DLSS/FSR（ディーエルエスエス/エフエスアール）

2025年10月28日

DLSS/FSR（ディーエルエスエス/エフエスアール）

英語表記: DLSS/FSR

概要

DLSS（Deep Learning Super Sampling）とFSR（FidelityFX Super Resolution）は、主にリアルタイムグラフィックス、特にゲームにおいて、画質を維持しつつ描画性能を劇的に向上させるための「超解像技術」の総称です。計算負荷が極めて高いレイトレーシング（光線追跡）を実用的なフレームレートで動作させるために不可欠な技術であり、グラフィックス（GPU, GPGPU, レイトレーシング）の分野におけるハイブリッドレンダリングの要として機能します。低い解像度で画像をレンダリングし、AIや高度なアルゴリズムを用いて、ターゲットとする高解像度（例：4K）まで賢く拡大・補完することで、高画質と高速性の両立を実現します。

詳細解説

DLSS/FSRは、現代のグラフィックスパイプライン、特に「レイトレーシングハードウェア」と「ハイブリッドレンダリング」の文脈において、性能のボトルネックを解消する救世主のような存在です。

1. ハイブリッドレンダリングにおける役割

レイトレーシングは、現実の光の挙動をシミュレートするため、極めて美しい影や反射を生成しますが、その計算量は膨大です。そのため、従来のラスタライゼーション技術と組み合わせて利用する「ハイブリッドレンダリング」が主流となっています。しかし、ハイブリッドレンダリングを採用しても、高解像度（4Kなど）で描画を行うと、フレームレートが大幅に低下し、ゲームやアプリケーションがカクついてしまいます。

DLSS/FSRの最大の目的は、この性能課題を解決することにあります。例えば、ユーザーが4Kディスプレイを使用していても、GPUは1080pなど低い解像度で描画処理（レイトレーシングを含む）を実行し、その結果をDLSSやFSRが4K相当に変換して出力します。これにより、GPUの負荷は大幅に軽減され、レイトレーシングを有効にした状態でも快適な動作速度を維持することが可能になるのです。これは、レイトレーシングを一般ユーザーに普及させる上で、欠かせない要素だと断言できます。

2. DLSS（NVIDIA）の仕組み

DLSSはNVIDIA独自の技術であり、同社のGeForce RTXシリーズに搭載されている専用のAI処理ユニット「テンサーコア（Tensor Cores）」を利用します。

AI学習: NVIDIAは事前にスーパーコンピュータを用いて、低解像度画像とそれに対応する完璧な高解像度画像を大量に学習させます。
推論実行: GPUが低解像度でレンダリングした画像データと、直前のフレームの動き（モーションベクトル）をテンサーコアに入力します。
超解像処理: テンサーコアは、学習済みのニューラルネットワークモデルに基づき、欠落しているピクセル情報を予測し、高解像度の画像を再構築します。

DLSSは専用ハードウェアとAIを用いるため、非常に高品質なアップスケーリングが可能であり、ディテールやアンチエイリアシング効果も向上することが多いのが特徴です。

3. FSR（AMD）の仕組み

FSRはAMDが開発した技術で、DLSSのように専用のAIハードウェア（テンサーコアなど）を必要としません。特定のGPUメーカーに依存しないオープンな技術であるため、NVIDIA製、AMD製、さらには統合型グラフィックスなど、幅広い環境で利用できる点が魅力です。

空間的/時間的アルゴリズム: FSRは、AIではなく高度な画像処理アルゴリズムを用いて超解像を実現します。特に、空間的な拡大アルゴリズム（画素間の補間）と、時間的なデータ（過去のフレーム情報）を組み合わせることで、拡大処理後の画像の品質を向上させています。
汎用性: FSRはGPUの汎用シェーダーユニットのみで動作するため、対応ハードウェアの制約が緩く、多くのユーザーに高速化の恩恵をもたらします。

DLSSとFSRはアプローチは異なりますが、「レイトレーシングの重さを克服し、ハイブリッドレンダリングの可能性を広げる」という点で共通の目標を持っています。

具体例・活用シーン

DLSS/FSRの技術は、まるで「高速な画像修正屋」を雇うようなものだと考えていただくと分かりやすいかもしれません。

例1：絵画の制作（アナログとの対比）

あなたが巨大な壁画（4K）を描くアーティストだと仮定します。
* レイトレーシングのみ（DLSS/FSRなし）: 完璧なディテールを最初から描こうとすると、非常に時間がかかり、1日に数ミリしか進まないかもしれません（フレームレートが低い状態）。
* ハイブリッドレンダリング + DLSS/FSR: まず、キャンバスに非常に正確な下書き（低解像度レンダリング）を迅速に描きます。そして、AIを搭載した超有能なアシスタント（DLSS/FSR）が、その下書きを元に、瞬時に、かつ元々4Kで描いたかのように詳細な色やテクスチャを補完して完成させてくれます。

このアシスタントのおかげで、あなたは本来必要な時間（計算量）の数分の一で、高品質な壁画を完成させることができるのです。これにより、レイトレーシングハードウェアの能力を最大限に引き出しながら、リアルタイムでの応答性を確保できるわけです。

例2：ゲームにおける活用

現在、多くのPCゲーム、特にレイトレーシングに対応したタイトル（例：『サイバーパンク2077』、『ホグワーツ・レガシー』など）では、DLSSまたはFSRのオプションが提供されています。

活用シーン: 4Kモニターでゲームをプレイする際、DLSSを「パフォーマンス」モードに設定すると、内部解像度が大幅に下がるにもかかわらず、見た目の画質劣化は最小限に抑えられ、フレームレートは2倍以上になることも珍しくありません。これにより、レイトレーシングによる美しい映像表現を、滑らかな操作性で体験できます。

例3：プロフェッショナル用途

DLSS/FSRの概念は、ゲームだけでなく、建築ビジュアライゼーションや製品デザインの分野でも重要です。リアルタイムで高品質なレンダリング結果を顧客に見せる際、DLSS/FSRを使えば、高価なハードウェアをさらに買い足すことなく、スムーズなリアルタイムウォークスルーを提供できます。これは、グラフィックス技術の応用範囲を広げる上で、非常に大きな貢献をしています。

資格試験向けチェックポイント

ITパスポート、基本情報技術者、応用情報技術者試験において、「DLSS/FSR」そのものが直接問われることは現時点では稀ですが、その背景にある技術概念は重要です。特に、グラフィックス（GPU, GPGPU, レイトレーシング）の分野における性能改善の取り組みとして理解しておくべきです。

超解像技術の目的: 「高負荷なグラフィックス処理（特にレイトレーシング）において、画質を維持しつつフレームレートを向上させる技術」として認識してください。これは、計算量と品質のトレードオフを解決する手法として問われる可能性があります。
GPGPUとAIの関連性: DLSSがNVIDIAの「テンサーコア」という専用ハードウェアとAI（ディープラーニング）を利用している点は、GPGPU（GPUを汎用計算に使う）の進化として重要です。AI処理がグラフィックスパイプラインに組み込まれている例として記憶しておきましょう。
ハイブリッドレンダリングとの関係: DLSS/FSRは、レイトレーシングとラスタライゼーションを組み合わせた「ハイブリッドレンダリング」を実用化するための性能補完技術である、という文脈を理解してください。
技術の分類: DLSS（AIベース、ハードウェア依存）とFSR（アルゴリズムベース、汎用性）の違いは、技術の選択肢として重要です。特にFSRの「ベンダー非依存性」は、オープンソースや標準化の文脈で問われる可能性があります。