如今，三大 GPU 制造商：NVIDIA、AMD 和 Intel 都提供了自己的升级技术。分别称为DLSS(深度学习超级采样), FSR (FidelityFX 超分辨率), 等 XeSS (Xe超级采样），它们可以让我们的 GPU 在最苛刻的游戏或最高的清晰度下得到提升。
如何 ？通过人为地增加像素数量。 GPU 的工作清晰度低于显示的清晰度。因此，每秒传输的图像数量高于显卡直接处理所需输出时提供的图像数量。
目标：受益于高清显示的优势，同时保持以较低清晰度执行的工作负载的逻辑上较高的帧速率。用户可以通过以下参数调整缩放级别来选择达到何种程度：质量、平衡、性能、超性能（通用术语可能根据技术的不同而略有不同；此外，XeSS 1.3 现在提供更多）。
但显然，要填充最终图像，甚至从头开始创建一幅图像（从现在开始，FSR 和 DLSS 不再满足于仅仅向图像添加像素；这些技术能够生成它们完全归功于帧生成），在此过程中生成像素。这种外推必须以最小的视觉误差（伪影）进行，并产生足够清晰和详细的最终图像。
因此，上述三种解决方案具有相同的目的。然而，它们有一些特殊性、优点和缺点。我们向您展示此文件中的哪些内容。
NVIDIA DLSS：最成熟、最完善的技术
从历史上看，DLSS 是消费市场上发布的第一个升级解决方案。这深度学习超级采样2018年首次亮相，采用图灵架构– GeForce RTX 20 系列。
顾名思义，DLSS 具有人工智能组件，其模型由超级计算机训练。为了从较低分辨率生成高分辨率图像，DLSS 使用运动数据和先前图像的统计数据进行过采样。
截至撰写本文时，DLSS 的版本为 3.5。在更新过程中，NVIDIA 通过众多功能丰富了其技术。
添加了和DLSS 2, DLAA 是一种非缩放 DLSS 形式，用作 AI 驱动的抗锯齿技术。它是 FXAA 等传统方法的替代方案（快速近似抗锯齿），TAA（时间抗锯齿）和 MSAA（多重采样抗锯齿）。
DLSS 3 和随后的 DLSS 3.5 引入了另外两个重要的新增功能。首先是图像生成——著名的帧生成上面提到过。它是为 GeForce RTX 40 系列保留的。问题在于：特定于 Ada Lovelace 架构的光流加速器的先决条件。
第二是射线重建。同样，这个名字是不言自明的：它是一种专门针对光线追踪最密集的场景的 DLSS，因此专门针对这些模型进行了训练。
一致认为DLSS是2024年扩容技术的旗舰；提供最成功的渲染和最佳性能的一种。其优势可能源于其限制性：NVIDIA 的解决方案是该品牌的 GeForce RTX 显卡所独有的。有问题的是，需要利用所述 GPU 的 Tensor 核心。
关于兼容游戏，NVIDIA 在年初提到了 500 款“RTX”游戏和应用程序。然而，这个数量包括该公司所有的“人工智能”技术。我们估计支持 DLSS 2 或 DLSS 3 的游戏数量约为 300 款（其中该版本的游戏数量刚刚超过 70 款）。大多数主要作品都支持它：《博德之门 3》、《心灵杀手 2》甚至《暗黑破坏神 IV》都是如此。你会发现DLSS 游戏的完整列表在这里。
AMD FSR：开源解决方案 vierge d'IA
AMD 的解决方案于 2021 年推出，其方法与 NVIDIA 的不同。它是开源的，不需要任何 AI 模型（但这可能会随着 FSR 4 的改变而改变），并且对各种 GPU 开放。
AMD 的 FSR 提供与 DLSS 一样的缩放算法，而且还提供从 FSR 3 生成图像。笔记通过FSR 3.1，公司已将FR从FSR中完全解放出来。这个想法是为了能够推广这一代图像，例如适用于不适合管理 NVIDIA 图像的 GeForce（如果您吸取了教训，则所有比 GeForce RTX 40 系列更旧的卡）。然而，FSR 并不提供与射线重建等效的功能。
FSR 的主要优势在于其通用性：它不仅受到 AMD 的 GPU 支持，而且还受到 NVIDIA 和 Intel 的 GPU 支持，包括集成显卡解决方案。
与 NVIDIA 的一致，帧生成AMD 的 FSR 比单独的 FSR 更具限制性 – 不为该品牌的最新 GPU 保留
FSR不涉及任何机器学习机制。客观上，它的效率和质量都低于 DLSS。事实证明，FSR 3 仍然比 FSR 2 更有说服力；因此，AMD 似乎走在正确的道路上。此外，该公司首席技术官 Mark Papermaster 最近建议将一定量的人工智能集成到 FSR 4 中；我们打赌这将改进技术。
在可用性方面，AMD 在其网站上列出了 182 款 FSR 2 兼容游戏； 42 已集成 FSR 3 或正在集成的人。 FSR 在许多热门作品中都可用：《使命召唤：现代战争 III》、《Starfield》和《博德之门 3》，将其限制为三个。那里FSR 游戏的完整列表可在 AMD 网站上找到。
XeSS，混合但仍是来自英特尔的保密升级
XeSS 是英特尔的扩展技术，是市场的最新成员。该公司于 2022 年部署该系统以支持Arc Alchemist GPU 的营销。
XeSS 在某种程度上是 DLSS 和 FSR 的混合体。与 FSR 一样，英特尔技术与竞争对手的 GPU 兼容。只是与 DLSS 一样，它表现为一种人工智能增强的扩展技术。正如英特尔所解释的，重建是使用相邻像素进行的，但也使用之前的运动补偿图像进行。该公司表示，这“重建是由经过训练的神经网络执行的，可以提供高性能和卓越的质量”。
因此，为了充分发挥其潜力，XeSS 必须与具有 XMX 内核的 Intel Arc 卡结合使用（Xe 矩阵扩展）。由于 GPU 缺乏此类处理单元，因此升级是通过 DP4a 指令完成的。显然，Arc 卡的质量和性能更好。
目前，与竞争对手相比，XeSS 仍然相当保密。它出现在大约一百种作品中。作为三重奏，让我们来谈谈《刺客信条幻影》、《赛博朋克 2077》和《极限竞速：地平线 5》。支持 XeSS 的标题目录可以在英特尔网站上查看。此外，我们要指出的是，XeSS 现阶段不提供任何图像生成功能。
话虽如此，该公司最近推出了 1.3 版本的 SDK。这增加了一个本机模式，与 NVIDIA 的 DLAA 一致，以及其他三个缩放级别。
| 环境 | 以前的 XeSS 版本的比例因子 | XeSS 1.3 比例因子 |
| 原生抗锯齿 |
– | 1.0x（本机定义） |
| 超品质+ | – | 1.3倍 |
| 超品质 | 1.3倍 | 1.5倍 |
| 质量 | 1.5倍 | 1.7倍 |
| 均衡 | 1.7倍 | 2.0倍 |
| 表现 | 2.0倍 | 2.3倍 |
| 超高性能 | – | 3.0倍 |
实际上，在启用光线追踪的高/1440p 赛博朋克 2077 中，新阈值会产生这样的每秒帧速率：
总体而言，英特尔正在宣传改进的图像质量和更高的性能。该公司表示，这种改进主要是通过训练有素的人工智能模型实现的。这表明所吹捧的优势主要体现在 Arc 硬件（iGPU 或 GPU）上。为了衡量对帧率该公司提供了 Arc A750 和 Core Ultra 7 155H 的 iGPU 的对比值。
为了说明视觉效果的改善，该公司提供了以下比较。然而第一个序列似乎太糟糕了。目前还没有支持 XeSS 1.3 的游戏，所以让我们相信英特尔吧。
技术问题，还有营销问题
正如您从与支持的游戏数量相关的信息中了解到的那样，此处讨论的三种升级技术必须由开发人员在其产品中实施。在出版之前、开发阶段；或下游，通过更新。
根据与发行商的合作关系，某些游戏仍然仅限于技术；其他人最终向竞争对手开放。最近有两个具有象征意义的例子可以说明这种情况。 AMD 合作伙伴游戏《Starfield》仅以 FSR 形式首次亮相。从现在开始，它不仅提供 DLSS，还提供 XeSS。相反，NVIDIA 的展示版《赛博朋克 2077》在采用 FSR 和 XeSS 之前先将 DLSS 放在了首位。直到今天，CD Projekt RED 的生产仍然仅限于 FSR 2.1。
不过，NVIDIA 和 AMD 还提供在图形驱动程序级别直接管理的缩放技术，因此适用于所有 DirectX 11/12 和 Vukan 游戏：NVIDIA图像缩放和 AMD RSR (Radeon 超分辨率）。这些解决方案对最终图像（即渲染管道的末端）进行操作。因此，从质量上来说，它们显然无法与 DLSS 和 FSR 竞争。
最近，微软部署了DirectSR，一个 API，可以简化将缩放技术集成到 DirectX 游戏中的过程。希望这将为所有三个流程带来广泛支持。
图像生成，新战场
除了扩展之外，AMD 和 NVIDIA 现在也将重点放在图像生成上。让我们明确一点，这还不是灵丹妙药，也不是提高免疫力的灵丹妙药。帧率。因为就 GeForce 而言，FR 仅受最新一代 GPU 支持。最重要的是，该过程会产生延迟；尽管如此，NVIDIA 和 AMD 仍然努力分别通过 NVIDIA Reflex 和 Anti-Lag / Anti-Lag+ 来平衡延迟。
然而，AMD 比其竞争对手走得更远，还提供在 Radeon 驱动程序级别管理的图像生成：AFMF（AMD 流体运动框架）。但对于以这种方式引发的升级技术来说，也没有魔杖：许多人发现 AFMF 完全没有用。并且有充分的理由，在相机快速移动期间，它会自动停用。帧率因此溜溜球。 AMD 通过保持图像质量证明了这一过程的合理性。
XeSS、DLSS、FSR：哪些解决方案享有特权？
演示完毕，最后一个问题出现：选择哪种技术？通常，您现在应该能够自己回答这个问题......
让我们从 DLSS 开始，它只涉及 GeForce RTX 用户。如果您有这样的显卡并且游戏提供了深度学习超级采样，无需拖延：选择 NVIDIA 技术，因为该公司专门为您的 GPU 开发了它。对于其他人 - 每个没有 RTX 显卡的人 - DLSS 不是一个选择；那么就没有困境了。
让我们继续 XeSS。配合Arc GPU，这项技术已经相当令人满意了。因此，再次强调，如果此扩展解决方案可用，您不妨选择为您的硬件设计的解决方案。如果您有 Radeon 或 GeForce，XeSS 将使用 DP4a 指令而不是 XMX。根据显卡的功能，视觉质量和对帧速率的影响可能会令人失望。因此，最简单的方法就是尝试使用 GPU 来衡量结果。好吧，说实话，这当然是非常理论化的：除非我们忘记，否则我们并不知道有一个专门的 XeSS 游戏；因此，Radeon 或 GeForce 用户应该至少有一种选择。
AMD 的 FSR 排在最后，看起来有点像 Radeon 用户的默认选择，因为没有更好的选择。但必须承认，在渲染方面，它与前面提到的升级解决方案相比存在缺陷。没什么不寻常的：它们受到人工智能的支持，并且是为某些 GPU 设计的。
简而言之，对于 Radeon（或者如果 FSR 是游戏提供的唯一缩放选项），AMD 的技术可以在所需的清晰度中获得令人满意的帧速率。请记住，它可以通过高水平的升级很快显示出其局限性。最好坚持“质量”或“平衡”阈值，而不是切换到“性能”模式；即使这意味着降低游戏的图形设置。
