人工智能升级杀死了原生图形游戏。我们会因此而变得更好

即使对于我这样一个狂热的显卡硬件爱好者来说，也需要一些时间才能接受人工智能解决方案升级的想法。

但在过去的几年里，这种新技术已经被几乎所有主要 GPU 制造商所接受，其中 Nvidia 的 DLSS 处于领先地位，其他公司紧随其后，包括 AMD 的 FSR、Intel 的 XeSS，甚至索尼在 PlayStation 上使用 PSSR5 专业。

我现在准备说：实时人工智能升级技术已经使原生分辨率图形在游戏中变得过时。继续阅读以了解人工智能升级是什么、为什么它是革命性的，以及它对您未来将玩的所有新游戏意味着什么。

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什么是AI分辨率提升？

AI 分辨率升级（也称为 AI 升级）是指游戏以低于显示器原始分辨率的分辨率渲染帧，然后使用 AI 图像处理技术将渲染帧缩放回原始分辨率。通过现代机器学习，这些放大的图像看起来非常接近。

当然，并非所有人工智能升级功能都是相同的。例如，Nvidia 的 DLSS（深度学习超级采样）在 RTX GPU 上表现最佳，而 AMD 的 FSR（FidelityFX 超级分辨率）和英特尔的 XeSS（Xe 超级采样）以牺牲性能为代价优先考虑更广泛的兼容性。在某些情况下，差异可能非常巨大。

Nvidia 的 DLSS 通常被视为百里挑一，尤其是与其帧生成技术配合使用时。

在 RTX GPU 的张量核心上运行，帧生成分析两个帧，然后使用人工智能在两者之间创建另一个框架，从而在 CPU 瓶颈游戏中实现更高的帧速率和更流畅的图形。然后 Nvidia Reflex 发挥作用，帮助最大限度地减少输入延迟，否则当像这样从头开始生成帧时可能会感觉到输入延迟。

例如，假设您正在玩赛博朋克2077在 4K 分辨率的 Ultra 设置上使用路径跟踪。即使是 Nvidia GeForce RTX 4090 也很难达到可玩的帧速率。但借助 Nvidia DLSS 3.5 和帧生成，性能得到了极大提高，而视觉保真度没有太大损失。这是世界上最好的。

与此同时，AMD 还没有完全尚未将人工智能融入其 FSR 3 技术（但计划在不久的将来这样做），并拥有其自己风格的帧生成称为流体运动帧。英特尔通过 XeSS 2 进行人工智能升级，我们最近在我们的英特尔 Arc B580 评测。英特尔的技术还包含 Xe 低延迟 (XeLL)，类似于 Nvidia Reflex。

为什么人工智能升级是革命性的

无论 GPU 多么强大，它最终都会碰壁。在不增加成本和功耗的情况下，它只能做这么多。这就是人工智能升级带来如此巨大变革的原因。

曾经有一段时间，Nvidia 推出了可扩展链接接口 (SLI) 技术，该技术可让您将多个 GPU 连接在一起，以获得并行处理能力，从而生成更高的帧速率。当然，这既昂贵又笨重，而且占用大量空间……这就是 SLI 停产的原因。

另一方面，像 GeForce RTX 4090 这样的单一强大 GPU 本身只能做这么多事情。这就是人工智能升级的用武之地。如果实施得当，人工智能升级可以为增强性能铺平道路——即使对于有限的硬件也是如此。例如前面提到的Intel Arc B580就是一款可以发挥出色性能的预算级 GPU得益于人工智能升级等功能。

蒂亚戈·特雷维桑/IDG

然而，这并不一定是革命性的。让较弱的 GPU 变得更强大固然很棒，而让强大的 GPU 变得更强大也很有趣，但真正的进步来自于制造商能够创造出可以做更多事情的低功耗设备。

考虑一下像 Valve 的 Steam Deck 这样的游戏掌上电脑。它采用华丽的封装，但其较小的外形意味着它只能容纳有限的硬件，这意味着它需要克服许多障碍，如散热问题、工程等。这些类型的设备可以不仅仅是添加更强大的 GPU，因此他们需要其他地方的帮助。（通过 Steam Deck，Valve 依靠 AMD 的 FSR 来升级游戏。）

蒂亚戈·特雷维桑/IDG

我们可以将其推断到任何类似的设备，包括游戏机。游戏机通常按照特定规格制造，以控制成本、热量和尺寸。这就是为什么 PlayStation 5 Pro 现在配备了 PSSR（PlayStation 光谱超分辨率），这是它自己的基于机器学习的升级解决方案，可以让它的表现远远超出其重量。

有了 PSSR，它就有了随着时间的推移学习和适应的能力——这本身就是相当革命性的。这不仅意味着该设备可以表现良好，而且可以提升随着时间的推移。如果索尼与 AMD 合作开发围绕人工智能升级的未来解决方案，以进一步提高游戏机性能，游戏的未来确实会非常有趣。

为什么原生图形几乎已经过时了 

如果说人工智能升级有一个缺点的话，那就是一些开发人员已经开始将其用作优化不佳的拐杖。随着人工智能升级变得更加广泛，并且随着越来越多的开发者熟悉将其添加到游戏中，我们可能会看到如果没有这些功能的支持，游戏的表现会更差。

此外，Nvidia和AMD等硬件公司将继续提升其AI升级技术，因为他们希望自己的解决方案受到开发人员的青睐。考虑到人工智能升级所带来的所有收益，原生分辨率游戏玩家面临着两重困境：他们不仅会遭受更差的性能，而且性能差距还将继续扩大。有人可能会说这只是GPU的生命周期。

蒂亚戈·特雷维桑/IDG

然而，尽管 Nvidia 的解决方案多么出色，AMD 仍然是一个重要的参与者，原因有一个：其独立桌面 GPU 的市场份额可能低于 Nvidia 的 GPU，但 AMD 在游戏机领域仍然表现出色。AMD 仍然是 PlayStation、Xbox 和 Steam Deck 的核心，AMD 在人工智能升级方面的成功只会进一步推动这些设备超越原生图形游戏。

当然，人工智能的升级并不完美。仍然可能会出现伪影和奇怪的性能问题，并且人工智能升级性能确实因开发人员而异。但随着采用率的增长和更多用户的依赖，原生图形将会步渡渡鸟的后尘。

如何立即开始使用人工智能升级

截至撰写本文时，体验 AI 升级的最佳方式是使用高端 GPU，例如 Nvidia GeForce RTX 40 系列中的 GPU。如果您的预算紧张，您还可以通过英特尔新发布的 Arc B580 GPU 开始受益于 AI 升级，而无需花太多钱。

已经有很多游戏支持 AI 升级，您可以在这些游戏的显示/图形设置中看到 Nvidia DLSS、AMD FSR 或 Intel XeSS。您将能够选择您满意的质量级别，这将决定性能。

布拉德·查科斯 / IDG

在大多数情况下，AI 升级将允许您以比硬件 GPU 在本机分辨率下通常允许的帧速率更高的帧速率运行游戏。例如，微软飞行模拟器在 4K 环境下，原生帧率约为 65 FPS，但使用 DLSS 3 和帧生成可达到 122 FPS - 显着提升，但也有一些您可能没有注意到的小缺点。

借助下一代 GPU，AI 升级将变得更好。这传闻 Nvidia GeForce RTX 5090 GPU拥有更先进的人工智能功能，包括更高级版本的DLSS。

光线追踪和路径追踪在过去几年中突然出现在游戏场景中，例如

赛博朋克2077和心灵杀手2众所周知，突出了这些功能。它们看起来令人印象深刻且美丽，但如果没有人工智能升级，即使是最好的 GPU 也会屈服。即便如此，Nvidia 很可能会在下一代产品中继续突破光线追踪的界限，在其 GeForce RTX 50 系列 GPU 中改进 RT 核心。

这将使人工智能升级对开发者和游戏玩家更具吸引力，而图形技术目前还无法实现。

出于上述所有原因，我预计 Nvidia、AMD 和 Intel 的下一代 GPU 将标志着 AI 升级的全面采用以及纯原生图形的永久淘汰。

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