记者|彭鑫
编辑|
借助人工智能技术缓解这一矛盾，已经成为各大图形领域相关公司的主流方向。自2019年以来，英伟达推出了一项名为DLSS的技术，该技术利用深度学习将较低分辨率的图像缩放为较高分辨率的图像，以便在更高分辨率的计算机显示器上显示。随后，微软、英特尔、联发科等公司纷纷在消费级图形技术领域推广“人工智能”，尤其是在游戏应用方面。
英伟达是使用“人工智能”技术改善图形渲染显示的先驱。硬件方面，英伟达在其RTX 20和30系列GPU中内置了专用的AI计算单元Tensor Core，具有DLSS加速功能。经过三年的发展，DLSS已经逐渐成熟。
2020年，英伟达将DLSS升级到2.0版本，成为市场接受的重大更新。它的工作模式大致是这样的:Nvidia用一台超级计算机来训练游戏的超高分辨率画面和输出的低分辨率画面映射。输入包括诸如运动矢量之类的数据，这些数据可以应用于高分辨率图像以预测下一个图像。之后通过驱动和升级，将训练好的AI模型推送给用户。在用户端，在开放DLSS特性的游戏中，GPU将训练模型应用于推理，实现了将低分辨率画面拉伸到高分辨率的操作。
英伟达以赛博朋克2077一辆行驶中的跑车为例，称DLSS 2.3可以有效解决“幽灵”问题。
近日，在最新的DLSS技术2.3版本中，英伟达也表示，新的AI算法可以更智能地使用运动矢量来提高运动物体的渲染性能，同时也提高了重影和时间稳定性，例如之前用户反馈较多的小物体的拖影就是英伟达的重要技术更新。
DLSS与英伟达的实时光线追踪技术一起，成为新一代图形中的重要技术支撑。原因是实时光线追踪对GPU硬件资源还是有相当贪婪的需求。比如GPU以4K分辨率运行，开启光线追踪，计算压力巨大，支持的DLSS可以缓解硬件资源压力。
此外，测试表明，DLSS处理后的图像几乎与原生分辨率相同，有些地方甚至更好。因此，DLSS可以为每秒帧数要求更高的VR游戏带来更好的体验提升，为VR技术的普及做出贡献。
将低分辨率拉伸到高分辨率，也就是业内俗称的“游戏超分”，可以在硬件瓶颈下一定程度上提升游戏画质，之前在游戏主机上也是相当常用的。继英伟达推出DLSS之后，AMD也在PC平台上推出了FSR技术响应，但FSR技术并没有实际应用AI。
虽然FSR的应用范围更广，但在技术选择上，业界更倾向于英伟达的AI路线。原因在于，从渲染方法到输出进行连续图像处理和增强的AI学习方法，相对于应用固定方法对成品图像进行放大和锐化，仍然具有明显的技术优势。不过，魏莹近日表示，在游戏超分领域提供全栈技术解决方案，为玩家提供从DLSS到NIS的技术解决方案，并通过驱动更新为玩家升级。
在移动市场，用AI改善游戏画面成为移动厂商关注的问题。“我们也认同游戏市场存在这样的需求。未来将在移动平台端布局游戏《超级分数》的完整解决方案。目标和英伟达的一致，在性能和画质上满足游戏开发者的要求，芯片平台的性能和功耗也达到了整体平衡。”在日前举行的一次媒体技术沟通会上，联发科相关人士表示。
据联发科称，其在游戏中的超级评分方案与英伟达颇为相似。“我们的第一代游戏超分规划方案是GPU+APU相结合的异构方案。在移动平台端，我们希望GPU可以专注于渲染，而APU可以承受一些过高的系统要求。”
今年，英特尔正式宣布了一个全新的显卡品牌，命名为“睿轩”，并确认重返独立显卡市场。在最近的架构日，英特尔还宣布了类似于DLSS的XeSS超分辨率技术。Intel大致解释了一下，XeSS的原理是通过画面和过去帧中相邻像素的运动补偿来重构亚像素细节，这个过程需要通过神经网络来进行。在之前的技术分享中，英特尔还向4K图片展示了1080P“超级分数”。相比原生4K分辨率渲染，效果看起来还不错。
较早扩张的Nvidia已经在DLSS周围建立了一个生态系统。目前为止已经应用了100多款游戏，获得了虚幻、Unity等主流游戏引擎应用。Nvidia声称这项技术非常容易集成到游戏中。英伟达表示，在今年第三季度，DLSS已经获得了超过45款游戏和程序的支持，与第二季度和第一季度相比，呈现爆发式增长。
尤其是近几年，英伟达加大了在中国的投入，比如新上市的国产游戏《光明记忆:无限》、《仙剑奇侠传7》、《暗影火炬城》。一些中国开发者表示，英伟达将向中国的合作伙伴提供专门的技术支持，解决游戏适配和兼容性等问题。
值得注意的是，英特尔还计划在英特尔之外推XeSS，包括英伟达和AMD的产品。英特尔表示，XeSS在包括集成显卡在内的各种硬件上提供基于AI的超级采样，这将为数百万游戏玩家带来XeSS。目前很多早期的游戏开发者已经开始采用XeSS。
未来除了光线追迹，基于AI的超分辨率技术也将成为GPU厂商的技术战场，在生态构建、算法优化、平台支持等方面展开角逐。
