Com DLSS 2.0, Nvidia quer revolucionar gráficos nos games; veja como

Por Rafael Arbulu | 23 de Março de 2020 às 11h27
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No que deveria ser a sua apresentação na Game Developers Conference (GDC) 2020 — evento esse que foi cancelado devido ao avanço do coronavírus no mundo —, a Nvidia optou pelo formato online para mostrar suas novidades para o mercado mundial de jogos. E a empresa não decepcionou.

Depois de revelar sua participação na criação e lançamento do DirectX 12 Ultimate, a API gráfica da Microsoft, a Nvidia aproveitou a mesma ocasião para mostrar a atualização da tecnologia Deep Learning Super Sampling, ou simplesmente “DLSS”, que chega à versão 2.0 com “enormes benefícios em qualidade de imagem e economia de recursos” para jogos em plataformas que façam uso da linha GeForce RTX de placas de vídeo.

A linha de GPUs GeForce RTX contam com o DLSS 2.0, que emprega inteligência artificial para melhorar a imagem dos jogos

Conversando com exclusividade com o Canaltech, o gerente de marketing técnico da Nvidia, Alexandre Ziebert, detalhou o processo que levou à evolução do recurso e algumas informações de seu funcionamento. O primeiro detalhe ressaltado pelo executivo é o de que o DLSS 2.0 não é uma simples atualização, mas uma evolução completa: “foram várias as razões que nos levaram a essa versão”, explica.

“O principal motivo é o de que a primeira versão, embora bem funcional, tinha um algoritmo que não era preparado para saltos significativos. O upscaling era na casa do dobro dos pixels e, via de regra, a primeira geração não passava de 66%. Na nova versão, ela tem um preparo melhor para trabalhar com um quarto de pixels (50% em dois eixos), o que traz um desempenho maior”.

Ziebert ainda afirma que esses ganhos trazem significativo impacto na imagem:

“Uma das queixas da primeira versão era a de que a imagem ficava borrada, mesmo com o ganho de desempenho. Diversos jogos, em variados graus de sucesso, tinham performance aprimorada [pelo DLSS], mas a qualidade de imagem era variável, como se viu em Metro Exodus, Tomb Raider e outros exemplos. Aqui, o treinamento neural foi aprimorado, permitindo que o ganho de imagem e o de desempenho sejam simultâneos. Por isso disponibilizamos a integração nativa dessa versão na Unreal Engine 4 e outros motores gráficos. Assim, desenvolvedores terão acesso a esse salto desde o início do desenvolvimento”.

Finalmente, o ganho de desempenho em si é possível em grande parte por causa da economia de recursos promovida pelo DLSS 2.0. Ziebert afirma que a nova versão consegue evitar gargalos de processamento, impedindo que jogos apresentem déficit na taxa de quadros devido à imagem aprimorada.

“Anteriormente, era raro você passar de 90 FPS, era um gargalo. Na nova versão, o tempo de processamento é menor que um milissegundo, com jogos como Wolfenstein Youngblood passando de 144 FPS com facilidade. Ou seja, o desempenho dobrou, o custo de processamento neural foi reduzido, a integração é a mesma da versão anterior, mas desta vez nativa dentro do motor gráfico e a rede neural não depende de um treinamento específico para cada jogo, com essa versão sendo atualizável pela própria Nvidia”.

Esse é um ponto interessante, pois aponta para a retrocompatibilidade do DLSS 2.0 com jogos já lançados. O gerente de marketing da Nvidia aponta que o emprego da nova tecnologia começou com Wolfenstein: Youngblood, mas agora já vem sendo empregado em títulos já consagrados. Mechwarrior 5, por exemplo, recebe uma atualização nesta segunda-feira (23) que já o coloca dentro do novo recurso visual; ao passo que Control, da Remedy, contará com duas atualizações: um DLC intitulado The Foundation chegará em 27 de março já desenvolvida com suporte a DLSS 2.0, ao passo que o jogo principal receberá um patch para empregar o novo recurso.

Mas afinal, o que é DLSS?

Em termos leigos, “DLSS” é uma sigla traduzida, literalmente, como “Super Amostragem de Aprendizado Aprofundado”. Um nome chique e que denota complicação para um funcionamento, estranhamente, deveras simples: a tecnologia proprietária da Nvidia consiste no emprego de inteligência artificial e técnicas de aprendizado computadorizado (Deep Learning), ara que o recurso “aprenda”, com base em milhares ou milhões de exemplos, a reproduzir imagens em uma resolução mais alta do que aquela em que foram originalmente renderizadas.

Basicamente: um jogo desenvolvido com gráficos 1080p (Full HD) pode ser exibido na sua tela a 1440p e, deste, para a resolução 4K. Pense no DLSS como uma espécie de “salto” artificial em apresentação visual.

A primeira versão dessa tecnologia foi adotada de forma “morna” pela indústria, e os ganhos, conforme reconhecidos pelo próprio Alexandre Ziebert, não eram perfeitos, já que exigiam sacrifícios: você ganhava em imagem, mas perdia em desempenho — e vice-versa. Isso se dava por uma série de razões técnicas, mas, resumidamente, o processamento via CPU e GPU eram simultâneos, o que gerava um “enforcamento” dos recursos computacionais (o famoso “gargalo”).

Mechwarrior 5: imagem à direita mostra como os visuais do jogo exibem menor granulação e maior refinamento de detalhes de cenário em vários planos (Imagem: Divulgação/NVidia)

Aqui, a ideia é que o DLSS seja de inteira responsabilidade da GPU — daí a razão de ele ser um recurso que vem, de fábrica, junto das placas de vídeo GeForce RTX. Desta forma, explica Ziebert, o processamento da máquina pode se dedicar às outras tarefas do jogo.“Via de regra, todo jogo com ray tracing tem DLSS, além de alguns jogos não terem ray tracing, mas terem DLSS”, conta Alexandre.

“Na primeira versão, era algo próximo de 25 jogos a usarem o recurso, mas o treinamento específico da rede neural fez com que alguns desenvolvedores desistissem no meio do caminho. No caso da nova versão, o processo é basicamente o mesmo, com a vantagem de ganhos melhores, implementação e treinamento da IA simplificados e, em alguns casos, suporte nativo direto pela engine [além da Unreal Engine 4, Ziebert conta que o motor Unity está aplicando o DLSS 2.0 em caráter experimental]”.

Ziebert gosta de definir isso como “mais performance de graça”, ressaltando que o desenvolvedor “não precisará nem mesmo depender de uma linha de código a ser feita, contando apenas com a sua visão artística e trazendo uma percepção mais ‘autoral’. "Desta forma, esperamos que a aderência da indústria seja bem maior. Antecipamos uma explosão de títulos com essa nova versão”.

O fato de a Nvidia também ter o controle de atualizações do DLSS 2.0 traz um peso maior aqui: de acordo com o executivo, atualizações desse tipo exigem que o desenvolvedor revisite o código original, reescreva-o de forma a refletir as mudanças e implemente-o na gama de programação majoritária de um jogo.

“Com a nova versão, qualquer atualização fica a encargo da Nvidia. Pense assim: o DLSS 2.0 é um projeto contínuo, já que emprega a inteligência artificial e esse é um recurso que sempre melhora com o tempo. Então estaremos sempre mexendo, pesquisando e atualizando tudo com nossas descobertas. Por isso, qualquer evolução que a gente descubra, poderemos implementar com um push de atualizações do nosso lado. O desenvolvedor não precisará re-programar nada e o jogador gozará de ganhos de imagem e desempenho também sem o mínimo esforço”.

Ziebert apenas ressalta que desenvolvedores terão de trabalhar da forma antiga no caso de jogos que usem o DLSS na primeira versão e que queiram aprimorá-la para a segunda: “em casos como Final Fantasy XV, por exemplo, há o emprego do DLSS 1.x. Aqui, em caso de atualização, seria sim o caso de reescrever parte do código para refletir a adoção do DLSS 2.0: a partir daí, porém, todo esse trabalho seria nosso. E, claro, jogos novos que já contem com essa tecnologia não precisarão se preocupar nem com isso”.

O gerente de marketing explica que a adoção — ou não — da atualização entre as gerações do DLSS ficará ao encargo de cada desenvolvedor, e que não adotar a nova versão não impactará a experiência dos jogos que já estão no mercado.

E qual o impacto disso para o jogador?

Entusiastas do primor visual nos games vão entender isso de primeira: a maioria dos jogos atuais procura concentrar o “grosso” do processamento gráfico nos elementos de primeiro plano. Por exemplo: o rosto de um personagem próximo à câmera terá mais definição do que, digamos, a mesinha no fundo do cenário, que aparecerá levemente borrada.

No caso do DLSS 2.0, a inteligência artificial empregada pegou exemplos de dados de imagem de sua primeira versão, aprimorando tudo de forma a toda uma composição de imagem ter uma definição maior, tanto em planos fechados, conforme o exemplo acima; como em visualizações mais abertas (uma cena onde um cenário maior é o destaque e o personagem é o detalhe secundário). Não é complicado de se entender ao ouvir Ziebert explicando tudo, mas as imagens abaixo, que a Nvidia tirou de Control, mostram bem essas mudanças. Note as legendas.

Control: comparativo mostra maior detalhamento em objetos variados de cenário, desde o cabelo da protagonista até o cartaz ao fundo da tela...
... além de trazer benefício direto em ambientes "macro", ou seja, onde o cenário é destaque, como nessa captura, com o ventilador sem granulação: vale ressaltar que, nesta parte do jogo, o ventilador em questão está em movimento (Imagem: Divulgação/Nvidia)

A grosso modo, o DLSS 2.0 será o próximo padrão de processamento de imagem estabelecido pela Nvidia e, pela forma como antecipa a empresa, a penetração da nova versão no mercado será notável — ao menos, mais notável que sua predecessora. Com base no volume de jogos antigos que estão se atualizando para esse segundo lançamento, o futuro parece promissor.

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