DLSS 5 ya está aquí. Bueno, casi está aquí. Nvidia pondrá en las manos de los usuarios la última revisión de su tecnología de reconstrucción de la imagen el próximo 3 de septiembre. Y ya sabemos cómo funciona, qué nos propone y qué hardware necesita.
La tecnología DLSS (Deep Learning Super Sampling) llegó junto a la primera generación de tarjetas gráficas GeForce RTX con una promesa bajo el brazo: permitirnos disfrutar nuestros videojuegos con una cadencia de imágenes por segundo más alta aunque nuestras exigencias gráficas fuesen muy ambiciosas. Incluso al activar el trazado de rayos.
El propósito que persigue esta innovación consiste en liberar a la GPU de una parte del esfuerzo que conlleva el renderizado de las imágenes para incrementar la cadencia de fotogramas por segundo sin que se resienta la calidad gráfica. La idea es ambiciosa, y, como los usuarios podemos intuir, la tecnología que la hace posible es muy compleja.
DLSS 5 nos propone un realismo impactante
La técnica de reconstrucción de la imagen empleada por Nvidia recurre al análisis en tiempo real de los fotogramas de nuestros juegos utilizando algoritmos de aprendizaje profundo. DLSS 5 lleva esta idea a su máxima expresión. Y es que apuesta por el renderizado neuronal para ofrecernos un realismo y un acabado gráfico inéditos. Al menos sobre el papel.
DLSS 5 Neural Rendering saca partido a las capacidades de las GPU de la familia Blackwell
La tecnología DLSS 5 Neural Rendering ha sido diseñada específicamente para sacar partido a las capacidades de las GPU de la familia Blackwell, por lo que aprovecha los tensor core de quinta generación y la ejecución en FP8 de las tarjetas gráficas GeForce RTX 50. Hasta ahora DLSS esencialmente reconstruía una imagen en alta resolución a partir de otra renderizada a una resolución más baja, pero DLSS 5 es conceptualmente diferente.
Nvidia lo ha descrito como un modelo de renderizado neuronal en tiempo real diseñado para combinar el renderizado convencional con inferencia de inteligencia artificial (IA) con un propósito: recrear la iluminación y los materiales de cada fotograma de la forma más realista posible. Esta estrategia ya no se limita solo a generar más píxeles de una manera más o menos precisa; persigue entregarnos imágenes mucho más realistas.
Los tensor core de quinta generación implementados por Nvidia en sus GPU Blackwell han sido optimizados para ejecutar operaciones de IA con precisión FP8. Esta prestación tiene mucha importancia en los modelos neuronales de DLSS 5 debido a que los modelos Transformer requieren realizar un esfuerzo de cálculo mucho mayor que los antiguos modelos CNN (Convolutional Neural Network) de la red neuronal convolucional utilizada por las versiones de DLSS anteriores a la 4.
Una red neuronal convolucional en esencia analiza regiones locales de una imagen. Es posible apilar muchas capas para obtener un campo receptivo muy grande, y, en consecuencia, recuperar información y relaciones entre elementos que están alejados en el espacio. Los Transformers, sin embargo, utilizan el mecanismo de atención para establecer relaciones entre las diferentes regiones de una imagen de una forma directa.
Este enfoque permite a DLSS 5 reconstruir detalles coherentes no solo analizando los píxeles adyacentes, sino también usando información espacial y temporal
Este enfoque, según Nvidia, permite a DLSS 5 reconstruir detalles coherentes no solo analizando los píxeles adyacentes, sino también utilizando información espacial y temporal. Suena bien, y, como podéis ver en las imágenes que ilustran este artículo, el realismo que consigue esta estrategia es impactante. Además, Nvidia nos promete un rendimiento muy alto, como podemos ver en la siguiente gráfica.
Sea como sea, para sacar conclusiones definitivas acerca de esta tecnología tenemos que probarla a fondo y con tantos juegos como sea posible. Podremos hacerlo a partir del 3 de septiembre en NBA 2K27, aunque por la diferencia horaria con EEUU en España podremos hacernos con DLSS 5 el día 4 a partir de las 6 h de la madrugada.
Imágenes | Nvidia
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La noticia
DLSS 5 llega con un desafío enorme: convencernos de que el renderizado neuronal merece la pena
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Laura López
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