Por qué el upscaling es el futuro aunque lo odies

Qué es realmente el upscaling (y qué no es)

Upscaling no es “hacer una imagen de baja resolución en alta resolución.” Esa es la frase de marketing. La frase útil es:
el upscaling es reasignar presupuesto. Gastas menos cómputo en rasterizado o sombreado a una resolución interna más baja,
y luego gastas algo de cómputo (y algo de metadatos extra) para reconstruir una salida de mayor resolución que parezca que no escatimaste.

En términos de producción, el upscaling es una estrategia de traslado de costes. Mueve trabajo desde la parte más cara de tu pipeline (sombreado por píxel, iluminación pesada,
recuentos altos de muestras) hacia algo que se pueda amortizar (acumulación temporal, reconstrucción guiada por vectores de movimiento, inferencia aprendida).
Si administras sistemas, ya has visto este patrón antes: haz menos trabajo por petición, cachea de forma más inteligente, aproxima cuando puedas,
y reserva fidelidad completa para los casos que la justifican.

Dos límites importan:

• El upscaling no es gratis. Consume tiempo de GPU, VRAM, ancho de banda y a menudo margen de calidad. Si ya estás limitado por ancho de banda,
  el titular de “FPS gratis” te hará daño de formas silenciosas.
• El upscaling no es puramente una característica gráfica. Es una característica del sistema. Cambia la latencia, el pacing de frames, el tráfico de memoria,
  la complejidad del render graph y cómo falla tu pipeline cuando las cosas se ponen apretadas.

Si lo odias porque parece hacer trampa, estás reaccionando a un problema real: es una capa de indirección entre “lo que renderizaste”
y “lo que ve el usuario”. Las capas ocultan complejidad hasta que dejan de hacerlo. Eso no es razón para evitarlas. Es razón para instrumentarlas.

Por qué “renderizar nativo simplemente” está perdiendo

El render nativo escala brutalmente con la resolución. Duplicar la resolución lineal implica cuadruplicar los píxeles. Eso ya es desagradable.
Ahora añade modelos de sombreado modernos, consultas de rayos, efectos en espacio de pantalla, anti-aliasing temporal y postprocesado.
No puedes “simplemente cuadruplicar” nada; amplificas la presión de ancho de banda de memoria, los fallos de caché y la sobrecarga de sincronización.

Mientras tanto, el mundo sigue enviando pantallas de mayor resolución. No solo monitores 4K: teléfonos, portátiles, televisores, cascos, pantallas de coche, paneles murales.
Si tu cadena de contenido apunta a “nativo en todas partes”, te estás comprometiendo a pagar el peor coste en todos lados.
Eso no es ambición. Es un cheque en blanco firmado a consumo energético.

El upscaling gana porque encaja en las limitaciones que todos fingen que son opcionales hasta que llegan las facturas:

• Energía: rendimiento por vatio es el verdadero producto. Tu GPU puede hacer cosas increíbles, pero la térmica negociará tu tiempo de frame.
• Ancho de banda: el ancho de banda de memoria suele ser el reactivo limitante. Renderizar más píxeles es principalmente “mover más bytes” disfrazado de matemáticas.
• Presupuestos de latencia: los usuarios son sensibles al pacing de frames y al lag de entrada mucho antes de poder articular qué está mal.
• Escala: cloud gaming, VDI y render remoto se preocupan más por la salida codificada y las restricciones de red que por la pureza nativa teórica.

Una idea parafraseada desde la perspectiva de fiabilidad, atribuida a Werner Vogels: todo falla, así que diseña para la falla y la recuperación.
El upscaling no es “perfecto.” Es sobrevivible—cuando lo tratas como un componente del sistema con modos de fallo conocidos.

Hechos interesantes y contexto histórico

• El upscaling de consumo temprano era mayormente interpolación simple. Durante años, los televisores usaron escaladores bilineales/bicúbicos que suavizaban detalles y amplificaban ringing.
  Esa “textura jabonosa” es la razón por la que la gente aún desconfía del upscaling por principio.
• Las pantallas de la era DVD hicieron mainstream a los escaladores. Cuando los paneles planos se volvieron HD, la mayoría del contenido no lo era. Los chips escaladores dedicados se convirtieron en una característica,
  no en un añadido.
• El anti-aliasing temporal (TAA) allanó el camino. Cuando los motores empezaron a depender de buffers de historia, vectores de movimiento y jitter, la reconstrucción se volvió culturalmente aceptable:
  “usa los últimos frames para arreglar este”.
• El rendering por tablero de ajedrez (checkerboard) se lanzó en títulos de consola importantes. Fue una respuesta práctica a presupuestos de hardware fijos: renderizar la mitad de los píxeles,
  reconstruir el resto y mantener estable el tiempo de frame.
• El aprendizaje profundo cambió la conversación de “adivinar” a “inferir”. Los modelos aprendidos pueden reconstruir detalle plausible—pero también introducen
  nuevas clases de artefactos tipo alucinación si reciben mal motion o profundidad.
• El escalado de resolución existía antes de ponerse de moda. La resolución dinámica en motores se ha usado como gobernador de tiempo de frame durante años,
  especialmente en escenas intensas de CPU donde aún quieres mantener ocupada la GPU pero sin sobrecargarla.
• Los codificadores de vídeo han sido “vecinos del upscaling” durante décadas. Técnicas como compensación de movimiento, predicción y filtrado temporal son
  esencialmente reconstrucción bajo restricciones. La superposición no es accidente.
• Las pantallas modernas a menudo escalan independientemente de tu opinión. Muchos televisores y monitores aplican escalado, nitidez y suavizado de movimiento a menos que se desactiven explícitamente.
  Puedes ser “anti-upscaling” y aun así recibir upscaling.

Cómo funciona el upscaling moderno en la práctica

El modelo mental honesto: reconstrucción más salvaguardas

Un upscaler moderno típicamente usa:

• Frame actual de baja resolución (color)
• Buffer de profundidad (o profundidad lineal)
• Vectores de movimiento (velocidad por píxel del frame anterior al actual)
• Exposición y máscaras reactivas (dónde no confiar en la historia: partículas, transparencias, UI)
• Buffers de historia (salida reconstruida previa)

El pipeline luego:

1. Reproyecta la historia en el frame actual usando vectores de movimiento.
2. Mezcla muestras actuales con la historia reproyectada, con heurísticas de confianza.
3. Aplica nitidez o reconstrucción de detalle.
4. Clampa y estabiliza para reducir parpadeo y ghosting.

Los upscalers aprendidos añaden un modelo que consume estas entradas y produce una imagen reconstruida. Eso puede mejorar el detalle fino y reducir el parpadeo,
pero también significa que ahora tienes una superficie de comportamiento del modelo: la calidad depende de la distribución de entrenamiento y de la corrección de las entradas.

Por qué los vectores de movimiento y la profundidad son determinantes

Si los vectores de movimiento están mal, el upscaler no está “un poco peor.” Es activamente dañino. Trae detalles del frame anterior al lugar equivocado,
emborrona bordes, deja estelas fantasma y rompe texto. Los errores de profundidad crean un manejo incorrecto de desocclusión—básicamente, el algoritmo insiste en que
algo debería seguir detrás de un objeto cuando ya no lo está, así que ves una masa temporal pegajosa.

Aquí es donde el ingeniero de almacenamiento que llevo dentro se irrita: la gente culpa al upscaler cuando la pipeline de metadatos está fallando.
Es como culpar al software de backups porque tu sistema de archivos mintió sobre el comportamiento de flush.

Por qué el upscaling también es una historia de E/S

El upscaling cambia los patrones de tráfico de memoria:

• Añades buffers de historia a resolución de salida (a menudo múltiples).
• Añades pases intermedios que leen/escriben texturas grandes.
• Aumentas cadenas de dependencia en el render graph, lo que puede incrementar burbujas GPU si la planificación no es precisa.

Cuando los equipos dicen “se ve bien pero el rendimiento no mejoró,” a menudo es porque el render está limitado por ancho de banda. Bajar la resolución interna
reduce el trabajo de shaders, pero el tráfico de memoria para reconstrucción y postprocesado sigue siendo alto. Moviste el cuello de botella, no lo eliminaste.

Broma #1: El upscaling es como la compresión—no lo notas hasta que alguien te envía una captura para demostrar que deberías notarlo.

Dónde falla: artefactos, latencia y confianza

Taxonomía de artefactos que deberías usar realmente

Trata los artefactos como incidentes: nómbralos, clasifícalos y deja de discutir en adjetivos.

• Ghosting: estelas detrás de objetos en movimiento. Normalmente vectores de movimiento malos, máscaras reactivas faltantes o peso de historia demasiado agresivo.
• Shimmering: parpadeo de detalle subpíxel (cierres, cables finos). A menudo estabilidad de historia insuficiente, nitidez agresiva o desajuste de jitter.
• Disocclusion smear: cuando un objeto se mueve y el fondo “tarda un momento” en aparecer. Desajuste de profundidad/movimiento o falta de detección de desocclusión.
• Edge ringing: halos por la nitidez. A menudo un problema de tuning; a veces intencional y aún así incorrecto.
• Specular crawl: reflejos que bailan al mover la cámara. La reconstrucción tiene problemas porque lo especular depende de la vista y es ruidoso.
• Corrupción de UI: elementos HUD siendo reconstruidos como si fueran del mundo. Normalmente separación de capas o orden de composición incorrectos.

Latencia: la parte que la gente finge que no existe

El upscaling puede incrementar la latencia de dos maneras:

• Aumento del tiempo de frame: el pase de upscaler en sí cuesta tiempo, especialmente a resoluciones de salida altas.
• Aumento de profundidad del pipeline: los enfoques temporales dependen de frames anteriores, y eso puede empeorar la percepción de respuesta cuando se combina
  con colas, triple buffering o comportamiento VRR.

Aún puedes salir ganando en latencia porque una resolución interna menor puede reducir el tiempo de sombreado pesado. Pero no asumas.
Mide de extremo a extremo: muestreo de entrada → simulación → renderizado → pantalla. Si solo mides kernels de GPU, estás haciendo teatro de rendimiento.

Confianza: tus usuarios perdonarán menor fidelidad antes que la inestabilidad

La gente tolera “un poco más suave.” No toleran “a veces se ve roto.” Los artefactos temporales dañan especialmente la confianza porque se sienten como fallos.
Tu objetivo es calidad consistente, no calidad máxima en una trayectoria de cámara perfecta.

Tres mini-historias corporativas desde el campo

Mini-historia 1: El incidente causado por una suposición errónea

Un equipo de producto mediano lanzó una función de visualización remota para modelos industriales. El pipeline era directo:
renderizar en GPU, escalar a 4K, codificar, transmitir a clientes. Probaron en algunos monitores. Todo parecía “bien.”
Luego un cliente lo usó en una pantalla de alta frecuencia con refresh variable activado y empezó a reportar “estelas fantasma” intermitentes detrás de piezas en movimiento.

La suposición del equipo fue simple: los vectores de movimiento son correctos porque el renderer ya los producía para TAA.
Desafortunadamente, estaban generando vectores de movimiento en espacio de objeto y luego aplicando una transformación de cámara tardía en otra etapa.
En panorámicas rápidas y en subensamblajes animados, los vectores eran coherentes pero incorrectos—consistente y eso es lo peor.

Soporte lo escaló como “bug del upscaler.” Ingeniería respondió “pero solo pasa en la configuración de ese cliente.”
Operaciones se involucró porque el incidente impactaba al cliente y bloqueaba una renovación. Capturamos volcados de frame,
validamos vectores de movimiento visualmente y encontramos que los vectores estaban invertidos para una ruta de render utilizada solo cuando cierta bandera de optimización estaba activada.

La solución no fue afinar el upscaler. La solución fue corregir el espacio de coordenadas de la velocidad y añadir un modo de validación que sobreponga vectores de movimiento
en colores brillantes durante QA. Después de eso, el upscaler se comportó. El cliente dejó de ver fantasmas y el equipo dejó de llamarlo “aleatorio.”

Mini-historia 2: La optimización que salió mal

Otra organización quería más FPS en una aplicación con mucha UI ejecutándose en GPUs integradas. Alguien propuso un truco ingenioso:
renderizar la UI a resolución nativa, renderizar la escena 3D a baja resolución, escalar solo el 3D y luego componer la UI encima.
¿Lo mejor de ambos mundos, verdad?

En laboratorio fue genial. En producción, vieron tartamudeos periódicos y pacing de frames bizarro. El FPS medio mejoró, pero el percentil 99 empeoró.
Los usuarios se quejaron más, no menos. Eso es el equivalente de rendimiento a “ahorramos comprando neumáticos más baratos.”

La causa raíz fue ancho de banda y sincronización. La tubería dividida introdujo objetivos de render adicionales y forzó lecturas extra GPU<->GPU de memoria.
Peor aún, el pase de compositor se volvió una barrera dura: tenía que esperar la salida del upscaler, luego mezclar la UI, luego postprocesar y luego presentar.
Las GPUs integradas son alérgicas a pases extra que tocan superficies grandes.

La solución eventual fue aburrida: reducir el número de targets intermedios, fusionar pases donde fuera posible y permitir que la UI se renderizara en un plano separado
que la capa de presentación pudiera superponer sin forzar composición de cuadro completo cada vez. La optimización salió mal porque optimizó para “trabajo medio”
en lugar de “peor planificación.”

Mini-historia 3: La práctica aburrida pero correcta que salvó el día

Un equipo de plataforma gestionaba una flota de estaciones de trabajo GPU usadas por artistas. Introdujeron upscaling en toda la flota para mantener las máquinas viables más tiempo.
Predeciblemente, una semana después: “a veces se ve raro.” La tentación fue empezar a girar perillas de calidad globalmente y esperar lo mejor.

En cambio, hicieron algo dolorosamente poco sexy: crearon una pipeline de captura reproducible. Cada informe de bug tenía que incluir una captura corta:
resolución interna de render, resolución de salida, visualización de vectores de movimiento, visualización de profundidad y la instantánea exacta de configuración.
También fijaron versiones de driver y desplegaron cambios usando un anillo por etapas (10% → 50% → 100%).

Dos meses después, una actualización de driver introdujo una regresión en una ruta de formato de textura usada por el buffer de historia. El síntoma parecía “parpadeo aleatorio”
pero solo en ciertas GPUs. Porque tenían fijado el driver y rollout por etapas, golpeó primero al anillo del 10%. Correlacionaron la regresión con el bump de driver,
hicieron rollback en horas y evitaron una semana de discusiones improductivas.

La práctica aburrida salvó el día: capturas deterministas, snapshots de configuración y despliegue por etapas. Nadie recibió un premio de rendimiento.
Todos cumplieron sus plazos.

Playbook de diagnóstico rápido: qué verificar primero/segundo/tercero

Cuando el upscaling “no ayuda”, “se ve mal” o “añade stutter”, no empieces con ajustes subjetivos. Empieza identificando el cuello de botella.
Quieres responder tres preguntas: qué limita el throughput, qué rompe las entradas de reconstrucción,
y qué desestabiliza el pacing de frames.

Primero: confirma la clase de cuello de botella (GPU compute vs GPU bandwidth vs CPU vs I/O)

• Revisa utilización de GPU, clocks y límites de potencia bajo carga.
• Revisa uso de VRAM y carga del controlador de memoria; busca saturación de ancho de banda.
• Revisa tiempo de frame en CPU y si el hilo de render está bloqueado por sincronización.
• Verifica si realmente estás ejecutando a la resolución interna prevista.

Segundo: valida las entradas de reconstrucción (vectores de movimiento, profundidad, máscaras reactivas)

• Visualiza los vectores de movimiento; busca discontinuidades, inversión o vectores faltantes en objetos animados.
• Valida la estabilidad del buffer de profundidad; asegura el espacio y la precisión correctos.
• Confirma la separación UI/transparencias; asegúrate de que el upscaler no acumule historia del HUD.

Tercero: aisla las fuentes de stutter (pacing de frames, modo de present, profundidad de cola)

• Revisa el modo de present (mailbox/fifo/immediate), VRR e interacciones con limitadores de frames.
• Busca picos periódicos por compilación de shaders, streaming, garbage collection o paging.
• Verifica que la resolución dinámica no esté oscilando (thrashing) alrededor de umbrales.

Broma #2: Resolución dinámica sin histéresis es como autoescalado sin cooldowns—técnicamente responsivo, emocionalmente agotador.

Tareas prácticas: comandos, salidas, qué significa, qué decides

Estas son tareas de campo que puedes ejecutar en estaciones Linux y servidores GPU. El punto no es el comando; es la decisión que sigue.
No recojas métricas para admirarlas. Recolecta métricas para cambiar algo.

Task 1: Identify the GPU and driver actually in use

cr0x@server:~$ nvidia-smi -L
GPU 0: NVIDIA RTX A4000 (UUID: GPU-1c2d3e4f-...)

Output means: Confirms which GPU the system sees and enumerates. If you expect multiple GPUs or a different model, stop here.

Decision: If the GPU is not what you planned (wrong SKU, iGPU active, passthrough miswired), fix inventory or BIOS/driver configuration before tuning upscaling.

Task 2: Check if you’re power-limited (hidden performance killer)

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=clocks.sm,clocks.mem,power.draw,power.limit,utilization.gpu --format=csv
clocks.sm [MHz], clocks.mem [MHz], power.draw [W], power.limit [W], utilization.gpu [%]
1410, 7001, 138.42, 140.00, 97

Output means: GPU is near the power limit; clocks may be lower than boost expectations.

Decision: If power.draw is riding power.limit, upscaling gains may be muted. Consider adjusting power cap (if allowed), improving cooling, or choosing a cheaper upscaler mode.

Task 3: Detect VRAM pressure and paging risk

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=memory.total,memory.used,memory.free --format=csv
memory.total [MiB], memory.used [MiB], memory.free [MiB]
16376, 15420, 956

Output means: You’re close to full VRAM. Upscaling adds history buffers; you may be triggering eviction or compression.

Decision: Reduce output resolution, reduce history buffer formats, lower texture quality, or switch to a mode with fewer buffers. Don’t “just sharpen more.”

Task 4: Confirm PCIe link width/speed (yes, this still bites people)

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d PCI | sed -n '1,40p'
PCI
    Bus                          : 0x01
    Device                       : 0x00
    Domain                       : 0x0000
    Bus Id                       : 00000000:01:00.0
    PCIe Generation
        Max                      : 4
        Current                  : 1
    Link Width
        Max                      : 16x
        Current                  : 1x

Output means: The GPU is running at Gen1 x1. That is not “suboptimal.” That is a crime scene.

Decision: Reseat hardware, fix BIOS settings, check risers, or move slots. Until this is corrected, any upscaling discussion is cosplay.

Task 5: Check CPU saturation and thread contention

cr0x@server:~$ mpstat -P ALL 1 3
Linux 6.5.0 (server) 	01/21/2026 	_x86_64_	(16 CPU)

12:10:01 PM  CPU  %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %idle
12:10:02 PM  all  68.2  0.0   9.1   0.3    0.0  0.6   0.0   21.8
12:10:02 PM    7  99.0  0.0   1.0   0.0    0.0  0.0   0.0    0.0

Output means: One core is pegged (likely render thread or main thread), while others are less busy.

Decision: Upscaling won’t fix a CPU bottleneck. Reduce draw calls, fix scene traversal, move work off the main thread, or increase simulation tick budget.

Task 6: Catch CPU stalls on disk I/O (streaming can mimic upscaler stutter)

cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.5.0 (server) 	01/21/2026 	_x86_64_	(16 CPU)

Device            r/s   rkB/s   rrqm/s  %rrqm r_await rareq-sz  w/s   wkB/s  w_await wareq-sz  aqu-sz  %util
nvme0n1         85.0  4200.0     0.0    0.0    2.10    49.4   6.0   512.0    1.80    85.3    0.18   22.0

Output means: Healthy awaits and utilization. If you saw r_await spikes (tens/hundreds ms), streaming could be causing hitching.

Decision: If storage is spiking, prefetch assets, increase cache, fix filesystem mount options, or move hot data to faster NVMe. Don’t blame “upscaling stutter” yet.

Task 7: Verify you’re not swapping under VRAM/RAM pressure

cr0x@server:~$ free -h
               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            62Gi        58Gi       1.2Gi       1.1Gi       2.9Gi       2.3Gi
Swap:           16Gi       4.0Gi        12Gi

Output means: Swap is in use; available RAM is low. This can add periodic stalls that look like frame pacing issues.

Decision: Reduce memory footprint, fix leaks, adjust caching, or add RAM. Upscaling won’t outrun swapping.

Task 8: Find periodic hitches (kernel + userspace view)

cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | tail -n 12
[Tue Jan 21 12:11:02 2026] nvidia-modeset: WARNING: GPU:0: Corrected ECC error detected
[Tue Jan 21 12:11:04 2026] watchdog: BUG: soft lockup - CPU#7 stuck for 22s! [render-thread:24119]

Output means: Hardware or driver-level issues and a CPU soft lockup. This is not a “quality setting” problem.

Decision: Treat as an incident: isolate machine, update/rollback driver, run hardware diagnostics, check thermals, and stop tuning reconstruction parameters.

Task 9: Inspect GPU throttling reasons (thermals vs power vs reliability)

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d PERFORMANCE | sed -n '1,120p'
Performance State                          : P2
Clocks Throttle Reasons
    Idle                                   : Not Active
    Applications Clocks Setting            : Not Active
    SW Power Cap                           : Active
    HW Thermal Slowdown                    : Not Active
    HW Power Brake Slowdown                : Not Active

Output means: Software power cap throttling is active; GPU can’t sustain requested clocks.

Decision: Confirm power policy; on managed fleets, ensure consistent power limits across hosts. If you can’t change it, tune for it: lower output res or lighter upscaler.

Task 10: Check display server and compositing path (latency ambush)

cr0x@server:~$ echo $XDG_SESSION_TYPE
wayland

Output means: You’re on Wayland; compositing behavior differs from X11 and can affect presentation timing.

Decision: If low-latency is critical, test both Wayland and X11, and verify compositor settings (vsync, triple buffering). Don’t compare apples to composited oranges.

Task 11: Detect GPU memory errors (silent corruption becomes “weird upscaling”)

cr0x@server:~$ sudo journalctl -k -g NVRM --since "1 hour ago" | tail -n 8
Jan 21 12:07:13 server kernel: NVRM: Xid (PCI:0000:01:00): 79, pid=24119, GPU has fallen off the bus.

Output means: The GPU crashed off the bus. Any artifact report in this window is noise.

Decision: Stop. Fix hardware stability (PCIe, power, thermals, driver). Upscaling tuning is irrelevant until the platform is stable.

Task 12: Confirm resolution and refresh from the OS point of view

cr0x@server:~$ xrandr --current | sed -n '1,25p'
Screen 0: minimum 8 x 8, current 3840 x 2160, maximum 32767 x 32767
DP-0 connected primary 3840x2160+0+0 (normal left inverted right x axis y axis) 600mm x 340mm
   3840x2160     60.00*+  59.94

Output means: Output resolution is 4K at 60 Hz. If you expected 120 Hz, your frame pacing analysis must change.

Decision: Fix refresh mismatches before diagnosing “microstutter.” Also decide whether upscaling is targeting 60 Hz consistency or higher refresh targets.

Task 13: Check if the CPU is frequency-throttled (laptops and dense racks)

cr0x@server:~$ sudo turbostat --Summary --quiet --show CPU,Avg_MHz,Bzy_MHz,TSC_MHz,PkgWatt -i 2 -n 3
CPU Avg_MHz Bzy_MHz TSC_MHz PkgWatt
-     980    2100    2800    34.12

Output means: Average MHz is low; CPU may be power-managed, causing intermittent main-thread delays.

Decision: Set an appropriate governor, review BIOS power policy, or adjust workload scheduling. Upscaling doesn’t fix a CPU that’s napping.

Task 14: Spot network-induced stutter in remote rendering (VDI/cloud)

cr0x@server:~$ ping -c 5 client01
PING client01 (10.20.1.55) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 10.20.1.55: icmp_seq=1 ttl=64 time=2.14 ms
64 bytes from 10.20.1.55: icmp_seq=2 ttl=64 time=2.07 ms
64 bytes from 10.20.1.55: icmp_seq=3 ttl=64 time=18.92 ms
64 bytes from 10.20.1.55: icmp_seq=4 ttl=64 time=2.12 ms
64 bytes from 10.20.1.55: icmp_seq=5 ttl=64 time=2.11 ms

Output means: One latency spike. For interactive streaming, spikes matter more than averages.

Decision: If spikes correlate with “stutter,” fix network QoS, Wi‑Fi contention, or routing. Upscaling is not your biggest problem; jitter is.

Errores comunes: síntoma → causa raíz → solución

1) “El upscaling se ve borroso cuando la cámara se mueve”

Síntoma: el detalle fino se vuelve una papilla durante el movimiento y luego vuelve al parar.

Causa raíz: acumulación temporal excesiva, vectores de movimiento incorrectos o falta de máscaras reactivas para transparencias en movimiento.

Solución: valida la velocidad en el espacio correcto; limita la contribución de historia en desocclusiones; añade máscaras reactivas para partículas y superficies transparentes; reduce el peso de historia durante movimientos rápidos de cámara.

2) “Texto y UI fantasean o parpadean”

Síntoma: bordes del HUD con estelas o parpadeo; fuentes pequeñas inestables.

Causa raíz: la UI se está alimentando en la historia del upscaler o está siendo jittereada como contenido 3D.

Solución: renderiza la UI a resolución de salida después del upscaler; desactiva jitter para la UI; asegura composición de capas correcta y manejo de alpha.

3) “FPS mejoró pero se siente peor”

Síntoma: mayor FPS medio, peor sensación de fluidez.

Causa raíz: peor pacing de frames debido a pases adicionales, colas o thrash de resolución dinámica.

Solución: mide percentiles de tiempo de frame; añade histéresis a resolución dinámica; reduce barreras en el render-graph; elige el modo de present consistente con objetivos de latencia.

4) “No hay ganancia de rendimiento”

Síntoma: resolución interna reducida, pero el tiempo de frame apenas cambia.

Causa raíz: carga limitada por ancho de banda, post-procesado pesado a resolución de salida o cuello de botella en CPU.

Solución: perfila ancho de banda de memoria; reduce pases a resolución de salida (SSR, SSAO, volumétricos); optimiza envío de draw calls desde CPU; considera enfoques foveated donde aplique.

5) “Chisporroteo aleatorio en reflejos especulares”

Síntoma: brillos que parpadean, especialmente en metales o superficies mojadas.

Causa raíz: especular dependiente de la vista + muestras insuficientes + inestabilidad temporal; la nitidez amplifica el ruido.

Solución: aumenta estabilidad vía antialiasing especular, clamp/reducción de shimmer, o reduce la nitidez; considera renderizar especular a mayor resolución interna o usar denoisers correctamente.

6) “Artefactos solo en ciertas máquinas”

Síntoma: mismo build, calidad diferente en la flota.

Causa raíz: deriva de versiones de driver, diferente escalado en la tubería de display, límites de potencia o manejo de espacio de color incorrecto.

Solución: fija drivers; estandariza ajustes de display; captura snapshots de configuración; prueba con el mismo modo de present y pipeline de color.

7) “Se ve sobresaturado y crujiente por exceso de nitidez”

Síntoma: halos alrededor de bordes, ruido amplificado.

Causa raíz: nitidez aplicada después de la reconstrucción sin límites content-aware; tuning por defecto demasiado agresivo.

Solución: reduce la nitidez; aplica nitidez adaptativa; clampa según luminancia y detección de bordes; ofrece presets por tipo de contenido.

8) “El motion blur se ve mal con upscaling”

Síntoma: estelas de blur duplicadas o emborronadas de forma extraña.

Causa raíz: el pase de blur espera vectores de movimiento nativos o un orden de composición previo al upscale.

Solución: verifica el orden de pases; asegura que los vectores de movimiento coincidan con la resolución del pase que los consume; considera aplicar motion blur a resolución interna y luego reconstruir, o mover el blur después del upscale con los vectores correctos.

Listas de verificación / plan paso a paso

Paso a paso: adoptar upscaling sin que te llamen a las 2 a.m.

1. Define el objetivo en una sola frase.
   Ejemplo: “Mantener 16.6 ms de frame time a 4K de salida en GPUs de gama media sin ghosting visible en la UI.”
2. Elige una escena base y una escena de peor caso.
   Base para pruebas de regresión; peor caso para planificación de capacidad.
3. Instrumenta percentiles de tiempo de frame, no solo FPS promedio.
   Rastrea P50/P95/P99 y la varianza present-to-present.
4. Valida entradas primero: vectores de movimiento, profundidad, máscaras de desocclusión.
   Añade vistas de depuración que QA pueda capturar sin builds especiales.
5. Presupuesta VRAM explícitamente.
   Los buffers de historia a resolución de salida pueden sorprender. Documenta formatos, cantidad y tiempo de vida.
6. Elige un modo por defecto con prudencia.
   Los ajustes “Equilibrado” ganan. Los defaults “Ultra Performance” generan tickets.
7. Añade histéresis y límites de tasa a la resolución dinámica.
   Trátalo como autoscaling: evita la oscilación.
8. Gatea los rollouts.
   Canary primero, luego expansión por etapas. Rastrea quejas de artefactos como métrica.
9. Estandariza drivers y ajustes en la flota.
   Si permites deriva, depurarás “bugs” que son en realidad desajustes de versión.
10. Define rutas de escape.
    Un toggle en tiempo de ejecución para desactivar upscaling, una resolución de fallback segura y una configuración conocida buena.

Checklist: validación de calidad antes de enviar

• UI renderizada después del upscale; sin jitter aplicado a la capa UI.
• Vectores de movimiento correctos para meshes skinned, cortes de cámara y transformaciones animadas.
• Máscaras reactivas cubren partículas, transparencias y texturas animadas.
• No reutilizar historia a través de cortes de cámara (reset explícito en corte).
• Nitidez afinada por clase de contenido; evita halos de talla única.
• Pruebas de regresión basadas en capturas incluyen panorámicas rápidas, geometría fina y escenas con mucho especular.

Checklist: validación de rendimiento antes de enviar

• Mide percentiles de tiempo de frame y picos de peor caso.
• Confirma que no estás limitado por potencia/estrangulamiento térmico en entornos objetivo.
• Confirma margen de VRAM bajo escenas de peor caso.
• Confirma que el modo de present y comportamiento del compositor coinciden con tus objetivos de latencia.
• Valida rendimiento en versiones representativas de drivers (o fíjalas).

Preguntas frecuentes

1) ¿Es el upscaling “4K falso”?

Es 4K reconstruido. La salida tiene píxeles 4K; la pregunta es si esos píxeles representan la verdad o detalle plausible. Para la mayoría del contenido, la plausibilidad gana.
Para trabajo forense (imagen médica, UI con precisión por píxel, cierto CAD) puede que necesites rutas nativas.

2) ¿Por qué a veces el upscaling se ve peor que simplemente bajar resolución?

Porque la reconstrucción puede fallar de forma ruidosa. Bajar resolución es una degradación consistente. La reconstrucción introduce artefactos temporales que el cerebro marca como “incorrecto”,
especialmente ghosting y shimmering. Arregla entradas (movimiento/profundidad/máscaras) antes de afinar filtros.

3) ¿El upscaling siempre mejora el rendimiento?

No. Si estás limitado por ancho de banda o CPU, puede que veas poco beneficio. El upscaling reduce el coste de sombreado, pero puede añadir pases a resolución completa y tráfico de memoria extra.
Perfila antes de prometer milagros.

4) ¿El upscaling temporal es inherentemente lento?

Las técnicas temporales dependen de la historia, pero eso no significa automáticamente mayor latencia de entrada. La latencia viene del tiempo de frame y la profundidad de cola.
Si el upscaling reduce el tiempo de frame más de lo que añade, la latencia puede mejorar. Mide de extremo a extremo.

5) ¿Por qué las líneas finas y vallas parpadean tanto?

Son detalles subpíxel que se mueven a través de la rejilla de muestreo. Si tu patrón de jitter, el peso de historia y la nitidez no están afinados,
la reconstrucción no puede estabilizarlos. La solución suele ser menos nitidez y mejores heurísticas de estabilidad, no “modo más agresivo.”

6) ¿Cuál es la causa raíz más común del ghosting?

Vectores de movimiento malos—espacio equivocado, faltantes en ciertos objetos o no reiniciados en cortes de cámara. En segundo lugar están las máscaras reactivas faltantes en transparencias/partículas.

7) ¿Cómo deberíamos elegir modos de calidad por defecto para un producto?

Predomina la estabilidad. Elige el modo que evite artefactos en las peores escenas, no el que se vea mejor en una captura estática.
Ofrece opciones avanzadas para usuarios expertos, pero no las pongas como baseline.

8) ¿Podemos hacer upscaling y aun así tener UI pixel-perfect?

Sí: renderiza la UI a resolución de salida después del upscaler y mantén la UI fuera de la historia jittered/temporal. Trata la UI como un plano separado con sus propias reglas.

9) ¿Y las TVs—están haciendo lo mismo que los upscalers de GPU?

Conceptualmente sí (reconstrucción bajo restricciones), pero las entradas difieren. Las TVs normalmente no tienen vectores de movimiento ni profundidad del renderer.
Infieren movimiento desde la secuencia de vídeo, por eso el upscaling de TV puede fallar con texto fino y ruido de compresión.

10) ¿Cuál es la forma más amigable para SRE de desplegar upscaling en una flota?

Canary, rollout por etapas, fijado de drivers, reportes de bugs basados en capturas y un kill switch duro. Debes poder revertir rápido cuando aparezca una regresión.

Conclusión: próximos pasos que realmente puedes hacer

El upscaling es el futuro porque es la única estrategia que respeta las limitaciones reales: energía, ancho de banda y percepción humana.
Puedes odiar el argumento estético y aun así aceptar el argumento operativo. Los píxeles nativos no escalan. Los presupuestos sí.

Pasos prácticos siguientes:

• Instrumenta el pacing de frames (Tiempos P95/P99) y correlaciónalo con cambios de modo del upscaler.
• Valida vectores de movimiento y profundidad con overlays de depuración antes de afinar filtros.
• Audita el margen de VRAM y cuenta buffers de historia como si contaras réplicas en un datastore.
• Fija y etapa actualizaciones de drivers para distinguir “regresión” de “el portátil de alguien se está sobrecalentando.”
• Añade histéresis a la resolución dinámica para que no oscile y cree stutter autoinfligido.
• Mantén la UI fuera de la historia temporal. UI pixel-perfect es una decisión de política, no una esperanza.

El upscaling no es magia. Es ingeniería. Trátalo como una dependencia de producción—entradas, presupuestos, rollouts, rollback—y deja de ser una pelea.
Se convierte en palanca.