«Nvidia RTX DLSS: Everything you need to know»(en inglés). Digital Trends. 14 de febrero de 2020. Consultado el 5 de abril de 2020. «El supermuestreo de aprendizaje profundo utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para producir una imagen que parece una imagen de mayor resolución, sin la sobrecarga de procesamiento. El algoritmo de Nvidia aprende de decenas de miles de secuencias renderizadas de imágenes que fueron creadas usando una supercomputadora. Eso entrena el algoritmo para poder producir imágenes igualmente buenas, pero sin requerir que la tarjeta gráfica trabaje tanto para hacerlo.
Su competidor de AMD es el FSR.
».
eurogamer.net
«Remedy's Control vs DLSS 2.0 – AI upscaling reaches the next level»(en inglés). Eurogamer. 04-04-2020. Consultado el 05-04-2020. «Por supuesto, esta no es la primera implementación de DLSS que vemos en Control. El juego salió a la venta con una versión suficientemente decente de la tecnología que en realidad no usaba el aprendizaje automático.».
«HW News - Crysis Remastered Ray Tracing, NVIDIA DLSS 2, Ryzen 3100 Rumors»(en inglés). 19 de abril de 2020. Archivado desde el original el 26 de septiembre de 2020. Consultado el 19 de abril de 2020. «“El DLSS original requería entrenar la red de IA para cada nuevo juego. DLSS 2.0 se entrena utilizando contenido no específico del juego, entregando una red generalizada que funciona en todos los juegos. Esto significa integraciones de juegos más rápidas y, en última instancia, más juegos con DLSS.
”».
hothardware.com
«Evaluating NVIDIA DLSS 2.0 Quality And Performance In Mech 5 And Control»(en inglés). hothardware.com. 27 de marzo de 2020. Archivado desde el original el 26 de mayo de 2020. Consultado el 7 de abril de 2020. «Un efecto secundario de DLSS es que no parece funcionar bien con MSAA (forzado a través de los controladores) o TXAA habilitado en el juego. El rendimiento en realidad se derrumbó bastante con cualquiera de esos métodos de suavizado en la parte superior de DLSS 2.0, con el modo de calidad solo funcionando alrededor de la mitad de rápido que sin DLSS».
kotaku.com.au
«Nvidia Very Quietly Made DLSS A Hell Of A Lot Better»(en inglés). Kotaku. 22 de febrero de 2020. Consultado el 06-04-2020. «El beneficio para la mayoría de las personas es que, en general, DLSS viene con una mejora considerable de FPS. Pero varía mucho de un juego a otro. En Metro Exodus, el salto de FPS apenas se produce y ciertamente no valió la pena el extraño golpe a la calidad de imagen."».
nvidia.com
nvidia.com
Edelsten, Andrew (30 de agosto de 2019). «NVIDIA DLSS: Control and Beyond»(en inglés). nividia.com. Consultado el 11 de agosto de 2020. «Desarrollamos un nuevo algoritmo de procesamiento de imágenes que se aproximaba a nuestro modelo de investigación de IA y se ajustaba a nuestro presupuesto de rendimiento. Este enfoque de procesamiento de imágenes para DLSS está integrado en Control».
«NVIDIA DLSS: Your Questions, Answered»(en inglés). Nvidia. 15 de febrero de 2019. Consultado el 19 de abril de 2020. «El equipo de DLSS primero extrae muchos fotogramas del juego en cuestión, y luego, para cada uno, generamos un "fotograma perfecto" coincidente utilizando supermuestreo o renderizado por acumulación. Estos fotogramas emparejados se envían a la supercomputadora de NVIDIA. La supercomputadora entrena el modelo DLSS para reconocer las entradas con alias y generar imágenes con suavizado de alta calidad que coincidan con el "fotograma perfecto" lo más fielmente posible. Luego repetimos el proceso, pero esta vez entrenamos el modelo para generar píxeles adicionales en lugar de aplicar AA. Esto tiene el efecto de aumentar la resolución de la entrada. La combinación de ambas técnicas permite a la GPU representar la resolución completa del monitor a velocidades de cuadro más altas.».
«Using CUDA Warp-Level Primitives»(en inglés). Nvidia. 15 de enero de 2018. Consultado el 8 de abril de 2020. «Las GPU NVIDIA ejecutan grupos de subprocesos conocidos como warps en el modo SIMT (instrucción única, subproceso múltiple)».
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«AMD Thinks NVIDIA DLSS is not Good Enough; Calls TAA & SMAA Better Alternatives»(en inglés). techquila.co.in. 15 de febrero de 2019. Consultado el 06-04-2020. «Recientemente, dos grandes títulos recibieron soporte para NVIDIA DLSS, Metro Exodus y Battlefield V. Ambos juegos vienen con la implementación de NVIDIA DXR (DirectX Raytracing) que por el momento solo es compatible con las tarjetas GeForce RTX. DLSS hace que estos juegos se puedan reproducir a resoluciones más altas con velocidades de cuadro mucho mejores, aunque hay una disminución notable en la nitidez de la imagen. Ahora, AMD ha criticado DLSS, diciendo que los métodos AA tradicionales como SMAA y TAA "ofrecen combinaciones superiores de calidad de imagen y rendimiento.».
«NVIDIA DLSS 2.0 Update Will Fix The Geforce RTX Cards' Big Mistake»(en inglés). techquila.co.in. 24 de marzo de 2020. Consultado el 06-04-2020. «Como prometió, NVIDIA ha actualizado la red DLSS en una nueva actualización de GeForce que proporciona una calidad de imagen mejor y más nítida, al tiempo que conserva mayores velocidades de fotogramas en los juegos con trazado de rayos. Si bien la función no se usó tan bien en su primera iteración, NVIDIA ahora confía en que ha solucionado con éxito todos los problemas que tenía antes.».
«Battlefield V DLSS Tested: Overpromised, Underdelivered»(en inglés). techspot. 19 de febrero de 2019. Consultado el 06-04-2020. «Por supuesto, esto es de esperar. DLSS nunca iba a proporcionar la misma calidad de imagen que el 4K nativo, al tiempo que proporcionaría un aumento del rendimiento del 37%. Eso sería magia negra. Pero la diferencia de calidad al comparar los dos es casi ridícula, en lo lejos que está DLSS de la presentación nativa en estas áreas tan demandantes.»
«HW News - Crysis Remastered Ray Tracing, NVIDIA DLSS 2, Ryzen 3100 Rumors»(en inglés). 19 de abril de 2020. Archivado desde el original el 26 de septiembre de 2020. Consultado el 19 de abril de 2020. «“El DLSS original requería entrenar la red de IA para cada nuevo juego. DLSS 2.0 se entrena utilizando contenido no específico del juego, entregando una red generalizada que funciona en todos los juegos. Esto significa integraciones de juegos más rápidas y, en última instancia, más juegos con DLSS.
”».
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