NVIDIA DLAA Nedir, DLSS ile Farkı Ne?

NVIDIA DLAA Nedir?

Grafik dünyasında yazılım konusunda büyük farkla önde olan NVIDIA, her periyot yeni bir teknolojiyle karşımıza çıkıyor. DLSS (Deep Learning Harika Sampling) teknolojisi artık oyunların ayrılmaz bir kesimi haline geldi. Öte yandan şirket, DLAA gibi farklı teknolojilerle de oyunculara seçenekler sunuyor.

DLAA birinci olarak GeForce RTX 20 ve GeForce RTX 30 serisini destekleyecek formda 2021 Eylül ayında duyurulmuştu. DLSS ile birebir sistem üzerine inşa edilen bu yeni teknik, oyun grafiklerinde kenar yumuşatmayı âlâ hale getirmek, daha kaliteli görseller sunmak üzere geliştirildi.

Peki DLAA sahiden başarılı mı yoksa yalnızca bir pazarlama aracı mı? Artık bu kenar yumuşatma teknolojisi hakkındaki ayrıntılara derinlemesine bakacağız.

Deep Learning Anti-Aliasing (DLAA), Deep Learning Harika Sampling (DLSS) ile tıpkı süreç çizgisini kullanan bir kenar yumuşatma özelliğidir. Öteki bir deyişle, manzara yükseltme tarafı bulunmayan DLSS teknolojisi olarak özetleyebiliriz. NVIDIA, imgeyi yükseltmek yerine yapay zeka dayanaklı teknolojisini doğal çözünürlükte daha düzgün kenar yumuşatma için kullanıyor.

Oyun ayarlarında sıkça karşılaştığınız anti-aliasing (kenar yumuşatma) özelliği, görüntü oyunlarında kenar yumuşatma sıkıntılarını çözmek üzere kullanılmakta. Pikseller oluşturulduktan sonra ekrana bir ızgara sisteminde yansıtılır. Bu nedenle ekrandaki objelerin kenarında bloklu, merdiven basamağına benzeri şeyler görebilirsiniz.

Bundan yabancı kaynaklarda “jaggies” olarak da bahsedilir. Jaggies’i “grafiklerdeki tırtıklı görünüm” olarak tanımlayabiliriz. Geliştirilen çeşitli kenar yumuşatma teknikleri ise pikseller ortasındaki boşlukları doldurmaya çalışarak objelerin kenarlarının daha düzgün, pürüzsüz görünmesini sağlar.

Oyuna girdikten sonra ekrandaki yeşilliklere, çitlere yahut düz çizgilere sahip rastgele bir objeye dikkatlice bakın. Yakından baktığınızda testere ucuna benzeri tırtıklı bir yapı görebilirsiniz.

Göze beğenilen gelmeyen bu manzaradan kurtulmak üzere üç ana kenar yumuşatma tekniği kullanılmakta: çok örneklemeli kenar yumuşatma (MSAA), süratli yaklaşık kenar yumuşatma (FXAA) ve zamansal kenar yumuşatma (TAA). Bunların hepsi ortalama bir renk bedeli oluşturmak için piksel örneklerini alır ve pürüzleri ortadan kaldırmak için ortak bir renk oluşturmaya çalışır. Lakin tekniklerin işleyişinde kimi nüanslar var.

MSAA en zahmetli olanıdır; burada her piksel birden fazla noktadan örneklenir ve eksik yerleri doldurmak için sonucun bir ortalaması alınır. TAA benzeri olsa da birebir pikseli birden çok kere örneklemek yerine zamansal (zamana dayalı) dataları kullanır. TAA, böylece emsal seviyede kalite sağlarken genel olarak daha verimli çalışır. Son olarak, FXAA en az gayret gerektiren sistemdir. TAA üzere pikselleri sırf bir kere örnekler, lakin referans olarak geçmiş kareleri kullanmaz. Kenar yumuşatma süreci sırasında sadece makul bir kare için ekranında görünen objeye odaklanır. Bu da manzara kalitesinden ödün vermek kıymetine olsa bile FXAA’yı MSAA ve TAA’dan çok daha süratli hale getirir.

Kenar yumuşatma tekniklerine yakından değindik çünkü DLAA ve DLSS’yi anlamak için bunlar kıymetli. DLAA aslında tıpkı TAA üzere çalışıyor, lakin her pikseli örneklemek yerine eksik bilgileri tamamlamak için sadece bir kareden başkasına değişen pikselleri örnekler. DLAA ayrıyeten makine tahsilini kullanarak kenar yumuşatma tekniğini geliştirmek üzere çok daha fazla bilgi sağlamakta.

DLSS’nin çalışma mantığı hakkında biraz bilginiz varsa aslında DLAA hakkında da fikir sahibisiniz demektir. Teknik temelde birebir, yalnızca farklı formda uygulanıyor. DLSS bir manzarayı yükseltmeye odaklanıyor olsa da esasen bir kenar yumuşatma tekniğidir. DLAA ise yükseltme yapmaz lakin kenar yumuşatma konusunda başarılıdır.

DLAA, RTX 20 serisinden itibaren kullanılmaya başlayan özel Tensor çekirdekleri ve bir yapay zeka modeli kullanarak çalışmakta. Yeşil grubun mühendisleri, oyun motoru tarafından işlenen düşük çözünürlüklü, tırtıklı imajların yanı sıra birebir düşük çözünürlüklü sahneden hareket vektörleriyle besleyerek eğitiyor. Bu süreç sırasında yapay zeka modeli düşük çözünürlüklü manzara 16K referans imajla kıyaslanıyor.

NVIDIA sonrasında bir modeli GPU şoföründe bir ortaya getiriyor ve kullanıma açıyor. RTX 00, RTX 30 ve RTX 40 serisi ekran kartlarında fiziki olan yer alan Tensor çekirdekleri, sürücüyü indirdikten sonra siz oyun oynarken yapay zeka modelini gerçek vakitli olarak çalıştıracak hesaplama gücünü üretiyor.

DLAA’yı anlamak için TAA’ya tekrar bakmamız gerekiyor. Daha evvel de söylediğimiz üzere TAA, birden fazla örnek toplayan MSAA’nın tersine piksel başına sırf bir örnek toplamakta. Bu örnekler ortalama bir renk pahası sağlamak için toplanıyor. TAA ise örnek toplarken pikselleri titreterek birden fazla örnek almadan ortalama için daha fazla bilgi topluyor.

Bu olağanüstü bir tahlil ve performanstan fazla ödün vermiyoruz. Sorun şu ki TAA hareketli objelerle baş etme konusunda pek uygun değil. Titreşimli piksellerden alınan örnekler, sahnedeki bir şey hareket ettiğinde kullanılamaz hale geliyor ve bu da TAA’nın gölgelenme efekti yaratmasına neden oluyor.

DLAA temelde TAA ile tıpkı diyebiliriz, lakin ekstra olarak hareketlilikle ilgili sorunları de tahlile kavuşturuyor. Yapay zeka modeli sahne boyunca hareketi, ışık değişikliklerini ve kenarları izleyebilirken elde ettiği bilgiler sayesinde ayarlamalar yapabiliyor. Böylece bize daha pak, daha meselesiz bir manzara sunuluyor.

Öte taraftan, DLAA aslında DLSS ile birebir biçimde çalışıyor. Ortadaki tek fark, DLSS’nin büyük bir performans çıkarıyla birlikte kabul edilebilir seviyede imaj kalitesi sunabilmesidir. DLAA ise performans kaybı yaşatsa da en güzel imaj kalitesini sağlamak için DLSS ile birebir formda kenar yumuşatma kullanmakta.

Baştan belirtelim, DLAA teknolojisi DLSS’nin değil TAA’nın yerini alacak. Yani performansı artırmak için yükseltme teknolojisini kullanıyorsanız, DLAA işleri tam aksine çevirecektir.

Aşağıdan 4K’da Azamî ön ayarlarda alınmış The Elder Scrolls Online ekran manzaralarına bakabilirsiniz. Birebir kare farklı kenar yumuşatma modlarıyla çekildi. 3X yakınlaştırma yapıldığında DLSS ve DLAA ortasındaki kimi farklar ortaya çıkıyor. DLSS daha az bilgiyle çalışıyor, bu nedenle çatıdaki kiremitler ve sivri çıkıntının altındaki alan üzere alanlar çamurlu görünüyor.

1 – 3

TAA ve DLAA ortasında pek bir fark yok. Aşağı üst birebir görseller sunuluyor ve alttaki yeşil yapraklar üzere birtakım alanlar TAA ile biraz daha âlâ görünüyor. TAA ve DLAA çok misal kenar yumuşatma teknikleri kullanıyor, bu nedenle benzeri imgeler üretilmesi olağan.

Aradaki fark hareket halinde ortaya çıkıyor. Belirtildiği üzere, TAA hareketli senaryoları her vakit güzel formda yönetim edemiyor. DLAA ise bu bahiste daha yetenekli. Hülasa, TAA ile tıpkı manzara kalitesini gölgeleri ve çeşitli lekeleri yok ederek sunuyor.

Bu ortada, daha düşük çözünürlüklerde farkların daha besbelli olacağını belirtelim. Doğal olarak, ekranda daha fazla piksel olması kenar yumuşatma için daha az iş manasına geliyor. DLSS’nin tekraren kanıtladığı üzere, Tensor çekirdekleri düşük çözünürlüklü sahnelerde yapay zeka modeliyle mükemmeller yaratabiliyor.

TAA’nın tüm olayı pürüzleri gizlemek için detayları bulanıklaştırmak, bu da bazen berbat sonuçlara yol açabiliyor. Sonuç olarak, görseller DLAA genel manada ve bilhassa hareket halinde çok daha keskin görünüyor. Hem DLSS hem de DLAA, makine tahsilinden yararlanan tıpkı kenar yumuşatma tekniğini kullandığından ötürü misal görünüyor. Ortada büyük farklar olmasa da daha küçük detaylara bakıldığında DLAA daha güzel sonuçlar verebiliyor.

Bir diğer örnek:

DLSS ve DLAA birebir şeyi yapmasına ve birebir teknolojiyle çalışmasına karşın bunları birbiriyle karıştırmamamız gerekiyor. DLSS’de imaj kalitesi bir ölçü düşse bile performansta önemli sıçramalar yaşanabiliyor. DLAA’nın önceliği ise manzara kalitesi.

DLAA, eksra GPU gücüne muhtaçlık duyan oyunlara uygulanmakta. Makus haber şu ki bu teknolojiyi kullanmak için asgarî RTX 20 serisi bir ekran kartı kaide. Belirttiğimiz üzere, Tensor çekirdeklerine büyük iş düşüyor.