimo para Deep Learning Super Sampling, uma tecnologia criada pela NVIDIA e compatível apenas com as placas de vídeo da empresa, como a linha GeForce. Essa tecnologia se popularizou nos últimos anos por não somente realizar o upscaling de imagem em games, como também aumentar a taxa de FPS, tornando-se um recurso indispensável para muitos jogadores.

Inicialmente, essa técnica não foi lançada com tantos ganhos de performance e servia muito mais como uma função de melhoria de imagem. Depois, em versões atualizadas, o DLSS virou sinônimo de performance ao combinar núcleos tensores, inteligência artificial e aprendizado de máquina para dobrar ou triplicar a taxa de FPS em mais de 300 jogos. 

O que é o DLSS?

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O Deep Learning Super Sampling foi originalmente lançado em uma atualização para Battlefield V em 2019. Segundo a própria NVIDIA, essa tecnologia surgiu como uma necessidade, pois com o lançamento das primeiras RTX 20 em 2018 e a chegada do Ray Tracing em games, era nítido que as placas de vídeo não teriam fôlego suficiente para rodar esses jogos.

Mesmo que as GPUs tivessem os núcleos para Ray Tracing, o DLSS era o empurrão que faltava. Assim, a tecnologia surgiu no ano seguinte para não somente melhorar a qualidade de imagem, como também aumentar a performance com a ajuda de inteligência artificial. A ideia, em teoria, é simples: renderizar a imagem nativa do game em uma resolução baixa e depois reconstruir os pixels com auxílio da IA para melhorar a qualidade e reduzir o trabalho dos componentes, aumentando o FPS.

E por mais que o DLSS pareça algo simples no papel, na prática a realidade é outra. Aumentar a imagem de um game exige que a inteligência artificial seja treinada muitas e muitas vezes para entender e executar com perfeição o upscaling, e isso não é uma tarefa fácil do ponto de vista produtivo ou financeiro. 

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Naquela época, o assunto desempenho ainda era, de certa forma, embrionário. Contudo, o upscaling conseguia superar técnicas de antisserrilhado como o famoso TAA e tinha margem para evoluções.

Em resumo, o Deep Learning Super Sampling nasceu da necessidade em melhorar o desempenho de jogos com iluminação via Ray Tracing, mas hoje é usado em várias situações. O recurso é muito empregado como um refinador do serrilhado, além de melhorar a qualidade de imagem com o upscaling feito via inteligência artificial. 

Como funciona o DLSS?

Para explicar como o DLSS funciona, precisamos entender a base de tudo. Por ser uma inteligência artificial generativa, o Deep Learning Super Sampling é treinado com uma série de imagens, algoritmos e vetores de movimento em uma rede neural da NVIDIA chamada de NGX. Quando esse “treinamento” é finalizado, a NVIDIA lança um novo driver que entrega às placas de vídeo dos usuários todas as instruções que ela precisa para fazer o upscaling do jogo. É nesse momento que vemos surgir notícias de “jogo X agora é compatível com DLSS”.

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Partindo para uma situação prática de jogo, imagine que você configura o game na resolução 4K e ativa o DLSS. A tecnologia passará a renderizar a imagem em uma resolução menor, como o Full HD, e entregará mais frames por segundo, já que quanto menor é a resolução, menos trabalho a placa de vídeo tem.

O grande truque é que, ao passo que o DLSS reduz a resolução, a placa de vídeo é alimentada pelas instruções geradas pelo NGX e as executa com a ajuda de núcleos tensores para reconstruir diversos pixels e aumentar a imagem novamente para o 4K. Tudo isso é um processo realizado por meio de estruturas físicas presentes na GPU, algoritmos treinados, IA de ponta e muito aprendizado de máquina. 

O resultado dessa combinação de fatores e técnicas é uma jogatina mais suave por haver mais frames na tela e, muitas vezes, um visual muito similar ao da resolução nativa. No entanto, é importante lembrar que quanto maior for a resolução de saída e menor a resolução de renderização, maior é o risco de deformações na imagem. Fazer o upscaling de uma imagem 720p para 4K pode gerar imagens não tão nítidas assim, apesar de o jogador obter bastante performance desse processo. 

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Inclusive, se você se atentou a essa explicação, percebeu que citamos a presença de núcleos tensores da placa de vídeo para que tudo isso funcione. Os núcleos tensores, ou Tensor Cores, são estruturas presentes nas GeForce RTX que usam treinamento de precisão misto para facilitar a execução de computação em menos tempo e com menos consumo de memória. É exatamente por isso que só placas da NVIDIA suportam o DLSS, pois apenas esses produtos possuem Tensor Cores. 

Para facilitar tudo, o DLSS renderiza a imagem em uma resolução menor e depois a expande até a resolução desejada pelo usuário com ajuda de IA e aprendizado de máquina. Dessa forma, os jogadores recebem mais frames na tela sem precisar mexer nas configurações gráficas avançadas.

Modos de uso do DLSS

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Por haver várias resoluções e inúmeras opções de redução e aumento da resolução, a NVIDIA disponibiliza quatro modos de execução para o DLSS:

• Qualidade: Possui a melhor qualidade de imagem, muitas vezes igual à resolução nativa, e é uma boa pedida para 4K para quem tem boas placas de vídeo;
• Equilibrado: Ponto intermediário, já que mantém uma boa imagem e consegue gerar um salto de desempenho razoável nos games. Muito usado em Quad HD ou 1080p em jogos pesados;
• Performance: Abre mão da qualidade de imagem para gerar mais quadros. Pode ser usado em 4K em situações que o hardware é insuficiente para rodar o game, ou em cenários bem críticos quando em Full HD;
• Ultra Performance: Foca totalmente em ganhos de desempenho e deixa a qualidade de imagem de lado. Esse modo é indicado apenas em situações muito específicas, já que o visual dos games fica muito comprometido.

Quais os principais recursos do DLSS?

Além da própria tecnologia do DLSS, outras técnicas foram lançadas para integrar ou auxiliar no funcionamento desse recurso.

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DLAA

O DLAA (Deep Learning Anti-Aliasing) trabalha com uma linha de raciocínio similar ao do DLSS. A tecnologia utiliza IA e os núcleos tensores para aplicar uma camada aprimorada de antisserrilhado para corrigir imperfeições na borda de objetos, vegetações, personagens, etc. Esse processo não gera FPS nem utiliza o upscaling, mas melhora a suavidade da imagem. 

Ray Reconstruction

O Ray Reconstruction é uma ferramenta presente no DLSS 3.5 que ajuda a reduzir o nível de ruído das imagens. Assim como uma fotografia cheia de granulados por conta da baixa iluminação, imagens de games com iluminação via Ray Tracing tendem a ficar assim por conta da complexidade dessa tecnologia. O Ray Reconstruction usa um redutor de ruído mais eficaz para acabar com o problema.

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NVIDIA RTX Video Super Resolution

O Video Super Resolution possui algumas similaridades com o DLSS. Essa tecnologia permite que os usuários realizem o upscaling de vídeos e outros conteúdos de resoluções menores para o 4K, por exemplo. O processo é feito via IA, que remove imperfeições e artefatos da tela.

Frame Generation

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O Frame Generation, ou Gerador de Quadros, faz exatamente o que seu nome propõe. A tecnologia foi lançada junto ao DLSS 3 e usa dados de frames anteriores, vetores de movimento e os tensor cores, que vão estudar esses quadros e criar um novo quadro intermediário entre o último FPS criado e próximo. Dessa forma, a ferramenta pode até triplicar a taxa de frames por segundos em jogos.

Qual a importância do DLSS para os jogos?

Embora o principal atrativo do DLSS em games seja o aumento de performance ao elevar a taxa de quadros em muitos títulos, chegando a dobrar ou triplicar os FPS, há outros benefícios. Em certos cenários, essa tecnologia pode melhorar a redução de serrilhado, deixando as bordas mais fidedignas ao que imaginados do mundo.

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Porém, um vantagem pouco mencionada é como o Deep Learning Super Sampling consegue reduzir a carga de GPU e CPU quando está habilitado. Isso acontece porque ao passo que a IA reconstroi os frames com o upscaling, a placa de vídeo não precisa trabalhar tanto, assim como o processador, que realiza menos cálculos para enviar as instruções para a GPU.

Isso significa que esses componentes ficam mais livres e menos sobrecarregados. Tal processo pode ser traduzido em temperaturas mais baixas e menos consumo energético, algo que teoricamente aumenta a longevidade dessas peças. 

Quais as diferenças entre DLSS 1.0, 2.0 e 3.0

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Desde seu lançamento, o Deep Learning Super Sampling passou por muitas revisões e grandes atualizações. Confira abaixo no que mudou desde então:

• DLSS 1.0: lançado em 2018, o DLSS 1 foi a primeira versão da tecnologia, mas não teve o sucesso desejado pela NVIDIA. O objetivo principal era mais fazer o upscaling de imagem e corrigir o serrilhado do que propriamente gerar grandes saltos de FPS, embora houvesse melhorias. No entanto, o recurso era criticado pela dificuldade na implantação em games e bugs de artefatos na tela;
• DLSS 2: disponível em 2020, a segunda geração do DLSS popularizou a ferramenta. A companhia melhorou a IA e usou algoritmos mais avançados para melhorar o upscaling de imagem e gerar um aumento de desempenho muito notório em diversos games, sem que muito do hardware da placa de vídeo fosse impacto. A facilidade na implementação do recurso em diversos motores gráficos também foi ampliada. 
• DLSS 3: o DLSS de terceira geração pega muitos elementos da versão anterior da tecnologia e traz refinamentos. No entanto, o grande diferencial é o Frame Generation. Essa é uma funcionalidade que consegue criar novos quadros e possibilita até 3x mais desempenho em muitos jogos compatíveis. 
• DLSS 3.5: essa versão é, na verdade, uma extensão do DLSS 3. Aqui, o grande diferencial é que a NVIDIA introduziu um “reconstrutor de raios”, já que funciona para games com o Ray Tracing habilitado. A ideia é que esse reconstrutor diminua ou reduza totalmente o ruído/granulado da imagem com Ray tracing, tornando a imagem mais pura e parecida com o que temos na realidade. 

Diferenças do DLSS e outras técnicas de upscaling

Além do DLSS, a indústria criou outros formatos de upscaling para melhorar a imagem e dar mais frames aos jogadores em muitos cenários. Esse é o caso do FidelityFX Super Resolution (FSR) da AMD, e o Xe Super Sampling (XeSS) da Intel.

Ao contrário dos demais, o DLSS foi o pioneiro nas técnicas de upscaling para games. Por usar os núcleos tensores das NVIDIA RTX, a tecnologia é restrita as placas da empresa, porém é o recurso que mais possui compatibilidade com games e geralmente sempre oferece os níveis de performance mais altos — embora o FSR tenha diminuído bastante essa distância.

Por falar nele, o FSR é uma tecnologia de código aberto que trabalha com algoritmos próprios da AMD. Isso significa que qualquer desenvolvedora pode inserir o FSR em seus games sem tantas complicações e, por conta da tecnologia não exigir nenhuma estrutura nas placas de vídeo, ela roda em basicamente qualquer GPU, incluindo as da NVIDIA. O upscaling é bem feito e o desempenho é levemente inferior ao do DLSS, mas a qualidade de imagem pode decepcionar. Aliás, hoje o FSR é o único recurso que possui outro gerador de quadros, o AMD Fluid Motion Frames. 

O XeSS é mais parecido com o FS, e também funciona com qualquer componente de outras marcas. Nesse recurso, o upscaling de imagem é bem satisfatório, mas o salto de performance é muito baixo, tornando a tecnologia a menos conhecida das três.

Placas de vídeo compatíveis com o DLSS

Embora todas as GeForce RTX sejam compatíveis com o DLSS, essas várias placas possuem uma compatibilidade diferente para a tecnologia. Confira abaixo os modelos e o suporte com cada versão:

Jogos compatíveis com o DLSS

Quando o DLSS 2 chegou e se tornou mais fácil de implementar, a popularização desse recurso cresceu bastante e mais de 300 game já suportam a técnica. Confira alguns dos principais títulos da atualidade.

• Alan Wake 2
• A Plague Tale: Requiem
• Cyberpunk 2077
• Dead Space
• Doom Eternal
• Dying Light 2: Stay Human
• Hogwarts Legacy
• Microsoft Flight Simulator
• Marvel’s Spider-Man Remastered
• The Witcher 3
• Fortnite
• Red Dead Redemption 2
• Portal with RTX
• Hitman 3
• Forza Horizon 5

Com informações de NVIDIA, XDA-Developers e Tom’s Hardware