更亲民的图灵映众GeForce RTX 2070黑金至尊显卡详细图文评测

而光线追踪技术则是通过通过光源位置、射线、和物体关系进行真实的光线模拟运算，来得出这里应该有哪些光线，有怎样的反射关系。这样得出的游戏画面的光影效果也就更加真实。

光线追踪在以往游戏中的应用都是在游戏的制作中提前进行运算，将得出的结果写到游戏程序中，显卡所做的也仅仅是将已经写好的“台词”念出来。这样的做法意味着无法实现大量且精细的光线追踪，那将意味着海量的计算过程和无比巨大的供调用的结果数据。

而“实时光线追踪”就是将光线追踪的运算过程拿到游戏过程中来，实时地计算出光线应该投影和反射形成的效果。如果性能足够强大，不仅可以在同样的场景中做到更高数量级的光线追踪效果，游戏画面可以得到显著的提高，还能大幅度降低游戏开发者的运算量。

如果把图形渲染比喻成一场考试，那么光栅化渲染基本上约等于不会做题目所有的选项都靠直觉来答题；而“光线追踪”则是将尽可能多的题目死记硬背，靠题海战术来完成答卷;而“实时光线追踪”(RTX)技术则是将做题的方式学会，通过聪明的大脑来运算解决遇到的每一个题目。这样毫无疑问，最后一种方式所得到的分数必然要远胜前两者。

落实到游戏的话，目前宣称支持光线追踪的游戏并不多，由于微软DXR的延期，《古墓丽影：暗影》等游戏虽然已经承诺支持，但并未在首发版本中加入。而另一款NVIDIA演示的RTX游戏《战地V》也延期上市。所以目前还不能玩到支持实时光线追踪技术的游戏。但是相信不久的将来，在NVIDIA的推动下，会有更多的支持RTX技术的游戏来到我们面前。

DLSS深度学习超采样技术

基于AI人工智能技术的“深度学习超级采样”(DLSS)技术是RTX 20系列显卡除光线追踪外的另一项“黑科技”， 这也是图灵GPU核心中的数量庞大的Tensor Core的用途所在。

原理是这样的，NVIDIA 使用自己的超级计算机以64 倍于标准分辨率的分辨率运行游戏，绘制出极多的超高画质的画面，再用一定的方式挑选出一些细分画面作为完美渲染的“标准答案”。然后通过DLSS深度学习，将标准分辨率的画面和这些画面进行对比，生成一张最优画面，然后再与全尺寸(64倍超采样)进行对比，得出差别，然后将这些差别反推到神经网络中，进行循环训练。在几轮之后就人工智能网络就可以学会如何将标准画面渲染到接近64倍分辨率原图的方法。

这些学习结果定期通过软件更新提供给图灵GPU的显卡，通过Tensor Cores，就可以进行实时比对，将较低分辨率的画面“脑补”为正确的高分辨率画面，从而实现画面细节的提升。超采样也消灭了画面中可能存在的锯齿。

最终的效果就是，要得出一个4K分辨率的高画质反锯齿画面，通过DLSS技术并不需要真的在4K分辨率下渲染画面，实际渲染一个低分辨率画面，通过DLSS技术即可达到需要的效果。这样不仅画质有所保证，还可以大幅度降低游戏的性能需求，游戏的运行效率将大幅度提升。

虽然效率提升，但画质方面却并不会因为DLSS技术而受到损失，相反的，相比TAA(时间性反锯齿)，DLSS技术大量的机器学习可以避免拖影和细节错位，从而获得更好的反锯齿效果。

相比需要更深度技术基础的实时光线追踪而言，DLSS更加容易实现，所以很多现有的游戏很快就可以经过NVIDIA的运算后支持DLSS技术，运行效率，尤其是4K下的性能会显著提升。目前NVIDIA承诺的DLSS技术游戏包括《绝地求生》《古墓丽影：暗影》《剑侠情缘三》等众多我们熟悉的作品。

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