DLSS: La technologie qui change la donne pour les jeux améliorés

Les DLS de Nvidia, ou super échantillonnage de Deep Learning, ont révolutionné les jeux PC. Cette technologie stimule considérablement les performances et la qualité d'image, prolongeant la durée de vie des cartes graphiques NVIDIA - à condition que le jeu le prend en charge, un nombre en croissance constante.

Depuis ses débuts en 2019, DLSS a subi des mises à jour substantielles, ce qui a un impact sur ses fonctionnalités, son efficacité et sa différenciation des générations de cartes RTX. Ce guide détaille DLSS, son fonctionnement, ses variations et sa pertinence, même pour les utilisateurs non-Nvidia.

• Contributions supplémentaires de Matthew S. Smith. *

Comprendre DLSS

DLSS, ou Deep Learning Super l'échantillonnage, est le système propriétaire de Nvidia pour améliorer les performances et les visuels de jeu. "Super Sampling" fait référence à son émission intelligente à des résolutions plus élevées avec des frais généraux minimaux, grâce à un réseau neuronal formé sur des données de jeu approfondies.

Initialement axé sur l'amélioration de l'échelle, DLSS intègre désormais des fonctionnalités telles que la reconstruction DLSS Ray (Éclairage et ombres AI-Enhanced), la génération de trame DLSS et la génération multi-trames (cadres insérés en AI pour FPS plus élevé) et DLAA (apprentissage en profondeur anti-aliasing, combinaison Améliorations de la qualité d'image avec un anti-aliasing amélioré pour les visuels supérieurs que la résolution native).

La super résolution, particulièrement cruciale avec le traçage des rayons, est sa caractéristique la plus importante. Les jeux soutenus par DLSS proposent généralement des modes comme Ultra Performance, Performance, Balanced et Quality. Ces modes rendent à des résolutions plus faibles (atteignant des FP plus élevés) et haut de gamme vers la résolution native en utilisant l'apprentissage automatique. Par exemple, dans Cyberpunk 2077 à 4K avec la qualité DLSS, le jeu s'accompagne de 1440p, puis passe à 4k, ce qui a entraîné des fréquences d'images nettement plus élevées.

Cependant, le rendu neuronal de DLSS diffère des méthodes plus anciennes comme le rendu à damier. Il peut ajouter des détails invisibles à la résolution native sans DLSS, en préservant les détails perdus avec d'autres techniques d'échelle. Les artefacts potentiels comme les ombres "bouillonnants" ou les lignes vacillantes ont été considérablement atténuées, en particulier dans DLSS 4.

DLSS 3 contre DLSS 4: un saut générationnel

La série RTX 50 a introduit DLSS 4, révolutionnant le modèle AI sous-jacent. Pour comprendre l'impact, examinons les moteurs d'IA.

DLSS 3 (y compris DLSS 3.5 avec génération de trame) a utilisé des réseaux de neurones convolutionnels (CNNS). Formé sur de vastes données de jeux vidéo, CNNS a analysé les scènes, les relations spatiales, les bords et autres éléments. Cependant, les progrès de l'apprentissage automatique ont nécessité un changement.

DLSS 4 utilise des réseaux de transformateurs (TNNS), bien plus puissants. En analysant deux fois les paramètres, les TNN offrent une compréhension de scène plus profonde. Cela permet une interprétation plus sophistiquée, y compris des modèles à longue portée, entraînant un traitement supérieur et amélioré les aspects DLSS.

Ce nouveau modèle améliore l'échantillonnage DLSS et la reconstruction des rayons DLSS, la préservation des détails fins et la réduction des artefacts. Le TNN de DLSS 4 améliore également considérablement la génération de trame. Alors que DLSS 3.5 a inséré des trames uniques, DLSS 4 génère quatre cadres artificiels par cadre rendu (génération multi-trames DLSS), doublement ou triplé des fréquences d'images.

Nvidia Reflex 2.0 minimise la latence des entrées, répondant aux préoccupations concernant le décalage. Bien que les fantômes mineurs puissent se produire, en particulier dans les paramètres de génération de trame supérieurs, NVIDIA permet aux utilisateurs d'ajuster la génération de trame pour correspondre au taux de rafraîchissement de leur moniteur, empêchant des problèmes comme la déchirure d'écran.

La génération multi-trames DLSS est exclusive à la série RTX 50, mais les avantages améliorés du modèle TNN sont disponibles pour la reconstruction DLSS Super Resolution et DLSS Ray via l'application NVIDIA, qui permet également DLSS Ultra Performance et DLAA lorsqu'ils sont non soutenus.

La signification des DLS pour le jeu

DLSS est transformateur pour les jeux PC. Pour les cartes NVIDIA de milieu de gamme ou bas de gamme, il débloque des paramètres graphiques et des résolutions plus élevés. Il prolonge également la durée de vie du GPU, maintenant les fréquences d'images jouables en ajustant les paramètres ou les modes de performance, bénéficiant aux joueurs soucieux du budget.

Alors que NVIDIA a été le pionnier des DLS, AMD (FidelityFX Super Resolution - FSR) et Intel (XE Super Sampling - Xess) proposent des technologies concurrentes. Bien que la tarification GPU plus élevée de NVIDIA soit une critique valable, le DLSS a indéniablement amélioré les ratios de prix/performance dans de nombreux scénarios.

DLSS contre FSR contre Xess

DLSS dépasse les concurrents en raison de la qualité d'image supérieure de DLSS 4 et de la génération multi-trames à faible latence. Alors que AMD et Intel offrent une augmentation et une génération de cadre, l'apprentissage automatique de Nvidia reste supérieur, offrant des visuels plus nets et plus cohérents avec moins d'artefacts.

Cependant, contrairement à AMD FSR, DLSS est exclusif aux cartes NVIDIA et nécessite l'implémentation du développeur. Bien que le soutien se soit élargi, il n'est pas universellement garanti.

Conclusion

NVIDIA DLSS change la donne, s'améliore en permanence. Bien qu'il ne soit pas impeccable, il améliore considérablement les expériences de jeu et étend la longévité du GPU. Cependant, les offres d'AMD et d'Intel fournissent des alternatives viables. Les joueurs doivent peser les prix du GPU et les fonctionnalités par rapport à leurs préférences de jeu pour déterminer la valeur optimale.