DLSS: Booster de performance du jeu

Le DLSS de Nvidia, ou super échantillonnage de Deep Learning, change la donne pour les jeux PC. Il augmente considérablement les performances et prolonge 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 connu de nombreuses mises à jour, améliorant ses fonctionnalités de fonctionnement, de son efficacité et de différenciation dans les générations de cartes RTX de NVIDIA. Ce guide explique ce qu'est le DLSS, comment il fonctionne, ses différences entre les générations et sa pertinence, même si vous ne possédez pas de carte nvidia.

Contributions supplémentaires de Matthew S. Smith.

Qu'est-ce que DLSS?

NVIDIA DLSS, ou Deep Learning Super l'échantillonnage, est le système propriétaire de Nvidia pour améliorer les performances du jeu et la qualité d'image. "Super Sampling" fait référence à son augmentation intelligente des jeux à des résolutions plus élevées avec un impact sur les performances minimales, grâce à un réseau neuronal formé sur des données de jeu approfondies.

Au-delà de l'échelle initiale, le DLSS intègre désormais des fonctionnalités telles que la reconstruction du rayon DLSS (Éclairage et ombres AI-Enhanced), la génération de trame DLSS et la génération multi-trames (cadres insérés en AI pour les FP plus élevés) et DLAA (Anti-aliasing d'apprentissage en profondeur) pour des graphiques supérieurs dépassant les capacités de résolution.

Le rendu neuronal de DLSS diffère considérablement des techniques plus anciennes comme le rendu à damier. Il ajoute des détails non visibles à la résolution native sans DLSS, en préservant les détails perdus avec d'autres méthodes d'échelle. Cependant, des artefacts comme les ombres "bouillonnantes" ou les lignes vacillantes peuvent se produire, bien que celles-ci aient été considérablement réduites, en particulier avec DLSS 4.

Le saut générationnel: DLSS 3 à DLSS 4

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

DLSS 3 (y compris DLSS 3.5 avec génération de trame) a utilisé un réseau neuronal convolutionnel (CNN). Formé sur de vastes données de jeux vidéo, il a analysé les scènes, les relations spatiales, les bords et autres éléments. Bien que efficaces, les progrès de l'apprentissage automatique ont nécessité un changement.

DLSS 4 utilise un modèle de transformateur (TNN), beaucoup plus puissant. Il analyse deux fois les paramètres, offrant une compréhension de scène plus profonde et interprétant les entrées de manière plus sophistiquée, y compris des modèles à longue portée. Cela conduit à de meilleurs résultats dans tous les aspects DLSS.

Ce nouveau modèle améliore considérablement l'échantillonnage de DLSS et la reconstruction des rayons DLSS, conservant des détails plus fins pour le gameplay Sharper. Des textures précédemment perdues semblent désormais plus nettes et les artefacts sont moins répandus. La différence est immédiatement perceptible.

La génération de cadre reçoit également un coup de pouce. Alors que DLSS 3,5 a inséré une trame, DLSS 4 génère quatre trames artificielles par cadre rendu (génération multi-trames DLSS), potentiellement doubler, tripler ou augmenter davantage les fréquences d'images. Nvidia Reflex 2.0 minimise la latence d'entrée pour maintenir la réactivité.

Bien qu'il ne soit pas parfait (les fantômes mineurs peuvent se produire, en particulier dans les paramètres de génération de trame supérieurs), NVIDIA permet la personnalisation de la génération de trame, recommandant des paramètres qui correspondent au taux de rafraîchissement de votre moniteur pour éviter les problèmes comme la déchirure d'écran.

Même sans une série RTX 50, les nouveaux avantages du modèle de transformateur sont disponibles via l'application NVIDIA pour DLSS Super Resolution et DLSS Ray Reconstruction. L'application permet également au mode DLSS Ultra Performance et à DLAA où les jeux non pris en charge.

Pourquoi DLSS est-il important pour le jeu?

DLSS est très percutant. 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, en maintenant les fréquences d'images jouables en ajustant les paramètres ou les modes de performance. Ceci est convivial et bénéfique pour les joueurs soucieux du budget.

DLSS a largement eu un impact sur les jeux PC. Alors que NVIDIA l'a lancé, AMD (FSR) et Intel (Xess) proposent des technologies concurrentes. Bien que les stratégies de tarification de NVIDIA soient discutables, DLSS a indéniablement réduit la barrière des prix aux performances dans de nombreux scénarios.

NVIDIA DLSS contre AMD FSR contre Intel Xess

DLSS détient un avantage en raison de l'amélioration de la qualité d'image de DLSS 4 et de sa génération multi-trames avec une faible latence. AMD et Intel offrent une augmentation et une génération de cadre, mais l'apprentissage automatique de Nvidia mène actuellement. La super résolution DLSS et la reconstruction du rayon DLSS fournissent généralement des images plus nettes et plus cohérentes 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 ait augmenté, il n'est pas universellement disponible.

Conclusion

NVIDIA DLSS est transformatrice et s'améliore en continu. Ce n'est pas impeccable, mais à son meilleur, il améliore considérablement les expériences de jeu et prolonge la durée de vie du GPU. Bien qu'il existe des concurrents, DLSS reste une technologie puissante. En fin de compte, le meilleur choix dépend des besoins individuels et de l'équilibre entre le coût du GPU, les fonctionnalités et les jeux joués.