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La technologie Frame Generation de NVIDIA fonctionne très bien avec l’AMD FSR et l’Intel XeSS

Un procédé que devrait également utiliser le FSR 3.0 d’AMD.

Le DLSS 3.0 (Deep Learning Super Sampling) utilise un mécanisme de Frame Generation qui génère de nouvelles images via l’IA. Comme toujours, l’objectif est d’augmenter le nombre d’images par seconde, y compris lorsque les performances sont bridées par le CPU. Nos confrères de chez Igor’s LAB montrent que cette technologie ne se limite pas au DLSS mais qu’elle fonctionne avec d’autres solutions d’upscaling, à savoir le FSR d’AMD et l’Intel XeSS.

Image 1 : La technologie Frame Generation de NVIDIA fonctionne très bien avec l'AMD FSR et l'Intel XeSS
© Igor’s LAB

Avant tout, quelques explications sur le Frame Generation. Pour résumer très brièvement, le DLSS 3.0 couple la partie super-échantillonnage à la génération d’images IA, en ajoutant une image générée par l’IA entre deux images 3D “classiques”. Un bon moyen d’augmenter les performances en somme, mais qui se fait au prix d’une latence d’entrée plus élevée. NVIDIA contre ce phénomène grâce à sa technologie Reflex, désormais obligatoire pour les jeux DLSS 3.0.

Optical Multi Frame Generation

Voici de plus amples détails communiqués par NVIDIA (traduction) :

“L’Optical Multi Frame Generation génère des images entièrement nouvelles, plutôt que de simples pixels, ce qui permet d’obtenir d’importants gains de performance. Le nouvel accélérateur de flux optique intégré à l’architecture NVIDIA Ada Lovelace analyse deux images séquentielles dans le jeu et calcule les données des vecteurs de mouvement pour les objets et les éléments qui apparaissent dans l’image, mais qui ne sont pas modélisés par les vecteurs de mouvement traditionnels du moteur de jeu. Cela réduit considérablement les anomalies visuelles lorsque l’IA rend des éléments tels que les particules, les reflets, les ombres et l’éclairage.

Des paires d’images du jeu en super-résolution, ainsi que les vecteurs de mouvement du moteur et du flux optique, sont ensuite introduits dans un réseau neuronal convolutif qui analyse les données et génère automatiquement une image supplémentaire pour chaque image rendue par le jeu – une première pour le rendu de jeu en temps réel […].

Étant donné que la génération d’images DLSS s’exécute en tant que post-processus sur le GPU, elle peut améliorer les taux d’images même lorsque le jeu est limité par le CPU.”

Ce qui est intéressant, et qui permet l’expérimentation relatée ici, est qu’au sein du DLSS 3.0, NVIDIA distingue la composante Frame Generation et la composante mise à l’échelle.

Les résultats

Nos confrères ont mis à l’épreuve la GeForce RTX 4090 et un Core i9-12900K en 2160p avec les réglages max. Vous le constaterez, le FG booste le nombre d’images par seconde avec le DLSS mais aussi avec l’Intel XeSS et l’AMD FSR. En revanche, le FG nécessite d’être utilisé conjointement à l’une de ces technologies pour limiter les variations.

Image 2 : La technologie Frame Generation de NVIDIA fonctionne très bien avec l'AMD FSR et l'Intel XeSS
NVIDIA DLSS – © Igor’s LAB
Image 3 : La technologie Frame Generation de NVIDIA fonctionne très bien avec l'AMD FSR et l'Intel XeSS
NVIDIA DLSS – © Igor’s LAB
Image 4 : La technologie Frame Generation de NVIDIA fonctionne très bien avec l'AMD FSR et l'Intel XeSS
AMD FSR – © Igor’s LAB
Image 5 : La technologie Frame Generation de NVIDIA fonctionne très bien avec l'AMD FSR et l'Intel XeSS
AMD FSR – © Igor’s LAB
Image 6 : La technologie Frame Generation de NVIDIA fonctionne très bien avec l'AMD FSR et l'Intel XeSS
Intel XeSS – © Igor’s LAB
Image 7 : La technologie Frame Generation de NVIDIA fonctionne très bien avec l'AMD FSR et l'Intel XeSS
Intel XeSS – © Igor’s LAB

Nos confrères concluent : “L’implémentation du FG de NVIDIA fonctionne avec le DLSS, mais aussi avec le FSR et l’XeSS des deux concurrents. Il n’y a pratiquement aucune différence entre DLSS et FSR en matière de performances, seul l’XeSS est un peu à la traîne. […]”. Ils estiment que “si avec le FSR 3.0, AMD parvient à obtenir une implémentation aussi bonne pour les images générées par ce biais et l’offre également aux cartes graphiques plus anciennes ou même aux cartes des concurrents”, l’entreprise fera une très bonne opération.

Sources : Igor’s LAB, NVIDIA