لا شك أننا في الوقت الحالي نتمتّع بمرحلة من التطوّر التقني الغير مسبوق في مجال التقنيات الرسومية وتقنيات المُعالجة. فمع الأجيال الجديدة من التقنيات والبطاقات الرسومية، أصبحت أحلام الأمس، حقيقة اليوم. فمنذ ما يقرب من الأربعة سنوات تقريباً، أعلنت شركة NVIDIA عن مجموعة من التقنيات الجديدة التي غيّرت مجرى عالم الرسومات بشكل كبير. نحن هُنا نتحدّث عن قفزة كبيرة في الأداء والجودة في نفس الوقت. قفزة وفّرت سنوات من التطوّر التقني من الناحية العتادية، من خلال تعديلات برمجيّة قائمة على ما تخصّصت فيه NVIDIA لسنوات طويلة في مجال الذكاء الاصطناعي. رحّبوا معنا أعزّائي المُتابعين بتقنية تعظيم الصورة بالتعلم العميق أو DLSS من NVIDIA!
مقدّمة
مع صدور أجيال بطاقات RTX في جيلها الأول Turing، قامت Nvidia بإلحاق ميزتين بارزتين في هذه المعمارية من البطاقات الرسومية، وهو أمر استمر حتى أجيال RTX 30-series و RTX 40أيضاً. هذه التقنيات هي كما نعلم جميعاً، هي تقنية تسريع تتبع الأشعّة أو RTX ، وتقنية تعظيم الصورة DLSS. وبالرغم من أن التقنيتان قد ظهرتا على السطح مُنذ فترة طويلة، إلا أنهما لم ينالا القدر اللازم من الشُهرة كما حدث بعد صدور الجيل الجديد من منصّات الألعاب المنزلية مثل PlayStation 5 و Xbox Series X . حيث قام هذين الجهازين بعمل جيد في تعريف معظم الناس بتقنية تتبع الأشعة، ولكن في المُقابل، قد لا يعلم إلّا مُلّاك الحواسيب الشخصية وبعض المُتابعين للتقنية ما هي تقنية DLSS.
ولعل السبب الرئيسي وراء ذلك هو أن التقنية نفسها لا تزال معقّدة بعض الشيء من ناحية المفهوم وطبيعة العمل. لكنه يتيح لك ممارسة الألعاب بدقة أعلى من الدقّة الافتراضية، مع الحفاظ على تفاصيل أكبر ومعدلات إطارات أعلى دون إجهاد البطاقة الرسومية الخاصة بك بنفس القدر. وهذا يمنحك أفضل ما في جميع العوالم من خلال تسخير قوة التعلم الآلي. والآن ومع تقديم الجيل الثالث من DLSS 3 ، أصبحت التكنولوجيا أكثر قوة من ذي قبل.
ولكن، دعونا نتحدّث قليلاً عمّا هو أكثر من ذلك بقليل في القصة. دعونا نتعرّف أولاً عن ماهية تقنية DLSS ، وكيف تعمل، وما يمكن أن تفعله لألعاب الكمبيوتر؟
ما هي تقنية DLSS؟
يأتي الاسم DLSS كإختصار لكلمة تعظيم العينات بالتعلم العميق deep learning supersampling. ويشير جزء “supersampling” من الاسم إلى طريقة تنعيم تعمل على تنعيم الحواف الخشنة التي تظهر في الرسومات التي تتم معالجتها. هذه الطريقة، مقارنة ببقيّة الأشكال الأخرى من عمليات تنعيم الحواف، تعمل عن طريق مُعالجة الصورة بدقة أعلى بكثير من الدقّة الأصليّة، واستخدام تلك البيانات لملء الفجوات التي تظهر في الدقة الأصلية.
أمّا بالنسبة للجزء الخاص بالـ “التعلم العميق”، فهنا تأتي الخلطة السرية لـ Nvidia. فباستخدام قوة التعلم الآلي، تمكّنت Nvidia تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على عمليات المسح عالية الدقة للصور، وذلك من خلال تدريب حاسوب خارق خاص بها على الألعاب الجديدة. بعد ذلك، يمكن للمانع التعرّج الذي ذكرناه استخدام نموذج AI المُسجّل لملء المعلومات المفقودة في الصورة. هذا مهم، لأن SSAA يتطلب منك عادة معالجة الصورة عالية الدقة محليًا. وهنا تأتي وظيفة التقنية، حيث تقوم Nvidia بعمل ذلك في وضع عدم الاتصال، بعيدًا عن جهاز الكمبيوتر الخاص بك، مما يوفر مزايا الـSSAA دون الحاجة إلى تكبّد جهازك تكاليف الحوسبة.
كيف يتم ذلك؟
دعوني أوضّح ذلك بشكل أكثر بساطة. لقد بنت NVIDIA لنفسها حاسبا خارقا ضخما، وقامت بتسميته زحل أو Saturn. قامت الشركة بعد ذلك بتزويد هذا الحاسب بـ 5300 بطاقة Volta، مما منحه قدرة حوسبية مخيفة. بعد ذلك، قامت NVIDIA بتسخير حاسوب زحل الخارق هذا كي يحلل صور الألعاب بدقة 8K و ممانع تعرج بمستوي جنوني يبلغ 64X .. وبعد إنتهاء الحاسب الخارق من تحليل الصور، يقوم ببناء قاعدة بيانات لكل لعبة، تحدد وتعلم المعالج الرسومي الذي يحتوي على أنوية Tensor Cores كيف يبني صور اللعبة من دون أن يقوم بحساب كل بياناتها!
بعد ذلك، تنقل NVIDIA قاعدة البيانات تلك لمتحكم القيادة Driver لدي المستخدم، ومن ثم تستطيع البطاقة الرسومية أن تستعمل تلك البيانات المُسجّلة في مُساعدتها على رفع دقة عرض اللعبة دون فاقد يذكر في الأداء! فسيصبح بامكان اللاعب تشغيل اللعبة علي دقة 2160p تم تعظيمها من دقة 1440p مثلا. ولكن بأداء 1440p وجودة صورة 2160p!
التطوّر مستمر!
وكما أشرت للتو، فكُل هذا ممكن بفضل أنوية Tensor من Nvidia، والتي لا تتوفر إلا في وحدات المعالجة الرسومية من أجيال (RTX) المختلفة، بعيداً عن حلول مراكز البيانات، مثل Nvidia A100). وعلى الرغم من أن المعالجات الرسومية من سلسلة RTX 20 تحتوي على أنوية Tensor بداخلها، إلّا أن البطاقات الرسومية من الجيل الثاني RTX 3060 و 3060 Ti و 3070 و 3080 و 3090 والجيل الثالث RTX 4000 تأتي مع أنوية Tensor محدّثة في كل جيل جديد من أجيال Nvidia الجديدة، والتي توفر أداءً أفضل لكل نواة. لذا ومع أحدث البطاقات الرسومية من Nvidia من جيل RTX 40-Series ، فقد وصلت أنوية Tensor إلى جيلها الرابع. وبالطبع هذا يجعل دفعة الأداء التي توفّرها تقنية DLSS أكثر قوة. فبفضل محرك النقطة العائمة ذات الـ 8 بت الجديد، زادت سرعة الأنوية بمقدار خمسة أضعاف مقارنة بالجيل السابق.
الجدير بالذكر أن Nvidia تتقدّم الصدارة في هذا المجال، على الرغم من أن ميزة FidelityFX Super Resolution الجديدة من AMD قد توفر بعض المنافسة الشديدة. وحتى شركة إنتل لديها تقنية عينات فائقة خاصة بها تسمى Intel XeSS أو Intel Xe Super Sampling. غير أن أيّاً من تلك التقنيات لم تصل لمرحلة النضج التي وصلت إليها تقنية NVIDIA.
ماذا تفعل DLSS في الواقع؟
كما أشرنا منذ قليل، تقنية DLSS هي نتيجة لعملية شاملة لتعليم خوارزمية الذكاء الاصطناعي من Nvidia لإنشاء ألعاب ذات جودة رسومية أفضل. ففي البداية، تتم بمعالجة صورة اللعبة بدقة أقل، ومن ثم تستنتج تقنية DLSS المعلومات من (قاعدة بياناتها الخاصة بالتدريب على الصور فائقة الدقة) لتوليد صورة جديدة كاملة للمشهد ولكن بما يبدو أنه دقة أعلى. تكمن الفكرة في جعل الألعاب التي يتم عرضها بدقة 1440 بكسل تبدو وكأنها تعمل بدقة الـ4K الأفضل، أو مثلاً لجعل الصور بدقّة 1080 بكسل تبدو وكأنها تعمل بدقّة 1440 بكسل. يوفّر الجيل الثاني من DLSS 2.0 أربعة أضعاف الدقة، مما يتيح لك معالجة الألعاب بدقة 1080 بكسل، ولكن عرضها على الشاشة بدقة الـ4K.
وهنا يجب علينا توضيح أمر هام للغاية. في الوضع التقليدي، يمكن أن تؤدي تقنيات الدقة الفائقة التقليدية إلى حدوث عيوب وأخطاء في الصورة النهائية، ولكن تم تصميم DLSS للعمل مع هذه الأخطاء لإنشاء صورة ذات مظهر أفضل. وفي الظروف المناسبة، يمكنها تقديم تحسينات كبيرة في الأداء دون التأثير على شكل الصورة النهائية داخل اللعبة. بل على العكس من ذلك، يمكن للتقنية في بعض الأحيان أن تجعل اللعبة حتى تبدو أفضل.
نماذج فعليّة
ولتوضيح التقدّم الذي أحدثته التقنية بشكل واقعي، دعونا نأخذ بعض النماذج على أرض الواقع. في ألعاب DLSS المبكرة مثل Final Fantasy XV ، قدّمت التقنية تحسينات متواضعة في معدّلات الإطارات من 5 إطارات في الثانية (fps) إلى 15 إطارًا في الثانية. ولكن شهدت الإصدارات الحديثة من التقنية تحسينات أكبر بكثير. فمن خلال ألعاب مثل Deliver us the Moon و Wolfenstein: Youngblood ، قدمت شركة Nvidia محركًا جديدًا للذكاء الاصطناعي لـ DLSS ، والذي قيل لنا أنه يحسن جودة الصورة، خاصة عند الدقّات المنخفضة مثل 1080 بكسل، ويمكنه زيادة معدلات الإطارات في بعض الحالات بأكثر من 50٪.
وفي المقابل، مع أحدث تكرار لـ DLSS 3 ، قد تكون مكاسب معدّلات الإطارات أكثر أهمية بفضل ميزة إنشاء الإطارات الجديدة. فقد كانت الوظيفة السابقة لـ DLSS تجعل الصورة تبدو أفضل فقط، أي أنها كانت تقوم بتحسين الجودة وملء الفراغات وما شابه. ولكن الآن مع الجيل الثالث من DLSS، يمكن إنشاء الإطارات باستخدام الذكاء الاصطناعي فقط. ولكننا سنناقش تحديثات DLSS 3 بمزيد من التفصيل لاحقًا، لذا سنكتفي بالإشارة فقط هذه المرّة.
DLSS مقابل FSR مقابل RSR مقابل XeSS
لا شك أن شركة AMD هي أكبر منافس لـ Nvidia عندما يتعلق الأمر بتكنولوجيا الرسوميات. وللتنافس مع DLSS ، أصدرت AMD تقنيتها الخاصّة FidelityFX Super Resolution (FSR) في عام 2021. وعلى الرغم من أنها تحقق نفس الهدف المتمثل في تحسين جودة الصورة مع زيادة معدلات الإطارات، إلا أن FSR تعمل بشكل مختلف تمامًا عن DLSS. حيث تعالج FSR الإطارات بدقة أقل ثم تستخدم خوارزمية ترقية مكانية مفتوحة المصدر لجعل اللعبة تبدو وكأنها تعمل بدقة أعلى ولا تؤثر في البيانات متجه الحركة. تستخدم DLSS في المقابل خوارزمية الذكاء الاصطناعي AI لتقديم نفس النتائج، ولكن هذه التقنية مدعومة فقط بواسطة وحدات المعالجة الرسومية من RTX الخاصة بـ Nvidia. وفي المقابل، يمكن لـ FSR العمل على أي وحدة معالجة رسومية تقريبًا.
وبالإضافة إلى FSR ، تمتلك AMD الآن أيضًا تقنية Radeon Super Resolution (RSR) الجديدة، وهي تقنية ترقية مكانية تستخدم الذكاء الاصطناعي. وفي حين أن هذه التقنية من حيث المبدأ قد تشبه DLSS، إلا أن هناك اختلافات في طبيعة العمل. فقد تم تصميم RSR باستخدام نفس الخوارزمية مثل FidelityFX Super Resolution (FSR)، بحيث تكون ميزة قائمة على برنامج قيادة البطاقة الرسومية، يتم تقديمها عبر برنامج Adrenalin من AMD، أي أن عملية المعالجة تتم برمجيّاً. وتهدف RSR إلى سد الفجوة في الألعاب التي لا يتوفر فيها دعم FSR.
لذا بشكل أساسي، يمكننا القول أن RSR تعمل في أي لعبة تقريبًا، لأنها لا تتطلّب من المطورين تنفيذها مع الألعاب، ولكن تتم بشكل تلقائي من خلال برنامج القيادة. وهذا في الحقيقة يجعلها أقل في الجودة قليلاً في بعض الأحيان. الجدير بالذكر أن تقنية FSR تدعم أحدث بطاقات Nvidia و AMD ، ولكن RSR من ناحية أخرى، متوافقة فقط مع بطاقات AMD RDNA ، والتي تشمل سلسلة Radeon RX 5000 و RX 6000، وبالبطع ستدعم بطاقات RDNA 3 قريباً.
ماذا عن Intel؟
تعمل Intel أيضًا على تقنية تحسين العينات الفائقة الخاصة بها والتي تسمى Xe Super Sampling (XeSS) ، وعلى عكس FSR أو DLSS ، يتوفر إصداران مختلفان من التقنية. الأول يستخدم وحدات الرياضيات لمصفوفة XMX الموجودة في وحدات المعالجة الرسومية Arc Alchemist الجديدة، وتقوم وحدات XMX هذه بجميع عمليات معالجة الذكاء الاصطناعي من الجانب العتادي. في حين يستخدم الإصدار الآخر تعليمات المنتج النقطي المتجه (DP4a) المقبولة على نطاق واسع، وبالتالي إزالة التبعية من أجهزة Intel الخاصة والسماح لـ XeSS بالعمل على Nvidia و AMD على حدٍ سواء.
ولكن ما الذي قدّمته تقنية DLSS، و تقنيات تعظيم الصورة حقّاً؟
حسناً، في نهاية المطاف، لابد لنا من أن نتحدّث بصراحة. هل قدّمت تقنيات تعظيم الصورة مثل تقنية DLSS المراد منها حقّاً؟ الإجابة هي بالتأكيد نعم. فبالرغم من أن التقنية وحتى هذه اللحظة لا تزال حصرية لمجموعة معيّنة من الألعاب وبطاقات NVIDIA بسبب طبيعة عملها التي تعتمد على أنوية الذكاء الإصطناعي Tensor الموجودة في بطاقات RTX. إلا أن التقنية في حد ذاتها، ونظائرها من AMD و Intel هي بالتأكيد حلول ممتازة لتوفير الكثير من المال، والأداء الذي لا يمكن الوصول إليه بالطريقة التقليدية، خصوصاً مع وجود أو تفعيل تقنية تتبّع الأشعّة Ray tracing، أو دقّات العرض المرتفعة.
فمع وجود مثل هذه التقنيات، أصبح من الممكن بسهولة لأي شخص يمتلك بطاقة رسومية داعمة لها، أن يحصل على أداء أفضل بكثير من البطاقة الرسومية الخاصّة به. بل وسمح لآخرين بتجربة جودة رسومية أعلى من السابق على نفس دقّة العرض الخاصّة بهم. وسمح لغيرهم بتجربة دقّة عرض أعلى بأداء قوي، لن يتوفّر بشكل تقليدي على بطاقاتهم، بنفس الجودة الرسومية تقريباً…فما الذي قد لا يعجبك في تقنية كتلك!