Cos'è il DLSS di NVIDIA? Guida all'IA delle meraviglie

NVIDIA con il suo DLSS mette un'AI al servizio dei nostri PC da gaming, andiamo ad analizzarne il funzionamento e le migliori applicazioni.

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La sfida tra NVIDIA e AMD, ormai da tempo gli unici attori del mercato delle schede video, ha visto un lento ma inesorabile cambio nel terreno di scontro. Il confronto non si limita più al solo piano muscolare, con schede più veloci e silenziose, capaci di supportare framerate e risoluzioni sempre maggiori, ma si sta spostando sempre di più su feature uniche capaci di sconvolgere il mercato.
NVIDIA con il suo DLSS punta proprio a questo, e nelle prossime righe andremo ad analizzare il suo funzionamento, oltre alle motivazioni che rendono questa tecnologia un vero e proprio "game changer".

I prodigi dell'AI

In contemporanea al rilascio delle sue schede video basate su architettura Turing, le RTX 2000, NVIDIA ha presentato la prima versione del suo super sampling basato su reti neurali, il DLSS (Deep Learning Super Sampling). L'obiettivo di NVIDIA è quello di scardinare il paradigma che ha sempre vincolato i miglioramenti grafici su PC alla sola potenza bruta delle schede video, aggirando il problema in un modo del tutto innovativo.
Il DLSS permette infatti di renderizzare immagini a risoluzioni inferiori e di farle ricostruire, a risoluzioni superiori, ad un'intelligenza artificiale, così da dover processare un numero nettamente inferiore di pixel senza scendere a compromessi dal punto di vista grafico e prestazionale.
Questo miracolo tecnologico è possibile grazie ai Tensor Core, unità di calcolo presenti nei chip Turing e Ampere e altamente specializzate nell'accelerare calcoli in FP16 e FP32 in matrice 4x4, così da poter generare un numero molto elevato di operazioni in virgola mobile per ciclo (285 Tflops sulla RTX 3090), proprio quelle necessarie a tutte le attività legate al deep learning e all'inferenza.

Prima dell'introduzione dei Tensor Core era impensabile ipotizzare tecniche di ricostruzione dell'immagine basate su IA (a proposito, in questo articolo approfondiamo le migliori AI nei videogiochi) ed elaborate in tempo reale su schede video consumer.
La prima versione di DLSS aveva bisogno di essere "addestrata" in modo totalmente indipendente per ogni singolo gioco. NVIDIA dava in pasto ai suoi cluster di supercomputer Saturn V DGX una moltitudine di immagini di riferimento (renderizzate a risoluzioni altissime, fino a 64x di supersampling) così da generarne una "perfetta". Successivamente dopo averla confrontata a un'immagine renderizzata normalmente, preparava la sua IA per ricostruire i dettagli mancanti.
Tramite un processo di retropropagazione dell'errore, l'AI allenava sé stessa a generare un'immagine molto simile al campione "perfetto" e privo dei tipici difetti che affliggono molte altre tecniche di antialiasing e upscaling, come il blur. L'idea alla base della tecnologia era già ottima ma non sempre con la prima versione del DLSS i risultati ottenuti erano eccellenti.

Con il DLSS 2.0 NVIDIA ha fatto un ulteriore passo in avanti, il processo di apprendimento infatti non è più specifico per ogni singolo software ma si basa su una rete generalizzata che rende l'implementazione molto più semplice ed efficace, non servono più migliaia di immagini in altissima risoluzione per ricostruire la scena, l'IA viene alimentata da una combinazione di immagini in bassa risoluzione e vettori di movimento generati dallo stesso engine di gioco. I vettori si occupano di prevedere in che direzione si stanno muovendo gli oggetti nel gioco e vengono utilizzati per capire che aspetto potrà avere il frame successivo.

Il network IA sul quale si basa il DLSS 2.0, tramite un autoencoder convoluzionale, si occupa poi di ricostruire l'immagine a risoluzione più elevata. Alla fine di questa fase di training l'immagine verrà messa a confronto con una renderizzata a 8640p per verificare la bontà dei risultati ottenuti dall'elaborazione a rete neurale. Terminato questo processo il modello generato viene integrato nei Driver Game Ready e reso disponibile a tutti i possessori delle schede video della serie RTX. I benefici sono incredibili: poter renderizzare fino a un quarto dei pixel rispetto alla risoluzione scelta, (in base all'impostazione di qualità selezionata) facilita il raggiungimento di risoluzioni elevatissime come l'8K, permette di investire la potenza risparmiata in effettistica e framerate maggiorato e rende possibile attivare feature come il Ray Tracing, che altrimenti avrebbe un impatto molto importante sulle prestazioni.
L'aspetto più interessante di questa tecnologia è che in moltissimi casi l'intelligenza artificiale non solo aumenta le prestazioni, ma migliora la resa generale anche rispetto a un'immagine renderizzata nativamente, cosa impensabile con qualsiasi altra tecnica di upscaling.

DLSS Gaming

Attualmente il DLSS è supportato da un buon numero di titoli, un esempio lampante della bontà delle soluzioni messe in campo da NVIDIA sono i risultati ottenuti su Control. Il frenetico action di Remedy fin da subito ha impiegato tutte le nuove tecnologie introdotte con le schede RTX quali DLSS e Ray Tracing. Nella sua prima versione (DLSS 1.0) la tecnica di upscaling, seppur permettesse al gioco importanti guadagni prestazionali, ne comprometteva la resa complessiva aggiungendo alcuni artefatti grafici e un percepibile effetto di sfocatura su tutta la scena. È con il supporto al DLSS 2.0 che la situazione è stata totalmente stravolta.
Introdotta in contemporanea all'update "The Foundation" la nuova versione dell'upscaler basato su IA ha mantenuto il balzo prestazionale registrato con il DLSS 1.0, andando a risolvere però tutti quei difetti grafici che tediavano la prima release. Il risultato è straordinario, maggiori informazioni sono disponibili nel nostro speciale dedicato a Control.
Il discusso Cyberpunk 2077 sfoggia - soprattutto su PC - una grafica davvero eccezionale: Illuminazione in Ray Tracing, nebbie volumetriche e draw distance mozzafiato sono solo una parte delle meraviglie grafiche proposte da CD Projekt RED, che rendono sicuramente il titolo una gioia per gli occhi, ma che impattano pesantemente sulle prestazioni del gioco, rendendo di fatto il DLSS l'unico biglietto di ingresso ai settaggi più alti.

Anche Death Stranding in occasione del rilascio su PC avvenuto la scorsa estate, ha integrato da subito la tecnologia di NVIDIA. Il risultato anche in questo caso è incredibile, l'immagine risulta molto più nitida anche se confrontata con la sua controparte renderizzata nativamente in 4K, le scritte sui pacchi che Sam trasporta per le ampie vallate del post apocalittico di Hideo Kojima sono più leggibili dopo l'elaborazione dell'AI di NVIDIA. Oltre a questo, si ottiene un guadagno prestazionale che permette anche ai possessori di una RTX 2060, l'entry point più basso per accedere ai prodigi del DLSS, di spingere il titolo fino al 4K pur mantenendo i 60 fps.

Configurare il DLSS

A partire dalla seconda release del DLSS NVIDIA ha deciso di semplificare i settaggi del suo upscaler per renderlo il più possibile user friendly e facile da configurare. Quasi tutti i titoli, condividono tre settaggi: qualità, bilanciato e performance, con qualche eccezione come Cyberpunk 2077, che adottando l'ultimissima versione di DLSS (2.1) permette di selezionare anche una modalità ultra performance. L'unica differenza che separa le tre impostazioni possibili è la risoluzione nativa di partenza dalla quale l'upscaler andrà ad operare la sua magia.
Control, a differenza degli altri titoli che impiegano il DLSS, ci permette di scegliere direttamente la risoluzione del rendering nativo e, pur essendo una soluzione meno intuitiva, ci dà la possibilità di dare una rapida occhiata al funzionamento interno dell'upscaler. Su un monitor 1440p ad esempio le impostazioni possibili sono 1280x720, 1484x835, e 1706x960, e corrispondono ai settaggi performance, bilanciato e qualità.

Per rendere il confronto ancora più chiaro con un monitor 4K la risoluzione più bassa possibile è di 1080p, e significa che 3 pixel su 4 presenti su schermo sono calcolati totalmente dall'intelligenza artificiale di NVIDIA... abbastanza rivoluzionario eh?
Quali sono quindi i settaggi consigliati per il DLSS? Difficile dare una risposta univoca, ovviamente più si abbasserà il livello di qualità più l'AI faticherà a rendere l'immagine nitida come a risoluzione nativa, ma ci sono diversi fattori da tenere a mente. In primis la risoluzione e la diagonale del monitor sono molto importanti, sicuramente monitor con risoluzioni alte e diagonali basse permettono settaggi molto più aggressivi, mentre su monitor con diagonali ampie e risoluzioni basse non è consigliabile scendere al di sotto dell'impostazione qualità.
Altro fattore da non dimenticare è che l'AI, in quanto tale, andrà a migliorare con il tempo e probabilmente con le future revisioni dei driver NVIDIA o della tecnologia DLSS stessa avremo importanti miglioramenti. Il nostro consiglio è quello di provare sempre i tre settaggi, e trovare in giusto equilibrio tra performance e fedeltà grafica.

Il futuro del DLSS

A conti fatti il concetto di DLSS tira un'importante linea e getta le basi per un futuro del gaming sempre più dipendente dalle intelligenze artificiali, sia in fase di sviluppo sia in fase di rendering. Le novità introdotte con il DLSS 2.1, quali il supporto ai titoli VR, al gaming in 8K e alle risoluzioni dinamiche ci lasciano ben sperare per una sempre più rapida diffusione e siamo molto curiosi di vedere gli sviluppi futuri di questa tecnologia. AMD dal canto suo non è rimasta a guardare e ha annunciato di essere al lavoro su una tecnologia simile al DLSS, che sarà aperta e cross-platform, e che forse potrà essere utilizzata anche su Series X e PS5.