NVIDIA DLSS 4, qué es, cómo funcionará, qué tecnologías incluirá y qué gráficas serán compatibles

Ayer se filtraron los primeros detalles sobre NVIDIA DLSS 4, una importante actualización del conjunto de tecnologías potenciadas por IA para mejorar la experiencia en gaming con las que el gigante verde acompañará el lanzamiento de las GeForce RTX 50, y que promete ser la evolución más grande que hemos visto hasta la fecha.

Todas las tecnologías que llegaron con DLSS 3 y posteriormente con la versión 3.5 seguirán estando presentes, y esto es muy importante, porque significa que con NVIDIA DLSS 4 además de una actualización también se va a producir una ampliación de las tecnologías que integra esa plataforma, que pasará a ser la más completa y avanzada que existe.

Hay bastantes novedades, y todas son muy interesantes. Por ello, hemos preparado este artículo con todo lo que sabemos de momento, en el que las vamos a repasar al detalle y os vamos a contar qué ofrecerán, cómo funcionarán, qué podemos esperar y qué tarjetas gráficas serán compatibles.

NVIDIA DLSS 4 Advanced Super Resolution: más rendimiento y mayor calidad de imagen

A la izquierda DLSS en modo equilibrado, a la derecha FSR en modo calidad.

Super Resolution es un reescalado inteligente que renderiza a una resolución inferior a la nativa, analiza la información presente en fotogramas anteriores y utiliza elementos temporales y espaciales, incluyendo vectores de movimiento, para generar los píxeles que faltan aplicando un proceso de reconstrucción potenciado por IA, y acelerado por hardware.

Esta tecnología se acelera en los núcleos tensor, pero no debemos pensar por ello que no tiene ningún coste a nivel de rendimiento. DLSS Super Resolution consume un determinado tiempo de renderizado, pero al reducir la carga gráfica utilizando una menor cantidad de píxeles lo compensa mejorando el rendimiento final.

Os lo explico con un ejemplo. Si al aplicar Super Resolution un juego pasa de ir a 30 FPS a hacerlo a 60 FPS hemos reducido el tiempo de renderizado de 33,33 ms a 16,66 ms. Esto quiere decir que lo hemos reducido a la mitad, pero esta tecnología consume una pequeña porción (alrededor de 2 ms) para funcionar correctamente.

Dependiendo del modo que estemos utilizando la mejora de rendimiento será mayor o menor, y también influirá en la calidad de imagen. Si partimos del modo rendimiento mejoraremos más el rendimiento, pero al estar renderizando una menor cantidad de píxeles la calidad final será menor, se mostrará más pixelada y con una nitidez más baja.

Con DLSS 4 NVIDIA promete mejorar el rendimiento y la calidad de imagen gracias a la utilización de un reescalado más avanzado. Sobre el papel suena bien, ¿pero cómo podría NVIDIA conseguir esto? Pues es muy sencillo:

• Reduciendo el coste de renderizado que se produce al aplicar esta tecnología. Para ello sería necesario contar con núcleos tensor más potentes, lo que me hace pensar que esta tecnología podría ser exclusiva de las GeForce RTX 50, o en el mejor de los casos de estas y de las GeForce RTX 40.
• Para conseguir una mayor calidad de imagen sería necesario mejorar todo el proceso de reescalado y reconstrucción. Hay muchas formas de hacerlo, se podrían utilizar algoritmos más avanzados capaces de capturar más información, y de utilizarla y aplicarla de una manera más precisa.

¿Qué implicarían estas mejoras? Pues que con NVIDIA DLSS 4 Super Resolution en ese modo avanzado tendríamos más rendimiento frente al original, y también una mayor calidad de imagen incluso en los modos con menor conteo nativo de píxeles.

Renderizado neural, la próxima frontera de la IA aplicada a juegos

Esta será la gran novedad que llegará con DLSS 4, y tiene muchas posibilidades de ser exclusiva de las GeForce RTX 50. El renderizado neural permite generar imágenes, vídeos y escenas 3D utilizando algoritmos de aprendizaje profundo. Con esta tecnología NVIDIA sería capaz de generar gráficos utilizando una IA avanzada, lo que reduciría en gran medida la carga sobre la GPU.

Todavía no tengo nada concreto sobre cómo planea NVIDIA implementar esta tecnología en DLSS 4, pero conozco bastante bien cómo funciona el renderizado neural, y sé las posibilidades que podría ofrecer tanto con una implantación amplia como con una integración más limitada, así que  os voy a hablar del potencial que tienen ambas.

El renderizado neural tiene potencial, con una integración amplia, para generar escenas 3D completas utilizando IA. Esto podría utilizarse de forma conjunta con el renderizado tradicional para mejorar enormemente el rendimiento, utilizando para ello tanto algoritmos como hardware especializado para acelerar esta carga de trabajo, lo que me lleva a pensar que es posible que las GeForce RTX 50 vengan con algún nuevo tipo de hardware para IA que no está presente en la generación actual.

También se podría implementar de forma parcial. En este caso el renderizado neural no se utilizaría para generar escenas 3D completas, sino solo una parte o algunas cosas de ellas. Por ejemplo, en un juego de tipo mundo abierto la GPU renderizaría de forma tradicional las bases del escenario, la iluminación, los personajes y demás elementos clave, y a través del renderizado neural se generarían otras cosas, como los objetos del escenario o las texturas.

Con el renderizado neural se podría reducir notablemente la carga gráfica en la GPU, derivando parta de esta a hardware especializado en IA, lo que en teoría permitiría mejorar el rendimiento y crear juegos más ricos y más complejos. Tiene muchas posibilidades, pero lo más lógico es que en esta primera integración se parta de un enfoque modesto.

Eficiencia mejorada a través de IA

El rendimiento y la calidad gráfica importan, pero la eficiencia también, y con DLSS 4 en NVIDIA aspiran a utilizar la inteligencia artificial para conseguir un consumo y una gestión térmica optimizadas. No tenemos detalles concretos más allá de lo que os acabo de decir, pero esto se podría conseguir de varias maneras diferentes.

La más sencilla sería el uso de perfiles concretos con objetivos de rendimiento fijo en juegos para ajustar consumo y temperaturas. Por ejemplo, si queremos jugar a un título a 60 FPS se podría activar un perfil específico que ajuste el rendimiento de la tarjeta gráfica para mantener ese valor, reduciendo el consumo y las temperaturas minimizando el uso de GPU.

Al utilizar NVIDIA DLSS 4 ya se reduciría mucho el uso de la GPU gracias a las tecnologías avanzadas por IA, como Super Resolution, generación de fotogramas y renderizado neural, así que sería relativamente fácil llegar a un buen nivel de rendimiento y optimizar consumo y temperaturas limitando el rendimiento de la GPU para no superar un determinado umbral, asegurando una buena experiencia en todos los sentidos.

Esta tecnología debería ser compatible con todas o casi todas las tarjetas gráficas GeForce RTX, incluyendo la serie 20, ya que es la más sencilla de las tres y no debería requerir de una gran potencia. Con todo, esto no está confirmado, así que NVIDIA podría limitar su compatibilidad a la serie GeForce RTX 30 y superiores.

Qué tecnologías incluirá NVIDIA DLSS 4

• Advanced Super Resolution (quizá funcione con las GeForce RTX 40 y GeForce RTX 50).
• Super Resolution (podría mantenerse como opción compatible con las GeForce RTX 20 y GeForce RTX 30).
• Generación de fotogramas por IA (compatible con las GeForce RTX 40 y superiores).
• Reconstrucción de Rayos (compatible con las GeFore RTX 20 y superiores).
• Renderizado neural (probablemente solo funcione con las GeForce RTX 50).
• Eficiencia mejorada por IA (debería ser compatible con las GeForce RTX 20 y superiores).
• Aceleración de IA generativa y de gráficos en aplicaciones profesionales (compatible con GeForce RTX 20 y superiores).

Imagen de portada generada con IA.