Tous les jeux avec ray tracing RTX, et avec antialiasing par IA

En attendant les tests…

Image 1 : Tous les jeux avec ray tracing RTX, et avec antialiasing par IA

On sait désormais précisément quels sont les premiers jeux qui exploiteront les deux technologies phares que NVIDIA a présentées hier. La première, RTX, consiste à assurer une partie du rendu sur les coeurs RTX du GPU à l’aide d’un ray tracing effectué en temps réel, pour mieux rendre les lumières, ombres et reflets (voir notre exemple vidéo dans Metro Exodus)… En espérant que les performances soient meilleures que sur la démo de Tomb Raider. La seconde technologie est appelée DLSS, pour Deep Learning Super-Sampling. C’est une technique d’antialiasing par intelligence artificielle, qui utilise cette fois les coeurs Tensor du GPU en inférence.

Ray Tracing temps réel Antialiasing DLSS
Assetto Corsa Competizione / Kunos Simulazioni/505 Games Ark: Survival Evolved / Studio Wildcard
Atomic Heart / Mundfish Atomic Heart / Mundfish
Battlefield V / EA/DICE Dauntless / Phoenix Labs
Control / Remedy Entertainment/505 Games Final Fantasy XV / Square Enix
Enlisted / Gaijin Entertainment/Darkflow Software Fractured Lands / Unbroken Studios
Justice / NetEase Hitman 2 / IO Interactive/Warner Bros.
JX3 / Kingsoft Islands of Nyne / Define Human Studios
MechWarrior 5: Mercenaries / Piranha Games Justice / NetEase
Metro Exodus / 4A Games JX3 / Kingsoft
ProjectDH / Nexon’s devCAT Studio Mechwarrior 5: Mercenaries / Piranha Games
Shadow of the Tomb Raider / Square Enix/Eidos-Montréal/Crystal Dynamics/Nixxes PlayerUnknown’s Battlegrounds / PUBG Corp.
Remnant: From the Ashes / Arc Games
Serious Sam 4: Planet Badass / Croteam/Devolver Digital
Shadow of the Tomb Raider / Square Enix/Eidos-Montréal/Crystal Dynamics/Nixxes
The Forge Arena / Freezing Raccoon Studios
We Happy Few / Compulsion Games / Gearbox

Le DLSS, la solution au crénelage ?

Le DLSS permettrait d’estomper très efficacement l’aliasing des images, sans déformer certaines parties comme peut le faire un antialiasing temporel. La technique est issue de l’apprentissage d’un réseau neuronal en amont, sur des millions d’images pour assurer un AA de meilleur qualité. Reste à savoir s’il sera parfait ou pas, et quelles seront ses performances sur les coeurs Tensor à différente définition et sur différentes cartes. Que de questions !

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