La tecnología Deep Learning Super Sampling (DLSS) de Nvidia ha estado dominando la comunidad de jugadores durante los últimos años, ofreciendo resoluciones mejoradas, velocidades de fotogramas mejoradas e incluso una calidad mejorada en comparación con la resolución nativa en los títulos compatibles; de hecho, ha sido un gran punto de venta de las tarjetas gráficas RTX 20 y 30 Series con tecnología de IA de Nvidia en comparación con la oferta de AMD.
Todo eso cambió en junio de 2021 cuando AMD lanzó AMD FidelityFX Super Resolution, su respuesta al DLSS de Nvidia. Con ganancias de impulso de rendimiento similares sin la necesidad de potencia de cómputo de IA local, AMD FSR utiliza una serie de algoritmos de código abierto para aumentar la resolución y mejorar la velocidad de fotogramas.
La pregunta es, ¿cuál es la diferencia entre las dos tecnologías de ampliación? Explicamos todo lo que necesita saber sobre Nvidia DLSS y AMD FSR, incluidas las diferencias clave, aquí mismo.
¿Qué es Nvidia DLSS?
Nvidia DLSS, también conocido como Deep Learning Super Sampling, es una característica clave de la reciente oferta de GPU de Nvidia. El supermuestreo como tecnología no es un concepto nuevo, pero DLSS (y más específicamente, DLSS 2.0 lanzado en 2020) lleva las cosas un paso más allá, con la tecnología de Nvidia capaz de agregar más detalles que la resolución nativa al tiempo que proporciona un impulso significativo a la velocidad de fotogramas promedio, incluso cuando se combina con la tecnología de trazado de rayos de Nvidia.
Ahora, antes de emocionarse e intentar ejecutar un juego antiguo como Portal 2 esperando beneficiarse de DLSS 2.0 y la tecnología de trazado de rayos, vale la pena señalar que los juegos deben admitir específicamente la tecnología.
Para que un juego fuera compatible con la tecnología de supermuestreo DLSS original, tenía que dividirse en lo que Nvidia describe como “fotogramas perfectos”, que luego se introducen en la supercomputadora y la red neuronal de Nvidia para su análisis.
Los fotogramas perfectos son inicialmente imágenes de baja resolución con un enfoque en el suavizado, pero las ejecuciones posteriores se enfocan en enfocar la imagen con píxeles creados por AI para una resolución general más alta. Lo hace comparando los fotogramas de baja resolución con sus homólogos de alta resolución, haciendo ajustes para crear esencialmente un fotograma de alta resolución a partir de un fotograma de baja resolución.
Este proceso se recrea miles de veces para enseñarle a la IA de Nvidia cómo escalar correctamente los fotogramas en tiempo real, y esos datos luego se envían a su GPU Nvidia y sus núcleos de tensor de IA a través de actualizaciones de controladores. Ahora esas actualizaciones de controladores tienen un poco más de sentido, ¿verdad?
El proceso se ha perfeccionado aún más con el lanzamiento de DLSS 2.0, que ahora usa una gran red para manejar todos los juegos, en lugar de tener que alimentar juegos a través de la red juego por juego. Eso significa que la IA puede hacer referencia a datos de alto nivel de otros juegos procesados (así como contenido que no es del juego) para mejorar con éxito un juego que no ha sido analizado específicamente por la supercomputadora y la red neuronal.
Eso no significa que todos los juegos admitirán DLSS 2.0 automáticamente en el futuro, pero sí significa que los juegos podrán integrar la tecnología de manera más rápida y sencilla que antes.
Nvidia afirma que DLSS 2.0 puede aumentar la resolución en 4x sin un impacto notable en la velocidad de fotogramas; de hecho, las velocidades de fotogramas mejoran constantemente con la tecnología de Nvidia, lo que significa que podrá renderizar una imagen 4K mientras su computadora solo ejecuta el juego a 1080p usando Nvidia Inteligencia de IA.
Aún mejor, puedes ejecutar un juego a menos de 720p y obtener una imagen nítida de 1080p, aunque cuanto mayor sea la resolución base, mejor será el resultado. También puede elegir entre los modos de renderizado: rendimiento, equilibrado y calidad, según lo que desee que dé prioridad a la tecnología de supermuestreo.
Incluso si no está jugando en un monitor 4K, verá un salto masivo en detalle, incluso cuando se trata de elementos más pequeños del juego. Eche un vistazo a la siguiente comparación para tener una idea de qué esperar de DLSS 2.0:
Incluso si un juego es compatible con DLSS, deberá asegurarse de tener una tarjeta gráfica Nvidia RTX serie 20 o 30 con los núcleos Tensor necesarios para la mejora de escala impulsada por IA en tiempo real.
¿Qué es AMD FidelityFX Super Resolution (FSR)?
Si está del lado de AMD, es probable que haya escuchado un par de cosas sobre la súper resolución FidelityFX de AMD, abreviada a FSR. Anunciado y lanzado en junio de 2021, es la respuesta de AMD a Nvidia DLSS para propietarios de GPU AMD, pero las dos tecnologías son fundamentalmente bastante diferentes.
Mientras que la tecnología de mejora de Nvidia se basa en la inteligencia artificial y la supercomputadora y la red neuronal combinadas de Nvidia, el FSR de AMD se basa en algoritmos de mejora de escala espacial de código abierto. La compañía afirma que no necesita ningún entrenamiento por juego o datos como el historial de cuadros y, al mismo tiempo, puede ofrecer hasta 2 veces el rendimiento o 4 veces la resolución según sus prioridades.
Ese algoritmo de ampliación espacial funciona detectando y recreando bordes de alta resolución de la imagen de origen, lo que permite que el algoritmo amplíe la imagen sobre la marcha con una calidad comparable a la de la fuente.
FSR se divide en dos pases principales; el primero, llamado Upsampling espacial adaptativo de bordes, es donde el algoritmo detecta y recrea esos bordes de alta resolución, y también detectará inversiones de gradiente (esencialmente, cómo difieren los gradientes vecinos) al mismo tiempo. La segunda pasada, denominada Nitidez robusta adaptativa al contraste, extrae el detalle de los píxeles en la imagen mejorada, lo que esencialmente hace que la imagen final se vea nítida y detallada.
El enfoque centrado en el algoritmo para mejorar la tecnología significa que el FSR de AMD no se limita a las tarjetas gráficas recientes. La mayoría, si no todas, las GPU desde la era de la serie Radeon RX Vega hasta la actual serie RX 6000 pueden hacer uso de la tecnología en los juegos compatibles. De hecho, AMD también está dando la bienvenida a los fanáticos de Nvidia que no pueden aprovechar DLSS, con compatibilidad también con las modernas GPU de Nvidia.
Tampoco se limita solo a los jugadores de PC; Dado que Xbox Series X | S usa una GPU basada en RDNA 2, se ha confirmado que los desarrolladores de Xbox también podrán hacer uso de FSR en títulos de consola. Eso podría ofrecer ganancias de rendimiento significativas, especialmente para la Xbox Series S de nivel de entrada, además de poder llevar la Xbox Series X a salidas de mayor resolución hasta 8K en el futuro.
El algoritmo es de código abierto con soporte para DirectX 12, DirectX 11 y Vulkan API y la capacidad de portarlo a otras plataformas sin ningún tipo de restricciones de AMD; los desarrolladores son libres de implementar la tecnología como mejor les parezca. Eso debería tentar a los desarrolladores a integrar FSR en sus juegos, pero no hay muchos que lo hagan al momento de escribir este artículo.
Aún así, fue una historia similar cuando DLSS apareció por primera vez en escena y muchos juegos de alto perfil ofrecen soporte ahora, por lo que es probable que comience a aparecer en títulos en los próximos meses.
¿Cuáles son las diferencias clave entre Nvidia DLSS 2.0 y AMD FSR?
Si bien Nvidia DLSS 2.0 y AMD FSR tienen como objetivo mejorar la calidad general, la resolución y la velocidad de fotogramas, las dos tecnologías son fundamentalmente diferentes. Nvidia usa una combinación de red neuronal, procesamiento de supercomputadora y potencia de IA local para mejorar el juego y aumentar la velocidad de cuadros, mientras que AMD usa algoritmos para lograr resultados similares.
Eso significa que si bien la tecnología de Nvidia es exclusiva de las GPU con núcleos Tensor (las series RTX 20 y 30), la tecnología de mejora de AMD es compatible con GPU de todas las formas y tamaños, incluida la Nvidia GPUS más antigua que no puede aprovechar DLSS.
La iteración original de DLSS solía requerir que los juegos se procesen por juego, lo que significa que la integración fue lenta inicialmente, pero DLSS 2.0 eliminó el requisito. La tecnología ahora puede funcionar mejor que el DLSS original, con imágenes más nítidas mejor que la resolución nativa en algunos casos, sin analizar los fotogramas de ese juego específico. En cambio, hace referencia al contenido de otros juegos e incluso al contenido que no es del juego, lo que acelera la integración del desarrollador.
Sin embargo, sigue siendo un proceso controlado por Nvidia, mientras que la tecnología FSR de la competencia de AMD es completamente de código abierto, lo que permite a los desarrolladores implementarla donde y como quieran, lo que significa que la adopción debería ser mucho más rápida de lo que vimos con DLSS.
También hay que considerar la compatibilidad del juego; no importa si la tecnología es superior si ningún juego ofrece soporte. Hay muchos más juegos compatibles con Nvidia DLSS 2.0 que AMD FSR en este momento, con más de 60 grandes títulos, incluidos Call of Duty: Warzone y Cyberpunk 2077, con compatibilidad con DLSS para PC.
El soporte de FSR, por otro lado, está limitado a solo 11 títulos, incluidos Godfall, Resident Evil Village y Evil Genius 2 en el momento de escribir este artículo, aunque se ha confirmado el soporte para Far Cry 6, Baldur’s Gate III, Myst y otros juegos futuros.
Siendo realistas, todo se reducirá a la GPU que tengas; Si tiene una tarjeta gráfica de la serie RTX 20 o 30, entonces tiene sentido utilizar la tecnología de escalado DLSS 2.0 impulsada por IA de Nvidia. Pero, si eres un jugador de AMD (o un jugador de Nvidia con una GPU más antigua), sumérgete en el mundo de AMD FSR.
Ambos logran el mismo objetivo general, con un aumento en la resolución y la velocidad de fotogramas, solo toman dos rutas muy diferentes para producirlo.