ما هو DLSS 3؟ هل يمكنك استخدامه على الأجهزة الموجودة لديك؟

<

div>
أطلقت NVIDIA وحدات معالجة الرسوميات الجديدة الخاصة بها في سبتمبر 2022. تتميز وحدات معالجة الرسوميات الجديدة من سلسلة 4000 بهندسة معالجة رسوميات جديدة تعمل على ترانزستورات أصغر بقياس أربعة نانومتر، وتأتي مع العديد من الميزات والتحسينات.




والأفضل من ذلك أن وحدات معالجة الرسومات الجديدة تأتي أيضًا مع DLSS 3، وهي تقنية تحسين جودة الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي يمكنها تحسين معدلات الإطارات على جهازك بشكل كبير.

ولكن ما هو DLSS 3.0، وهل يستحق الترقية؟ حسنًا، دعنا نكتشف ذلك.

ما هو DLSS 3.0؟

DLSS هو اختصار لـ Deep Learning Super Sampling، وهو عبارة عن تقنية رسوميات عصبية تستخدم قوة الذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين معدلات الإطارات على نظامك. 

يشير مصطلح “زيادة أخذ العينات” في DLSS إلى تقنية التنعيم المستخدمة لتحسين جودة الفيديو من خلال عرض إطارات الألعاب بدقة أعلى ثم خفض عيّنتها – تحسين جودة الفيديو من خلال تقليل التنعيم. ومع ذلك، فإن عرض الإطارات بدقة أعلى أمر مرهق للغاية لوحدة معالجة الرسومات الخاصة بك، واستخدام ميزات التنعيم يقلل عادةً من معدل الإطارات في الثانية. بعد كل شيء، يجب على وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك معالجة المزيد من بيانات البكسل وخفض عيّنتها إلى الدقة الأصلية.

وهنا يأتي دور جزء “التعلم العميق” من DLSS. كما ترى، في طرق التنعيم التقليدية، يتعين على وحدة معالجة الرسومات تقديم الإطارات بدقة أعلى، ولكن مع التعلم العميق، لا يتعين على وحدة معالجة الرسومات القيام بذلك. بدلاً من ذلك، كل ما يتعين عليها فعله هو إنشاء الإطارات بدقة أصلية، ثم تتنبأ نوى الموتر في وحدة معالجة الرسومات بكيفية ظهور الإطار عند تقديمه بدقة أعلى.

يقلل هذا النهج من التكلفة الحسابية اللازمة لعرض الإطارات بدقة أعلى بسبب تدخل الذكاء الاصطناعي. لذلك، وببساطة، يعرض DLSS ألعابك بدقة أعلى باستخدام الذكاء الاصطناعي.

من ناحية أخرى، يعد DLSS 3.0 الإصدار الثالث من نفس التقنية. فهو يعمل على تحسين DLSS من خلال التنبؤ بالإطارات الكاملة بدلاً من مجرد زيادة دقة الإطارات – مما يؤدي إلى تحسين معدلات الإطارات بشكل كبير.

وهنا كيفية عمل كل شيء.

كيف يعمل DLSS 3؟

قبل الدخول إلى DLSS 3، من المهم فهم كيفية عمل الإصدارات الأقدم وكيفية بناء DLSS 3 عليها. 

كما شرحنا سابقًا، يستخدم DLSS الذكاء الاصطناعي لعرض الصور بدقة أعلى. وهذا يعني أن وحدة معالجة الرسومات ليست مبرمجة لزيادة دقة الإطارات. بدلاً من ذلك، يتم تدريب وحدة معالجة الرسومات من خلال عرض صور ذات دقة أقل وأعلى لبرمجة نفسها.

تقوم NVIDIA بتشغيل شبكة عصبية ملتوية (CNN) لأداء هذا التدريب على أجهزة الكمبيوتر العملاقة الخاصة بها. ثم يتم عرض صور لعبة تعمل بدقة أقل على هذه الشبكة كمدخل. وفي الوقت نفسه، كمخرج، يتم عرض نفس الصور على الشبكة بدقة أكبر 64 مرة مع تمكين ميزات التنعيم وتعطيلها.

بالإضافة إلى الصور عالية الدقة ومنخفضة الدقة، يتم تدريب CNN أيضًا باستخدام ردود الفعل الزمنية. توفر هذه ردود الفعل معلومات الشبكة حول كيفية تحرك الكائنات في الصورة عبر الإطارات فيما يتعلق بإخراجها الأصلي والأعلى دقة. يتيح هذا لـ CNN التنبؤ بمظهر الإطارات التالية مسبقًا – مما يوفر معدلات إطارات وجودة صورة أفضل.

يؤدي هذا القصف المستمر لبيانات الصور على الشبكة إلى تدريبها، مما يمكنها من رفع دقة الألعاب على الفور. بمجرد تدريب هذه الشبكة، يتم إرسالها إلى وحدات معالجة الرسومات NVIDIA من خلال تحديثات برامج التشغيل، مما يمكنها من زيادة دقة الصور باستخدام الشبكات العصبية المدربة.

على العكس من ذلك، يذهب DLSS 3.0 إلى خطوة أبعد من ذلك ويعرض إطارات كاملة باستخدام هذه المنهجية. لذلك، لا يعمل DLSS 3 على زيادة دقة الألعاب فحسب، بل إنه يتداخل أيضًا مع الإطارات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في طريقة اللعب الخاصة بك.

بفضل هذا النهج، يتعين على وحدة معالجة الرسومات معالجة بيانات أقل كثيرًا، ووفقًا لشركة NVIDIA، مع تمكين DLSS 3، تحسب وحدة معالجة الرسومات 1/8 من الإطار فقط. ويتنبأ الذكاء الاصطناعي بكل ما تبقى. وهذه الزيادة في عرض الذكاء الاصطناعي هي التي تمكن من تقديم معدل إطارات في الثانية أسرع بأربع مرات مقارنة بطرق العرض التقليدية.

ولكن كيف يمكن لـ DLSS 3 التنبؤ بإطارات كاملة دون استخدام خطوط أنابيب العرض التقليدية؟ حسنًا، كل هذا بفضل بنية Ada Lovelace الجديدة من NVIDIA التي تعمل على نوى tensor من الجيل الرابع الجديدة، والتي تمكن من إنشاء الإطارات باستخدام الذكاء الاصطناعي.

وهنا كيفية عمل كل شيء.

إنشاء الإطارات باستخدام الذكاء الاصطناعي على DLSS 3

لذا، تمامًا مثل DLSS، يستخدم DLSS 3 نوى موتر لزيادة دقة الإطارات، ولكنه يحتوي أيضًا على مسرعات تدفق بصري خاصة تساعد وحدة معالجة الرسومات في التنبؤ بالإطارات. وللتنبؤ بالإطارات، يحصل مسرع التدفق البصري على عدة إطارات بيانات عالية الدقة تم إنشاؤها بواسطة DLSS. ثم يستخدم مسرع التدفق البصري هذه البيانات لتوليد مجال التدفق البصري. 

يحدد مجال التدفق البصري هذا كيفية تغير بيانات البكسل بين إطارين، وتُستخدم هذه البيانات، جنبًا إلى جنب مع متجهات الحركة الهندسية، لتوليد إطارات الذكاء الاصطناعي. وبالتالي، باستخدام التدفق البصري، يمكن لوحدات معالجة الرسومات NVIDIA RTX 4000-Series وضع إطارات جديدة تم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي بين الإطارات التي تم إنشاؤها باستخدام النهج التقليدي – مما يؤدي إلى زيادة معدل الإطارات في الثانية.

ومع ذلك، فإن تداخل الإطارات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في اللعبة له تحدياته، وأكبر هذه التحديات هو تأخر الإدخال. ففي النهاية، لا تستطيع وحدة معالجة الرسومات التنبؤ بإدخال المستخدم في إطار يتم إنشاؤه باستخدام الذكاء الاصطناعي.


ولحل هذه المشكلة، تستخدم NVIDIA تقنية Reflex الخاصة بها.

DLSS 3 وNVIDIA Reflex

قبل الدخول في NVIDIA Reflex، من المهم أن تفهم كيف تصل حركات الماوس إلى وحدة معالجة الرسومات. لذا، عندما تحرك الماوس أو تضغط على مفتاح لتحريك شخصية في لعبة، يرسل الماوس معلومات الإشارة إلى وحدة المعالجة المركزية. والتي تقوم بعد ذلك بمعالجتها وإرسالها إلى قائمة العرض. ومن هنا، يتم إرسال البيانات إلى وحدة معالجة الرسومات، التي ترسل معلومات الإشارة إلى الشاشة. 

<

div class=”body-img landscape “>

أطلقت NVIDIA تقنية DLSS 3 مع وحدات معالجة الرسوميات RTX 4000-Series، وإذا كنت تمتلك وحدة معالجة رسوميات RTX قديمة تدعم DLSS، فقد تتساءل عما إذا كان DLSS 3 سيحسن تجربة الألعاب الخاصة بك. 

يستخدم DLSS 3 الذكاء الاصطناعي لزيادة دقة الألعاب التي تلعبها. ولا يوفر هذا النهج معدلات إطارات أفضل فحسب، بل يجعل أيضًا من الممكن تشغيل الألعاب بدقة عالية على وحدات معالجة الرسوميات الأقل تكلفة.