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 subi de nombreux raffinements, ce qui a un impact sur son fonctionnement, son efficacité et ses caractéristiques à travers différentes générations RTX. Ce guide explique les DLS, ses fonctionnalités, ses principales différences entre les versions et sa pertinence, même si vous ne possédez pas actuellement 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, ce qui y parvient avec un impact sur les performances minimale grâce à un réseau neuronal formé sur des données de jeu approfondies.
Initialement axé sur la mise à l'échelle, DLSS intègre désormais des fonctionnalités telles que la reconstruction du rayon DLSS (Éclairage et ombres AI-Rised et AI-INSERDED pour les FPS plus élevés) et DLAA (Anti-aliasing en profondeur, combinant des améliorations de la qualité d'image) avec des graphiques anti-AI-Ai-Ai-Ai-Ai-Ai-Ai-Ai-Ai-Ai-Radiasing pour des graphiques superrières que les graphiques indigènes).
La super résolution, particulièrement utile avec le traçage des rayons, est sa caractéristique la plus importante. Dans les jeux pris en charge, les modes DLSS (Ultra Performance, Performance, Balanced, Quality) ajustent la résolution de rendu; Le jeu se rend à une résolution plus faible (FPS plus élevé), puis DLSS augmente votre résolution native. 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.Surtout, le rendu neuronal de DLSS diffère des techniques 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 méthodes d'échelle. Cependant, des artefacts comme les ombres "bouillonnantes" ou les lignes vacillantes peuvent se produire, bien que celles-ci aient été considérablement minimisées, 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. Cependant, 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 d'une compréhension de scène plus profonde. Cela permet une interprétation plus sophistiquée, y compris des modèles à longue portée, conduisant à une meilleure anticipation et à un traitement plus profond dans tous les aspects DLSS.
Ce nouveau modèle améliore considérablement l'échantillonnage DLSS et la reconstruction des rayons DLSS, la conservation des détails plus fins pour les visuels plus nets et la minimisation des artefacts. L'impact est immédiatement perceptible.
La génération multi-cadres est également considérablement améliorée. Alors que DLSS 3.5 a inséré une trame, DLSS 4 génère quatre cadres artificiels par cadre rendu. Cela peut augmenter considérablement les fréquences d'images, mais pour atténuer le décalage d'entrée potentiel, NVIDIA a intégré NVIDIA Reflex 2.0 (un sujet pour une autre discussion).
Bien qu'il ne soit pas impeccable (des fantômes mineurs peuvent se produire, en particulier dans les paramètres de génération de trame supérieurs), NVIDIA fournit un contrôle sur la génération de trame, recommandant les paramètres de correspondance de rafraîchissement de votre moniteur pour éviter les problèmes comme la déchirure d'écran.
Surtout, bien que la génération multi-trame DLSS soit exclusive à la série RTX 50, les avantages améliorés du modèle TNN et de la qualité d'image sont disponibles via l'application NVIDIA pour DLSS Super Resolution et DLSS Ray Reconstruction, permettant même DLSS Ultra Performance et DLAA où le support de jeu manque.
Pourquoi DLSS est-il important 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, permettant de maintenir les fréquences d'images jouables en ajustant les paramètres ou les modes de performance. Cela le rend très bénéfique pour les joueurs soucieux du budget.
DLSS a largement eu un impact sur les jeux PC, inspirant des technologies similaires comme AMD FSR et Intel Xess. Bien que les stratégies de tarification de NVIDIA soient discutables, le DLSS améliore indéniablement les ratios de prix / performance dans de nombreuses situations.
NVIDIA DLSS contre AMD FSR contre Intel Xess
DLSS fait face à la concurrence d'AMD FSR et d'Intel Xess. La qualité d'image supérieure de DLSS 4 et la génération multi-trames avec une faible latence lui donnent un avantage considérable. Alors que les concurrents offrent une augmentation et une génération de cadre, DLSS fournit généralement 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 soit répandu, ce n'est pas universel.
Conclusion
NVIDIA DLSS est une technologie révolutionnaire s'améliore continuellement. Ce n'est pas parfait, mais au mieux, il améliore considérablement les expériences de jeu et étend la longévité du GPU. Alors que les concurrents émergent, le DLSS reste un facteur important dans les jeux PC, offrant un équilibre convaincant des performances et de la fidélité visuelle. En fin de compte, le meilleur choix dépend des besoins individuels, du GPU et des jeux joués.
