Una de las apuestas de NVIDIA con sus placas de video dio sus frutos hace unos años y benefició a los videojuegos en PC, a día de hoy es el mundo de la IA el que está trayendo beneficios como el DLSS y en especial su variante, el DLAA.
DLAA es Anti-Aliasing a través de aprendizaje profundo, el cual hace uso de las capacidades avanzadas para estos algoritmos que otorgan los Tensor Cores de las placas de video RTX 2000 y RTX 3000.
La gran diferencia entre el DLSS y el DLAA es que el segundo no está pensado para generar imágenes a menor resolución, sino que mantiene la resolución original y se basa en mejorar la calidad de la misma. Por el momento DLAA no se ha aplicado en muchos juegos y está mejorando, por lo que nos tomamos un tiempo para hablar con Alex Ziebert, Gerente de Marketing Técnico de NVIDIA en América Latina, para consultarle más detalles sobre esta tecnología.
¿Hace cuánto tiempo venían trabajando en esta tecnología? ¿Les afectó la pandemia?
Como DLAA utiliza la misma red neuronal que DLSS se puede decir que llevamos unos cuantos años trabajando en ella. De hecho, durante el anuncio de las GeForce RTX en 2018 aludimos a un posible modo DLSS2X, enfocado en calidad de imagen, y se puede decir que DLAA es la realización de este modo.
¿Qué beneficio consideran, a nivel performance, que tendría la VGA al relegar la tarea al Tensor Core?
Los Tensor Cores son los que hacen el DLSS/DLAA no solo posibles como viables. Las redes neuronales se pueden ejecutar en cualquier tipo de procesador, pero los Tensor Cores de las RTX además de dedicados (pueden trabajar de forma independiente a los demás núcleos de la GPU) son muy potentes (los Tensor Cores de una GeForce RTX 3080 pueden ejecutar más de 200 TeraFLOPSs), eso permite ejecutar la red neuronal en poco más de 1ms. Así el impacto de rendimiento de DLAA es muy bajo (tan solo un par de FPS vs el juego con TAA). Sin Tensor Core habría una gran pérdida de FPS al utilizar un recurso como este.
Utilizar el Tensor Core para DLAA y DLSS en conjunto, ¿es posible o se ve penalizado alguno de los dos?
No tiene sentido usar los dos. Si ya renderizas a resolución nativa y luego utilizas la IA para antialiasing, está bien. Si lo haces a una resolución más baja, al utilizar la inteligencia artificial ya se aplica el antialiasing. Pero es más una cuestión de que si te sobra rendimiento, puedes utilizar DLAA. Si te falta rendimiento, es mejor utilizar DLSS para lograr un rendimiento más alto y además, te ofrecerá una mejor calidad de imagen que el renderizado nativo con TAA.
Si prefieres calidad de imagen, DLAA; pero si quieres rendimiento, frames o FPS, DLSS. Sobre todo en escenarios donde ya te sobra rendimiento, en lugar de simplemente hacerlo por fuerza bruta hay una opción nativa y así también es más eficiente desde el punto de vista de energía. No tienes que gastar todo el rendimiento de tu tarjeta para hacer el renderizado para crear más pixeles, si los pixeles que vas a crear los vas a hacer mejor y todavía ahorras energía, calentamiento y todo eso.
Las opciones del juego están hechas, además, para evitar que puedas activar los dos a la vez. Entonces, básicamente tienes un ajuste de antialiasing y ahí puedes elegir TAA, DLAA o DLSS.
Actualmente la tecnología se estrenó con The Elders Scroll Online ¿Cuáles son los juegos que planean a futuro implementarla?
Si bien The Elders Scroll Online es el único juego en el cual está disponible esta tecnología por el momento, hubo bastante interés de otros desarrolladores por lo que esperamos que muy pronto implementemos otros juegos con DLAA. La tendencia hoy es que los juegos demanden muchísimo rendimiento entonces mejor utilizar DLSS para alcanzar la tasa de cuadros deseada pero en casos en los que te sobra rendimiento se podrá utilizar DLAA.
¿Existe la idea de incorporar más neural cores en las futuras gráficas para relegar otros aspectos puntuales del gaming?
El uso de Machine Learning / Deep Learning en juegos es un campo bastante amplio y en un ritmo acelerado de investigación, así que además de DLSS o DLAA, se podrá utilizar los Tensor Cores de las RTX para un montón de otras tareas. Hoy mismo ya tenemos otros recursos que utilizan los Tensor Cores de las RTX, como NVIDIA Broadcast, que te permite eliminar ruidos del ambiente o remover el fondo de la imagen de tu webcam sin necesidad de una tela verde. Eso se puede utilizar mientras juegas y haces livestreaming desde una sola PC y con una pérdida de FPS muy baja.
¿Es muy pronto para pensar en el próximo desafío que afrontará Nvidia?
La calidad de imagen que ofrece esta versión de DLAA hoy es muy buena, mejor que renderizado nativo, por lo que cumple con su función y objetivo en este aspecto. Pero, a medida que vayamos mejorando DLSS, DLAA también se beneficiará de estas mejoras, no solo en calidad de imagen sino también en rendimiento y otros recursos.
De hecho, hace tan solo unos días hemos puesto a disposición en nuestro portal de desarrolladores, una preview de la próxima versión de DLSS pero hay dos opciones, para que los desarrolladores puedan probar y ver cuál queda mejor en su juego. Y seguimos mejorando la tecnología, así mismo juegos que ya traen soporte a DLSS se podrán actualizar a versiones más recientes y alcanzar una más alta calidad de imagen.
