NVIDIA, oyunların ayrılmaz bir kesimi haline gelen DLSS (Deep Learning Üstün Sampling) teknolojisiyle PC oyun sanayisinde bir ihtilal yarattı. Birinci olarak 2018 yılında RTX 2000 ekran kartlarıyla birlikte piyasaya sürülen DLSS, vakit içinde birçok geliştirmeye, yeni özelliklere ve sürümlere konut sahipliği yaptı.
Doğrusu kısa müddet içinde süratlice yol kat edildi. Performansın yanı sıra görsel kalite açısından birçok düzgünleştirme yapıldı. DLSS 3 ile Frame Generation, DLSS 3.5 ile Ray Reconstruction ve DLSS 4 ile birlikte Multi Frame Generation üzere teknolojiler entegre edildi.
Süper örnekleme ve beraberinde gelen teknolojiler sayesinde oyunları 4K çözünürlükte yüksek FPS ile oynayabiliyoruz. Yeşil ekibin yaptığı sihir hakikaten etkileyici, lakin bu olumsuz istikametleri olduğu manasına gelmiyor. Oyunlarınız gerçekte olması gerekenden biraz daha makûs görünebiliyor, hissiyat değişiyor. Konuşmalarımızda ekseriyetle DLSS’yi övüyoruz, bugün de getirdiği dezavantajlara kısaca bakalım istedik.
Deep Learning Harika Sampling (Derin Öğrenme takviyeli Üstün Ölçekleme, DLSS), yoğun, ayrıntılı ve gelişmiş grafiklere sahip, büyük render yükü getiren oyunlarda, kare suratlarınızı artırmak için yapay zekanın gücünü kullanan bir manzara yükseltme platformu. DLSS ile oyuncular yüksek ve stabil kare suratlarını korurken, daha yüksek çözünürlükleri ve ayarları kullanabiliyor.
Örnekleme tekniğiyle birinci olarak oyundan kenar yumuşatma (anti aliasing) süreci görmemiş birçok kare alınıyor, ardından her biri için süper örnekleme (super sampling) veya birikimli sürece (accumulation rendering) kullanılarak birbiriyle uyumlu yeni kareler oluşturuluyor.
NVIDIA, muhteşem bilgisayarları aracılığıyla yeni DLSS modelleri oluşturmakta. DLSS modelleri, kenar yumuşatma süreci görmemiş girdileri tanımak ve DLSS takımının sağladığı kareler ile mümkün olduğunca eşleşen, yüksek kaliteli ve kenarları yumuşatılmış imajlar oluşturmak üzere eğitiliyor.
Daha sonra süreç tekrarlanıyor lakin bu sefer model, kenar yumuşatma (anti aliasing) uygulamak yerine ek pikseller üretmesi için eğitiliyor. Her iki tekniğin birleştirilmesi, ekran kartının doğal monitör çözünürlüğünü daha yüksek kare suratlarında oluşturmasını sağlıyor.
Özetle yapay zeka sayesinde üretilen karelerin sayısı yapay olarak artırılıyor, böylece daha yüksek FPS kıymetleri elde edebiliyoruz. Temel olarak bilgisayarınızda mahallî olarak işlenen daha düşük çözünürlüklü bir kare alınıyor ve bundan yeni kareler üretiliyor. Ekstra kareler ekran kartı tarafından değil de yapay zeka ile üretiliyor. Bu sayede ekran kartına ekstra yük binmiyor, bilakis hafifletiliyor.
Diyelim ki Cyberpunk 2077’yi 4K monitörde DLSS Kalite ayarı faalken oynuyorsunuz. Burada ekran kartınız oyunu 1440p’de işliyor ve imaj 4K çözünürlüğe yükseltiyor. Her şey kusursuz üzere görünüyor evet, lakin değil.
Maalesef ki yükseltilmiş çıktı, doğal olarak işlenmiş 4K manzara kadar yeterli görünmeyecektir. Birinci bakışta 4K çözünürlüğe hayli yakın görünse de, oyunlara aşina olan bireyler dikkatli baktığında birçok farklılıkla karşılaşıyor.
Yakından baktığınızda, uzaktaki hareketli objelerde (örneğin NPC’ler) gölgelenme ve lekelenme görürsünüz. Bu durum yüksek tempolu oyunlar oynarken kendini daha fazla hissettiriyor. Fortnite, Call of Duty: Warzone, CS:GO ve Valorant üzere rekabetçi oyunlarda DLSS’nin pek tercih edilmediğini biliyorsunuzdur.
Bazı sahnelerde görsel artefaktlar görürseniz şaşırmayın. Tüm oyun ve sahnelerde olmasa bile kimilerinde bu mümkün. AMD FSR ve Intel XeSS ise bu hususta DLSS’den daha başarısız diyebiliriz.
NVIDIA, DLSS 4 ile birlikte yeni teknolojiler eklemenin yanı sıra DLSS geneline yayılan iyileştirmeler yaptı. Oyunlarda gölgelenmenin en aza indiğini ve hareketli objelerdeki detayları düzgünleştiren yeni bir dönüştürücü modelin kullanıldığını sav ediyorlar.
İyi olan şu ki, DLSS’nin tüm iyileştirmeleri eski seri ekran kartlarına da geliyor. Multi Frame Generation teknolojisi hariç olmak kaydıyla, yapılan geliştirmelerden herkes faydalanabilecek. GPU devi, var gücüyle yapay zeka teknolojilerini ve DLSS’yi geliştirmeye devam ediyor. Kareler yepyeni olmadığı için her vakit birtakım kusurlar olacaktır, lakin bakalım ne vakit bu kusurlar yok denebilecek düzeylere inecek.
Yapay zeka ile yapay olarak daha fazla kare üretmek, oyunlarda daha yüksek FPS elde etmek için eksiksiz bir yol, evet. DLSS 3.5, doğal olarak işlenen iki kare ortasına bir kare ekleyebiliyor. DLSS 4 ile gelen Multi Frame Generation (Çoklu Kare Üretimi) teknolojisi, kare suratını daha da artırmak için üç kareye kadar çıkabiliyor. Her iki durumda da kare üretimi gecikmeyi artırıyor, zira yapay zekanın son işlenen kareyi tahlil etmek ve bir sonrakini kestirim etmek için vakte gereksinimi var. Oyunun olması gerektiği kadar akıcı hissettirmemesinin nedeni, gecikmedeki artışlar.
Gecikme sürelerindeki artış oyuncuların giriş gecikmesi yaşamasına neden oluyor, yani oyun beklediğiniz kadar tepkisel hissettirmeyebiliyor. Tek oyunculu oyunlarda bu çok büyük bir sorun olmasa da, süratli tempolu çok oyunculu oyunlarda muazzam bir fark yaratıyor. Her milisaniyenin kıymetli olduğu çevrimiçi oyunları rekabetçi oyunlardan birini oynuyorsanız DLSS’yi açmanızı önermiyoruz. Bu AMD FSR ve Intel XeSS için de geçerli.
Rekabetçi oyunlar büsbütün sürat, hassasiyet ve anlık karar verme ile ilgili. Rastgele bir gecikme zafer ve hezimet ortasında bir fark yaratabilir.Bu da akla şu soruyu getiriyor: DLSS, rekabetçi oyunlarda performansı potansiyel olarak engelleyebilecek bir gecikme yaratır mı?
Giriş Gecikmesi
DLSS ile ilgili temel kaygılardan biri, giriş gecikmesini artırma potansiyeli. Giriş gecikmesi, bir oyuncunun aksiyonları ile ekranda buna karşılık gelen cevap ortasındaki gecikmeyi söz eder. Rekabetçi oyunlarda her milisaniye değerlidir ve giriş gecikmesindeki rastgele bir artış oyuncunun performansını değerli ölçüde etkileyebilir.
Reflex 2 ile Birtakım Tedbirler Alındı
Üretilen karelerin fazla olması ise gecikme konusunu akıllara getirmekte. İşte o noktada Reflex 2 devreye girecek. Artan giriş gecikmesi Reflex 2 sayesinde telafi edilecek.
2020’deki Reflex’in devamı olan Reflex 2, oyunlardaki gecikmeyi %75’e kadar azaltarak %50’lik güzelleştirme sağlayan Reflex 1’i geride bırakıyor. Standart bir gecikme süreç sınırı, fare/klavye girişlerini CPU’ya, sonra sürece kuyruğuna ve GPU’ya aktarır. GPU’nun verdiği manzara çıkışı ise milisaniyelerle ölçülen gecikmelerle gelir.
Reflex, CPU ve GPU’yu daha yeterli senkronize etmeyi amaçlayan, güncellenmiş giriş datalarını CPU’dan GPU’ya gereksinim duyulmadan çabucak evvel gönderen, sürece kuyruğunu atlayan ve gecikmeyi 28 ms’ye kadar düşüren bir yazılım geliştirme aracı. NVIDIA’ya nazaran oyuncuların %90’ı Reflex’i 100’den fazla desteklenen oyunda etkin bırakıyor.
Reflex 2, bu geliştirilmiş sıralama sürecini Reflex 1’den daha süratli gerçekleştiriyor ve süreç çizgisine bir bonus katman ekliyor. “Frame Warp” isimli teknoloji harika süratli fare hareketlerini alıyor, yeni açıyı işlemek yerine mevcut kareyi giriş tarafında çarpıtarak tam bir sürece gereksinimini ortadan kaldırarak giriş gecikmesini daha yeterli oranda azaltabiliyor. İddiaya dayalı algoritma, yeni çarpıtılmış karenin kenarlarındaki boşlukları dolduruyor ve nihayetinde gecikme müddeti 14 ms’ye kadar düşebiliyor.
Kısacası geliştiriciler tembelleşiyor, oyunlara eskisi kadar özenmiyorlar. Nasıl olsa DLSS ile performans ziyadesiyle artmakta. Oyun üretimcileri, evvelce oyunlarını düşük kaliteli ekran kartlarında oynanabilir hale getirmek için çok uğraş harcardı.
Günümüzde durum bu türlü değil, eskisi kadar optimizasyon yapılmıyor. Bunun farklı sebepleri olsa da, temel olarak DLSS ve FSR üzere yükseltme teknolojilerinin tesiri büyük. Geliştiriciler performansı artırmak yerine GPU üreticilerinin teknolojilerine bel bağlıyor.
RTX 4090 ve RTX 5090 üzere üst seviye ve hayli kıymetli ekran kartlarının AAA oyunları 60 FPS’nin üzerinde çalışmasını bekleyebiliriz, bu hakkımız. Şayet bu türlü kartlar yüksek FPS için DLSS ve kare üretimine gereksinim duyuyorsa, daha alt düzey GPU’lar ne yapsın?
Giderek daha fazla geliştirici, oyuncuların üst seviye kartlarda bile sıkıntısız 60 FPS oyun tecrübesi yaşaması için DLSS’nin ardına sığınıyor. Stüdyolar, kârlarını maksimize etmek için geliştirme mühletini kısaltmaya çalışıyor ve evvelden olduğu üzere oyunlarını optimize etmek için endişelenmiyor.
Her ne kadar dünyanın en pahalı şirketleri ortasında yer alıyor olsanız da, müşterileri yanıltmak ve ilgi çekmek için birtakım metotlar kullanabilirsiniz. NVIDIA, ekran kartı sunumlarında gerçek performans çıkarlarını göstermekten fazla DLSS’yi kullanarak pazarlama yapmayı tercih ediyor.
NVIDIA CEO’su ve kurucusu Jensen Huang, CES 2025’te RTX 5070’i tanıtırken RTX 4090 ile tıpkı performansı sunduğunu argüman etmişti. Bu çok büyük bir tezdi, sonrasında her şeyin ardında DLSS ve Multi Frame Generation olduğunu fark ettik. RTX 5000 makalelerimizde birinci günden bu hususa değinmiştik.
RTX 5070’in çoklu kare üretimini desteklediğini, yani doğal olarak işlenen kare başına yapay zeka kullanarak üç ek kare oluşturabildiğini, RTX 4090’ın sırf bir kare oluşturabildiğini hatırlatalım. DLSS’den mahrum saç güç bakımından RTX 4090’ın çok daha güçlü olduğunu biliyoruz. DLSS devre dışı bırakıldığında, RTX 4090 yeni RTX 5070’ten kolay kolay daha uygun performans gösterecektir.
NVIDIA’nın RTX 5070 sayfasındaki kendi performans slaytları, Resident Evil 4 ve Horizon Forbidden West üzere oyunlarda DLSS çoklu kare üretimi olmadan RTX 4070’ten sadece yaklaşık %20-25 daha süratli olduğunu gösteriyor. Dünyanın en büyük şirketlerinden biri olsanız bile insanları etkilemek için bu türlü şeylere başvurabiliyorsunuz.
DLSS, başka tüm teknolojiler üzere CPU sınırlamalarından etkilenebilir. Bir sistem CPU hududuna ulaştığında, DLSS’nin aktifleştirilmesi istenen performans artışını sağlamayabilir ve potansiyel olarak ek giriş gecikmesine neden olabilir. Her karenin değerli olduğu rekabetçi oyun senaryolarında bu durum belirleyici bir faktör. DLSS ve CPU sınırlamaları ortasındaki etkileşimi anlamak, performans ve cevap verebilirlik ortasında en uygun dengeyi arayan rekabetçi oyuncular için çok kıymetli.
DLSS’nin rekabetçi oyunlar üzerindeki tesirini değerlendirirken GPU sınırlamalarını da göz önünde bulundurmak gerekiyor. Teknolojinin performans avantajları oyuna ve GPU’nun mimarisine bağlı olarak değişebilir. CPU’nun darboğaz yapmadığı GPU sonlu senaryoların DLSS’den yararlanma mümkünlüğü daha yüksek. Bu senaryolar, GPU’nun kaynaklarını yapay zeka yükseltmeye ayırmasına imkan tanıyarak daha güzel performans ve potansiyel olarak gelişmiş rekabetçi oyun tecrübesi sağlamakta.