Nvidia DLSS: Deep Learning Super Sampling, punto di svolta e di inizio

Informazioni sul gioco

Ve lo ricordate il resolution gate? Lo scandalo legato alle risoluzioni native dei giochi, in prevalenza quelle delle versioni Xbox One, all’alba della generazione console ormai morente?

Un periodo particolarmente cupo della storia dei videogiochi, un periodo in cui masse di videogiocatori erano in preda a un delirio numerico scagliandosi contro uno o l’altro gioco solo per questioni legate alla quantità di pixels renderizzati, quando all’atto pratico nemmeno loro sarebbero stati in grado di distinguere sostanziali differenze.

Un periodo che ha scoperchiato una vera e propria ossessione verso la risoluzione nativa, un’ossessione che perdura tutt’oggi e che si evolve in diretta contrapposizione a quelle che sono le migliori soluzioni di rendering.

Non a caso basta parlare di upscaling per sollevare rivolte sui social network, ma siamo sicuri che il futuro risieda nella visualizzazione nativa di risoluzioni altissime come il famigerato 4K UHD? Composto dalla bellezza di 3840 per 2160 pixels.

Nel mondo console, ogni qualvolta che Digital Foundry eviscera l’ultimo tripla A scoprendo risoluzioni altalenanti, si genera un malcontento generale che non ha nessuna base fattuale come giustificazione, perché all’atto pratico non si possono percepire a occhio nudo le differenze di cui poi ci si lamenta.

Le lamentele sono dunque frutto di una sorta di isteria collettiva, o di ossessione come l’abbiamo definita poco prima; l’utenza dovrebbe iniziare a comprendere l’importanza delle moderne soluzioni di rendering, quelle che sacrificano la risoluzione nativa per ottimizzare le prestazioni e dovrebbe farlo in relazione a ciò che davvero conta: i risultati.

Nel mentre, nel mondo del gaming su PC, dove si tende a dare molta più importanza al frame-rate, assistiamo a un processo inverso: all’apice di queste soluzioni innovative arriva qualcosa di potenzialmente rivoluzionario, il Deep Learning Super Sampling di Nvidia, conosciuto anche con l’acronimo di DLSS.

Un nome che potrebbe trarre in inganno i più sprovveduti, perché all’ombra di un così potente scioglilingua inglese si nasconde in realtà una molto sofisticata tecnica di upscaling.

DLSS : non chiamatelo upscaling

Un altro dei più recenti progressi tecnologici in ambito di rendering riguarda l’implementazione del famoso Ray Tracing.

Purtroppo a causa anche di un marketing scellerato da parte dei produttori hardware, c’è grande confusione a riguardo. Il vero ray tracing non è un traguardo raggiungibile nel breve periodo. Il peso computazionale è drasticamente alto e tutti i giochi che ad oggi vantano il ray tracing tra le specifiche, in realtà adottano soluzioni ibride con la classica rasterizzazione.

Troppi paroloni altisonanti? Non disperate, affronteremo il Ray Tracing in un articolo dedicato dove cercheremo di semplificare ai minimi termini la sua elaborazione, ma per il momento focalizzate la vostra attenzione solo sul peso in termini di risorse che questa tecnica necessita per poter essere renderizzata.

È proprio a fronte di queste necessità che Nvidia, in parallelo alla distribuzione delle sue prime GPU con Core dedicati al Ray Tracing (le RTX Turing della serie 2000), ha promosso e pubblicizzato anche il DLSS.

In pratica il compito di questo potente algoritmo era ed è quello di alleggerire il carico sulla GPU per agevolare tutti gli altri calcoli, migliorando di conseguenza le prestazioni dei giochi in caso di rendering ibrido con Ray Tracing. Tuttavia si riscontrano applicativi interessanti anche con la classica rasterizzazione.

Death Stranding su PC ne dimostra l’effettiva utilità grazie a una ottimizzazione sopraffina. Attivando il DLSS nelle opzioni di gioco, le prestazioni in termini di frame-rate (ovviamente a parità di livelli di dettaglio) salgono vertiginosamente a qualunque risoluzione, anche se il traguardo più sorprendente è quello ottenuto a fronte del 3840*2160, come si evince dal video in calce al paragrafo.

Ciò che bisogna realmente mettere a fuoco, prima di scoprire il funzionamento pratico del DLSS, è la qualità dei risultati raggiunti. Di fatto assistiamo a quello che per molti è il male assoluto, ovvero un upscaling, ma la qualità ultima dell’immagine non diverge eccessivamente da una visualizzazione nativa di risoluzioni come il 1440p o il 2160p.

DLSS: come funziona

Il Deep Learning Super Sampling rappresenta un applicativo pratico dell’intelligenza artificiale per il miglioramento dell’immagine. Trattasi di un argomento molto complesso, che cercheremo di semplificare nei limiti del possibile.

Le GPU Nvidia a partire dalla serie Turing (RTX 2xxx) dispongono di particolari unità chiamate Tensor Core. Queste unità hanno il compito di gestire i compiti di inferenza, accelerando i calcoli legati all’apprendimento delle reti neurali e sono proprio loro a gestire il DLSS.

Il processo alla base del DLSS parte da un framework neurale che Nvidia mette a disposizione degli sviluppatori. Un sistema che permette di ottenere un’immagine super campionata a una definizione altissima ma inapplicabile a livello pratico (sino a 64x).

Una volta ottenuta quest’immagine inizia la fase di apprendimento, nella quale le unità di calcolo si allenano per ricreare un’immagine a una qualità più bassa ma il più vicina possibile a quella dell’immagine super campionata. Per usare termini più popolari, l’intento è quello di ottenere la qualità visiva di una risoluzione di (esempio) 2560*1440 renderizzando però a una risoluzione effettiva di 1920*1080, diminuendo così anche il peso computazionale del rendering e migliorando di conseguenza le prestazioni.

Trattasi di un processo potenzialmente rivoluzionario.

DLSS 2.0 : chiamatelo rivoluzione

I primi esperimenti con il DLSS non furono poi così soddisfacenti. Gli artefatti dovuti allo scaling risultavano visibili e vi erano particolari limiti nell’implementazione, in quanto l’algoritmo doveva seguire un percorso di apprendimento legato al singolo gioco.

Il DLSS 2.0 promette di fare quel passo avanti necessario per aumentare la diffusione di questa tecnica a partire da una miglior gestione degli scaling di risoluzione, sino a 4X, con una migliore ottimizzazione su tutte le GPU dotate di tensor core, comprese quelle di fascia più bassa, un boost in termini di prestazioni ancora più ampio e offrendo infine una rete neurale generalizzata che permetterà di applicare il DLSS in molti più giochi, senza dover passare attraverso un processo mirato per ogni singolo software.

Quest’ultimo elemento è fondamentale per la consacrazione del Deep Learning Super Sampling. Una tecnologia, per quanto valida di per sé, è destinata a morire se non trova poi riscontro in applicativi pratici. È dunque prerogativa di chi sviluppa tale tecnologia renderla di facile implementazione, agevolando il più possibile il compito degli sviluppatori.

Ad oggi non abbiamo purtroppo molti giochi compatibili con il DLSS, seppur alcuni abbiano raggiunti risultati davvero encomiabili come il già citato Death Stranding o l’ultimo progetto di Remedy, quel Control che ha anticipato i potenziali risultati della versione 2.0 di questo particolare upscaling intelligente.

Se un domani il DLSS 2.0 sarà applicabile con semplicità, molti giochi futuri ne guadagneranno in termini di prestazioni senza eccessivi sacrifici sulla qualità dell’immagine e con un ampio margine di miglioramento legato alla continua evoluzione delle reti neurali.

AMD E CONSOLE

Nvidia ha fatto del DLSS un vero e proprio cavallo di battaglia ed è impossibile darle torto osservando i risultati più recenti e le prospettive future, tuttavia l’evoluzione costante dei componenti hardware su PC rende il DLSS in parte superfluo, utile senza alcun dubbio ma non indispensabile.

Le GPU di fascia alta attuali sono in grado di gestire senza esitazioni risoluzioni come il 1080p e il 1440p ad altissimo frame-rate, relegando il DLSS a un boost significativo solo per quella minoranza di utenti che vogliono giocare in 4K senza spendere enormi cifre in schede della fascia enthusiast, o che magari in ottica competitiva vogliono massimizzare le prestazioni.

Al contrario, una gestione delle risoluzioni di questo tipo potrebbe fare una enorme differenza fronte console ma ad oggi assistiamo ancora a classiche soluzioni dinamiche, come nel caso del recente Assassin’s Creed Valhalla, dove la risoluzione aumenta e diminuisce a seconda del carico sulla GPU per garantire stabilità nel frame-rate.

La risoluzione dinamica è l’ennesimo tentativo di ottimizzare le risorse per gestire al meglio tutti gli elementi del rendering, tuttavia è anche quello più altalenante nei risultati e può generare discrepanze visibili quando il range di variazione è molto ampio. In questi casi poter applicare stratagemmi simili o identici al DLSS offrirebbe un vantaggio tangibile, ma le attuali next-gen non dispongono dell’equivalente dei Tensor Core delle ultime GPU Nvidia e AMD non ha ancora sviluppato soluzioni alternative, tuttavia è già al lavoro su di una sua variante del super sampling.

Durante lo scorso evento di presentazione delle GPU RX 6000, l’azienda californiana ha dichiarato di essere alle prese con una tecnica analoga al DLSS che sarà però gestita come tecnologia aperta e cross-platform. Non possiamo dunque escludere la possibilità di vederla in azione anche su Xbox Series X/S e PlayStation 5, essendo di fatto basate su hardware AMD. Purtroppo però ad oggi non abbiamo ancora informazioni concrete a riguardo e non ci resta che aspettare futuri risvolti.

Un futuro in upscaling

Il paradosso dei tempi moderni sta nel fatto che mentre i giocatori si strappano i capelli ogni qualvolta un gioco perde un pixel, nel mondo dello sviluppo si cerca proprio di ottimizzare la risoluzione per spingere su altri elementi molto più importanti.

Parliamoci chiaro: un rendering nativo in 3840*2160, pur offrendo una definizione e una pulizia visiva senza eguali, non rappresenta certo un passo evolutivo indispensabile per il medium, anzi in molti casi si tratta di un semplice spreco di risorse.

L’assurda richiesta da parte dei giocatori, in particolar modo degli utenti console, che verte attorno all’esigenza di sfruttare gli ultimi ritrovati tecnologici sul fronte dei monitor e dei televisori, diviene inconsistente dati i risultati che si possono ottenere con soluzioni alternative, frutto di rielaborazioni dell’immagine, nonché dal principio di distanza e dimensioni del pannello che abbiamo già affrontato in un articolo precedente.

Nel momento in cui un sistema come il DLSS praticamente nullifica le differenze percepibili tra un 1440p in upscaling e un 2160p, non ha più senso indirizzare risorse importanti nel becero pixels count. Molto più saggio è potenziare altri elementi più significativi, come i livelli di dettaglio, l’illuminazione, il ray tracing se possibile, il frame-rate, o gli assets veri e propri, che sono per altro il vero perno evolutivo.

L’utenza deve iniziare a comprendere l’utilità parziale di un aumento di risoluzione e la speranza è che il super sampling basato su IA riesca a convincere anche chi ancora osa definirlo un semplice upscaling. Il DLSS di Nvidia rappresenta un punto di svolta ma anche di inizio. Come abbiamo detto, AMD sta cercando di mettersi in pari e si vocifera che anche Sony stia sviluppando una soluzione analoga proprietaria e destinata a PS5.

Tralasciando poi le congetture su di un Nintendo Switch Pro compatibile direttamente con il DLSS 2.0, ciò che appare chiaro è che, a dispetto dei feticisti del pixels count, il mondo del rendering sembra deciso ad abbracciare tecniche di alleggerimento basate sull’intelligenza artificiale, in grado di offrire gli stessi risultati di una visualizzazione nativa, ma con un dispendio computazionale ben più contenuto… e questa è vera evoluzione.

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