Dans le domaine des technologies qui améliorent le nombre d’images par seconde sans (trop) dégrader la qualité d’image, le DLSS, de Nvidia, est à la fois la technologie la plus ancienne, mais aussi la plus complète et la plus mature.
Mais ses concurrents Intel et AMD développent, eux aussi, des technologies similaires. Comme le FidelityFX Super Resolution – FSR –, d’AMD, qui passera très prochainement en version 2.0 comme vient de l’annoncer l’entreprise.
Sur le même principe que le DLSS, le FSR calcule une image en moindre définition que celle de l’écran cible, et y met un coup de baguette magique pour agrandir proprement cette image – on parle de mise à l’échelle ou d’« upscaling » dans le jargon.
Dans sa version 1.0, le FSR était déjà plus ouvert que le DLSS, puisqu’il fonctionne sur tous les GPU – oui, même ceux des concurrents d’AMD. Mais il était bien moins performant, notamment en matière de qualité d’image. Là où Nvidia et les développeurs de jeux bâtissent des modèles DLSS spécifiques à chaque titre, le FSR 1.0 était moins sur mesure et plus basique.
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FSR 2.0 va demeurer une technologie ouverte à tous les GPU, mais il devient plus sélectif en matière de titres. Il faut désormais une implémentation spécifique à chaque jeu pour que cette palette d’outils soit active – nous ne savons pas s’il s’agit d’une implémentation triviale ou si, à l’instar du DLSS, cela requiert beaucoup de temps et de sueur.
Les vecteurs à la rescousse, mais toujours pas de ML
La grosse nouveauté apportée par FSR 2.0 est l’ajout de données dites temporelles – en gros, des vecteurs qui caractérisent le déplacement des pixels. Alors que FSR 1.0 se concentrait sur l’amélioration de chaque image de manière indépendante – données spatiales : on applique des filtres d’agrandissement sur chaque trame – FSR 2.0 utilise des vecteurs pour « suivre » les pixels. Cela permet d’anticiper des calculs et cela améliore la qualité (plus besoin de Temporal Anti-Aliasing – TAA – par exemple).
Cela étant, par son caractère universel, FSR 2.0 n’utilise aucun réseau neuronal pour améliorer la qualité d’image – le gros point fort de la solution de Nvidia.
Logique en un sens : aucune carte Radeon ne dispose de ce type d’unité de calcul. Si la qualité d’image d’une génération de FSR à l’autre devrait être améliorée, le DLSS et les puces de Nvidia – qui intègre des unités de calcul d’apprentissage machine (ML) – ont toujours, sur le papier, l’avantage en matière de rapidité et de précision. donc de qualité.
Il reste donc à attendre l’arrivée de FSR 2.0 au cours du prochain trimestre, et à caractériser, jeux à l’appui, les gains de performances de chaque solution. Ainsi que les différences de qualité d’image, la difficulté étant de déterminer, titre par titre, si elles sont vraiment perceptibles.
Pour l’heure, la seule démonstration est la vidéo YouTube ci-dessus présentant l’implémentation de FDR 2.0 dans le jeu Deathloop des Français d’Arkane. Espérons qu’AMD produise rapidement des versions bêta ainsi que des fichiers téléchargeables (sans compression appliqué) pour analyser les résultats à la loupe.
En tous les cas, entre le DLSS, de Nvidia, le FSR, d’AMD, et le XeSS, d’Intel (Xe Super Sampling), il semble clair que ces « astuces » d’upscaling sont, comme la réduction de la finesse de gravure, une piste majeure pour améliorer les performances des puces.
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