DLSS vs FSR 为什么显卡都开始玩“画面超频”了？
westech
NVIDIA DLSS与AMD FSR都是能够显著提升游戏体验的技术，NVIDIA DLSS称为Deep Learning Super Sampling，即深度学习超级采样，AMD FSR全称为FidelityFX Super Resolution，即超级分辨率锐化，目前前者发展到3.5版本，后者发展到版本3。本质上二者都是通过差值运算来提高运行帧率，说白一点就是“分辨率超频”，不可否认在NVIDIA和AMD初期版本的时候，超采样确实会明显损失画面质量，并且存在明显的帧延迟问题。但是经过发展，最新版本的DLSS 3.5和FSR 3.0已经改善很多了——画面细节损失极小、帧延迟也大为改观，实用性大大增加——Intel的XeSS（Xe Super Sampling ，Xe超级采样）也是如此。
那么，为什么现在大家都开始不遗余力的使用这种“超频技术”呢？
AMD FSR技术
在工作模式上，FSR会降低游戏的渲染分辨率，来显著提高游戏帧数，并通过边缘重建的方式在更高的分辨率下重建，再经过锐化来进一步增强纹理细节，最终输入回目标分辨率，已达到接近原生分辨率的画面。
具体来说FSR会在抗锯齿渲染、色调映射后和添加游戏UI前来完成，这使得游戏开发者在给现有游戏添加该技术时，不必回溯到之前的进程里，并且完全基于图形显示的行业标准来进行，更不需要任何专门的图形硬件来运行，从而省去了大量开发时间。
FSR可从每两帧游戏画面之间利用AI生成一帧并且插入，所以理论上就是让游戏的性能翻倍。
FSR 3技术则在 FSR 1和 FSR 2的基础上，加入了Fluid Motion Frames=AFMF技术，这是一种改进的光流技术，可以结合时序游戏数据提升性能，在某些情况下甚至能达到 2倍的性能。
当然AMD也意识到帧生成（Frame Generation）带来的延迟问题，所以辅以Radeon Anti-Lag+技术来解决，Anti-Lag+功能可通过AMD显卡驱动程序控制开关——AMD Radeon RX 6000系列使用旧版的Anti-Lag技术，另外，因为Ryzen 7040 APU系列的图形核心也是AMD RDNA 3架构，所以直接支持Anti-Lag+技术。
最最重要的是，FSR技术是开放技术，AMD、Intel、NVIDIA显卡都可以使用，没有硬件规格门槛。
NVIDIA DLSS技术
NVIDIA的DLSS技术本质是一种图像重建算法，其加原理其实也很简单：在DLSS中拥有4倍像素超级采样，即1080p画质的游戏画面，实际只需要渲染540P分辨率，通过深度学习重建1080P分辨率——每4个像素中有3个是通过超采样生成，直接砍掉了原本3/4的渲染成本（性能）。
开启DLSS后，游戏引擎中的诸如动态光源、阴影的计算，封闭空间环境遮挡（SSAO）、屏幕空间反射（SSR），甚至实时光线追踪，都会被降低到1/2甚至1/4像素的低分辨率下运行，GPU的负担大幅度降低。而渲染得出的最终画面会通过Tensor Core结合DLSS进行高分辨率重建，从而用较低的GPU负载获得流畅且画质极佳的游戏体验效果。
而到了最新的DLSS 3.5技术，则可将需要人工设计的降噪器替换为NVIDIA超级计算机训练的AI学习机制，它可在采样光线之间生成高质量的像素。得益于大量的样本学习，其实际效果比人工设计的降噪器更出色，效率更高。
“超频”为了什么？
其实，无论是DLSS还是FSR，本质上就是“画面超频”（Intel XeSS也是如此），那么，为什么现在这么流行使用这种“超频”方式来提高性能呢？
原因很简单：第一是光追的性能需求，第二是AI运算（深度学习）的发展，让超采样（分辨率超频）成为更好的提高性能方式，而不是一味堆砌硬件规格（看看RTX 40系列显卡的功耗性能比就知道了）。
要知道GPU的底层逻辑都是将极为繁重的数学进行任务拆解，化繁为简。然后利用GPU多流处理器的机制，将大量的运算拆解为一个个小的、简单的运算，并行处理。我们也可以认为一个GPU就是一个集群，里面每个流处理器都是一颗CPU（但是能处理的事情简单的多）。
因此，GPU的数据吞吐率要比CPU高很多，这也是为了配合它海量的运算而生——这恰恰是深度学习所需要的，运算法则简单、运算能力强大、数据吞吐高。
显然，如何利用好深度学习的能力让3D图形（游戏画面）更快、更好就是理所当然的事情。
看到这里你就应该明白，所谓的“画面超频”就是深度学习高速发展后的天然选择，通过更高效的画面生成方式，大幅度提高图形性能，同时改善画面质量，这也将成为未来显卡提升性能的重要技术手段——如果还抱持着“DLSS、FSR”都是“偷画质”的垃圾技术，那么不妨把目光聚焦到最新的DLSS 3.5和FSR 3.0技术上，它们就是最好的反驳答案。
