DLSS: Révolution des performances de jeu expliquées

Le super échantillonnage de Deep Learning de Nvidia (DLSS) a révolutionné les jeux PC depuis son introduction en 2019, améliorant les performances et la qualité d'image. Cette technologie augmente non seulement la valeur et la longévité des cartes graphiques RTX de NVIDIA, mais évolue également en permanence, avec des mises à jour améliorant ses capacités à travers différentes générations. Dans ce guide complet, nous explorerons ce qu'est DLSS, sa mécanique opérationnelle, les distinctions entre ses versions et sa signification pour les joueurs, même ceux qui n'utilisent pas actuellement le matériel NVIDIA.

* Contributions supplémentaires de Matthew S. Smith. *

Qu'est-ce que DLSS?

NVIDIA DLSS, ou Deep Learning Super l'échantillonnage, est un système propriétaire conçu pour améliorer les performances du jeu et la qualité d'image. Le terme "super échantillonnage" fait référence à sa capacité à monter à l'échelle des jeux plus élevés en utilisant un réseau neuronal formé sur des données de jeu approfondies. Cette méthode réduit considérablement l'impact des performances par rapport à la définition manuelle d'une résolution plus élevée en jeu.

Au-delà de sa fonction d'amélioration initiale, DLSS englobe désormais plusieurs systèmes qui améliorent la qualité de l'image, notamment:

• Reconstruction du rayon DLSS: améliore l'éclairage et la qualité de l'ombre à l'aide de l'IA.
• Génération de trame DLSS et génération multi-trame: utilise l'IA pour insérer des cadres, augmentant les fréquences d'images.
• DLAA (apprentissage en profondeur anti-aliasing): applique un anti-aliasing amélioré pour les graphiques supérieurs à la résolution native.

La caractéristique la plus reconnue, Super Resolution, est particulièrement bénéfique lorsqu'elle est associée au traçage des rayons. Dans les jeux soutenus par DLSS, vous pouvez sélectionner parmi divers modes tels que Ultra Performance, Performance, Balanced et Quality. Par exemple, dans Cyberpunk 2077, le choix de la résolution 4K avec le mode de qualité DLSS permet au jeu de rendre à 1440p, ce que DLSS augmente ensuite à 4K, ce qui a entraîné des fréquences d'images plus élevées en raison de la résolution de rendu inférieure et de l'échec assisté par AI.

Le rendu neuronal de DLSS diffère considérablement des techniques plus anciennes comme le rendu à damier, l'ajout de détails non visibles à la résolution native et la préservation des détails perdus dans d'autres méthodes d'échelle. Cependant, il peut introduire des artefacts tels que des ombres "bouillonnantes" ou des lignes vacillantes, bien que celles-ci aient été minimisées avec des mises à jour, en particulier dans DLSS 4.

Le saut générationnel: DLSS 3 à DLSS 4

Avec la série RTX 50, NVIDIA a introduit DLSS 4, qui utilise un nouveau modèle de transformateur (TNN) au lieu du réseau neuronal convolutionnel (CNN) utilisé dans DLSS 3 et 3.5. Ce passage à TNN permet une analyse de scène plus profonde et des performances améliorées sur toutes les fonctionnalités DLSS.

DLSS 4 améliore le super échantillonnage et la reconstruction des rayons, conservant des détails plus fins pour le gameplay Sharper. Il améliore également considérablement la génération de trame, avec la génération multi-trame DLSS capable de produire quatre cadres artificiels pour chaque cadre rendu, potentiellement quadrupler les fréquences d'images. Pour atténuer les préoccupations concernant le décalage d'entrée, NVIDIA intègre Nvidia Reflex 2.0, ce qui réduit la latence pour maintenir la réactivité.

Bien que DLSS 4 offre des améliorations remarquables, ce n'est pas sans défauts. Les paramètres de génération de trame supérieurs peuvent conduire à des fantômes mineurs derrière des objets en mouvement. Nvidia conseille d'ajuster la génération de trame pour correspondre au taux de rafraîchissement de votre moniteur pour éviter les problèmes comme la déchirure d'écran.

Même sans une carte RTX 50-série, vous pouvez bénéficier du nouveau modèle TNN pour la super résolution et la reconstruction des rayons à l'aide de l'application NVIDIA, qui permet également le mode DLSS Ultra Performance et DLAA s'il n'est pas pris en charge par le jeu.

Pourquoi DLSS est-il important pour le jeu?

DLSS est une technologie pivot pour les jeux PC, en particulier pour ceux qui ont des GPU NVIDIA de milieu de gamme ou à basse performance. Il permet des paramètres graphiques et des résolutions plus élevés, prolongeant la durée de vie de votre carte graphique. Alors que les prix des GPU continuent d'augmenter, DLSS offre un moyen rentable de maintenir les fréquences d'images jouables en ajustant les paramètres ou les modes de performance.

DLSS a également stimulé la concurrence, AMD et Intel introduisant leurs propres technologies d'échelle, FidelityFX Super Resolution (FSR) et XE Super Sampling (XESS), respectivement. Alors que le DLSS de NVIDIA mène dans la qualité de l'image et la génération de cadre, la concurrence a conduit l'innovation à travers l'industrie, réduisant la barrière de performance à prix pour de nombreux joueurs.

NVIDIA DLSS contre AMD FSR contre Intel Xess

Le DLSS de Nvidia fait face à la concurrence du FSR d'AMD et de Xess d'Intel. La qualité d'image supérieure de DLSS 4 et les capacités de génération multi-trames lui donnent un avantage, bien que les trois technologies offrent des améliorations de performances. L'avantage d'apprentissage automatique de DLSS se traduit par des images plus précises avec moins d'artefacts par rapport à ses rivaux.

Cependant, DLSS est exclusif aux GPU NVIDIA et nécessite une implémentation du développeur de jeux, contrairement au FSR plus universellement compatible. Alors que de nombreux jeux prennent désormais en charge DLSS, FSR et XESS, la disponibilité peut varier.

Conclusion

NVIDIA DLSS continue d'évoluer, ce qui a un impact significatif sur l'industrie du jeu. Ses améliorations en cours et l'engagement de Nvidia à poursuivre le développement en font un outil puissant pour améliorer les expériences de jeu et étendre la longévité du GPU. Alors que AMD et Intel offrent des alternatives compétitives, le choix de la bonne technologie dépend de l'équilibre des coûts, des fonctionnalités et de la compatibilité des jeux pour trouver la meilleure valeur pour vos besoins de jeu.