Nvidia DLSS en 2020: des résultats époustouflants

Nous attendons depuis longtemps de réexaminer le Deep Sampling Super Npling de Nvidia, en partie parce que nous voulions que de nouveaux jeux sortent avec l'algorithme mis à jour de Nvidia. Nous voulions également poser à Nvidia autant de questions que possible pour vraiment creuser dans l'état actuel du DLSS.

L'article d'aujourd'hui va tout couvrir. Nous examinerons les derniers titres à utiliser DLSS, en nous concentrant principalement sur Control et Wolfenstein: Youngblood, pour voir comment Nvidia DLSS 2.0 (comme nous l'appelons) se cumule. Cela comprendra notre suite habituelle de comparaisons visuelles regardant DLSS par rapport à la qualité d'image native, la mise à l'échelle de la résolution et diverses autres techniques de post-traitement. Ensuite, bien sûr, nous verrons les performances de tous les GPU RTX de Nvidia.

Nous examinerons également brièvement les jeux de lancement originaux qui utilisaient DLSS pour voir ce qui a changé ici, et il y aura beaucoup de discussions sur l'écosystème RTX, le marketing de Nvidia, les attentes, les déceptions, etc. Attachez-vous, car ce sera un aperçu complet de la situation actuelle du DLSS.

Tout d'abord, après avoir couvert le sujet en détail auparavant, voici un récapitulatif de notre situation avec DLSS …

Nvidia a annoncé DLSS comme une caractéristique clé des GPU GeForce RTX 20 lorsqu'ils ont été lancés en septembre 2018. L'idée était d'améliorer les performances de jeu pour ceux qui souhaitent jouer à des résolutions élevées avec des paramètres de haute qualité, tels que le lancer de rayons. Il a fait cela en rendant le jeu à une résolution inférieure à la résolution native, par exemple, 1440p si votre résolution cible était 4K, puis en le redimensionnant aux résolutions natives en utilisant la puissance de l'IA et du deep learning. L'objectif était que cet algorithme de mise à l'échelle fournisse une qualité d'image de niveau natif avec des performances plus élevées, donnant aux GPU RTX plus de valeur qu'ils n'en avaient autrement à l'époque.

Cet algorithme d'IA a également exploité une nouvelle fonctionnalité sur les GPU RTX Turing: les cœurs tenseurs. Bien que ces cœurs soient très probablement inclus dans le GPU pour le rendre également adapté aux cas d'utilisation des centres de données et des postes de travail, Nvidia a trouvé un moyen d'utiliser cette fonctionnalité matérielle pour les jeux. Plus tard, Nvidia a décidé d'abandonner les cœurs de tenseurs pour leurs GPU Turing moins chers dans leurs produits de la série GTX 16, donc DLSS n'a finalement été pris en charge que sur les produits RTX de la série 20.

Alors que tout cela semblait prometteur, l'exécution au cours des 9 premiers mois était loin d'être parfaite. Les premières implémentations DLSS semblaient mauvaises, produisant une image floue avec des artefacts. Battlefield V était un cas particulièrement flagrant, mais même Metro Exodus n'a pas impressionné.

L'un des principaux problèmes de la version initiale de DLSS est qu'elle ne fournit pas une expérience meilleure que les techniques de mise à l'échelle de résolution existantes. La mise en œuvre dans Battlefield V, par exemple, paraissait pire et fonctionnait moins bien qu'une simple résolution haut de gamme. Dans Metro Exodus, c'était plus à égalité avec ces techniques, mais ce n'était pas impressionnant non plus. Comme DLSS était limité à certains paramètres de qualité et résolutions sur certains GPU et n'était pris en charge que dans une sélection très limitée de jeux, il n'était pas logique d'utiliser DLSS au lieu de l'échelle de résolution.

Suite au résultat décevant, Nvidia a décidé de jeter la version originale de DLSS à la poubelle, du moins c'est ce à quoi cela ressemblait sur la base de nos discussions avec la société. Au lieu de cela, à court terme, ils ont publié un meilleur filtre de netteté pour leurs outils FreeStyle qui améliorerait l'expérience de mise à l'échelle de la résolution, tout en travaillant sur une nouvelle version de DLSS en interne.

La première étape vers DLSS 2.0 a été la sortie de Control. Ce jeu n'utilise pas la version "finale" du nouveau DLSS, mais ce que Nvidia appelle une "approximation" du réseau d'IA en cours. Cette approximation a été intégrée dans un algorithme de traitement d'image qui s'exécutait sur les cœurs de shader standard, plutôt que sur les cœurs tenseurs spéciaux de Nvidia, mais a tenté de fournir une expérience de type DLSS. Par souci de simplicité, nous allons appeler cela DLSS 1.9, et nous en parlerons davantage lorsque nous examinerons DLSS dans Control.

À la fin de 2019, Nvidia est parvenu à finaliser le nouveau DLSS – nous pensons que la mise à niveau est suffisamment importante pour justifier qu'elle s'appelle DLSS 2.0. Il y a des changements fondamentaux dans la façon dont DLSS fonctionne avec cette version, y compris la suppression de toutes les restrictions, donc DLSS fonctionne maintenant à tous les paramètres de résolution et de qualité sur tous les GPU RTX. De plus, il ne nécessite plus d'entraînement par partie, utilisant plutôt un système d'entraînement généralisé, et il fonctionne à des performances plus élevées. Ces modifications ont nécessité une mise à jour importante du SDK DLSS, il n'est donc pas rétrocompatible avec les titres DLSS originaux.

Jusqu'à présent, nous avons vu deux titres utilisant DLSS 2.0: Wolfenstein: Youngblood et le titre indépendant «Deliver us the Moon». Nous allons nous concentrer principalement sur Youngblood car il s'agit d'une version majeure.

Nvidia nous dit que DLSS 2.0 est la version qui sera utilisée dans tous les jeux compatibles DLSS à l'avenir; la version de base du shader, DLSS 1.9, était unique et ne sera utilisée que pour Control. Mais nous pensons qu'il est toujours important de parler de ce que Nvidia a fait dans Control, à la fois pour voir comment DLSS a évolué et aussi pour voir ce qui est possible avec un algorithme de traitement d'image de base de shader, alors allons-y.

Contrôle + DLSS

Avec une résolution cible de 4K, DLSS 1.9 dans Control est impressionnant. Plus encore, lorsque vous considérez qu'il s'agit d'une approximation de la technologie complète exécutée sur les cœurs de shader. Le jeu vous permet de sélectionner deux résolutions de rendu, qui à 4K vous donne le choix entre 1080p ou 1440p, selon le niveau de performance et la qualité d'image que vous désirez.

DLSS avec une résolution de rendu de 1440p est la meilleure des deux options. Il ne fournit pas le même niveau de netteté ou de clarté que le 4K natif, mais il se rapproche assez. Il est également globalement proche d'une image à l'échelle 1800p. Dans certaines régions, le DLSS est meilleur, dans d'autres, il est pire, mais l'image légèrement plus douce fournie par le DLSS est assez similaire à une petite échelle de résolution. Contrairement aux versions précédentes de DLSS, cependant, il ne souffre d'aucun artefact de peinture à l'huile ou de reconstructions étranges lorsque le haut de gamme de 1440p à 4K est appliqué. La qualité de sortie est très bonne.

Nous pouvons également voir que le rendu DLSS à 1440p est meilleur que de simplement jouer au jeu à 1440p. Certaines différences sont subtiles et nécessitent un zoom avant pour voir une meilleure gestion des bords et des lignes plus propres, mais les différences sont là: nous préférons beaucoup jouer à 1440p DLSS plutôt que natif.

Cela ne veut pas dire que DLSS 1.9 est parfait, car il semble utiliser une technique de reconstruction temporelle, en prenant plusieurs images et en les combinant en une seule pour des images plus détaillées. Cela est évident lorsque vous consultez certains des détails les plus fins du monde du jeu Control, en particulier les grilles d'aération râpées, qui perturbent l'algorithme de traitement d'image et produisent un scintillement qui n'est pas présent avec les images natives ou à l'échelle 1800p. Ces fils ou lignes super fins dans tout l'environnement semblent donner le plus de problèmes au DLSS, bien que la qualité d'image pour les objets plus gros soit décente.

Auparavant, nous avons constaté que le ciblage DLSS 4K était capable de produire une qualité d'image similaire à une échelle de résolution 1800p, et avec la mise en œuvre de Control, cela n'a pas beaucoup changé, bien que, comme nous venons de le dire, nous pensons que la qualité est meilleure dans l'ensemble et fondamentalement équivalent (ou parfois meilleur) que la version à l'échelle. Mais la principale différence entre les anciennes versions de DLSS et cette nouvelle version, ce sont les performances.

… la principale différence entre les anciennes versions de DLSS et cette nouvelle version, ce sont les performances.

Auparavant, l'exécution de DLSS entraînait une baisse des performances par rapport à la résolution à laquelle elle était rendue. Ainsi, 4K DLSS, qui utilisait une résolution de rendu de 1440p, était plus lent que l'exécution du jeu en 1440p natif, car l'algorithme de mise à l'échelle utilisait une quantité considérable de temps de traitement. Cela a fini par fournir des performances similaires à 1800p, avec une qualité d'image similaire à 1800p, d'où notre manque d'enthousiasme d'origine.

Cependant, cette version traitée par shader est beaucoup moins gourmande en performances. 4K DLSS avec une cible de rendu 1440p effectuée au même niveau que le 1440p natif, il y a donc une amélioration significative des performances par rapport aux performances de 1800p que nous avons obtenues précédemment. Cela fait également de DLSS 1.9 la meilleure technique de conversion ascendante que nous ayons, car elle offre une qualité d'image supérieure à 1440p avec des performances comparables à 1440p; il n'y a pratiquement aucune performance atteinte ici.

Une autre façon de voir les choses est d'obtenir une image de 1800p, avec les performances de 1440p, ce qui est tout simplement meilleur que ce que nous pouvons obtenir avec n'importe quelle option de mise à l'échelle de résolution.

Vous remarquerez que nous n'avons pas mentionné la netteté de l'image et comment cela en tient compte. Avec les précédentes itérations DLSS, l'échelle 1800p offrait une meilleure qualité d'image non nette avec moins d'artefacts au même niveau de performance, ce qui faisait de 1800p une meilleure option de rendu de base pour puis affûtez. Avec la netteté, vous voulez utiliser la meilleure image native que vous pouvez et partir de là, c'est pourquoi nous avons préféré utiliser la netteté 1800p + pour faire correspondre 4K plutôt que d'utiliser DLSS natif ou DLSS accentué. Les résultats étaient meilleurs.

Mais avec «DLSS 1.9 / 2.0», les tableaux ont changé et maintenant il est plus logique d'affiner l'image DLSS si vous voulez essayer de faire correspondre davantage la qualité d'image native. En effet, contrairement aux versions précédentes, à des niveaux de performance équivalents, nous obtenons cette fois une meilleure qualité d'image avec DLSS. Affiner le rendu DLSS à 1440p pour essayer d'émuler 4K vous donne de bien meilleurs résultats que d'essayer d'affiner un travail de conversion ascendante simple à 1440p.

Alors que DLSS in Control est agréable pour quiconque cible 4K et utilise une résolution de rendu 1440p, les résultats en dehors de cette combinaison spécifique sont ternes. Lorsque vous ciblez 4K et utilisez la résolution de rendu 1080p inférieure, les artefacts temporels deviennent plus évidents et parfois discordants. L'image est également plus douce qu'avec une résolution de 1440p, ce qui est normal, bien que les performances soient solides.

L'utilisation de DLSS avec une résolution cible inférieure à 4K n'est pas non plus une bonne idée. Lorsque vous ciblez 1440p, nous sommes présentés avec 960p ou 720p comme résolutions de rendu, et lorsque vous effectuez le rendu à l'une de ces résolutions, il n'y a tout simplement pas assez de détails pour reconstruire une belle image. Même l'option de meilleure qualité, 960p, est loin d'une image 1440p native. Cette approximation algorithmique de DLSS n'est tout simplement pas adaptée à ces résolutions inférieures.

Dans cet esprit, examinons les avantages en termes de performances que nous obtenons de la configuration optimale de Control: une résolution cible de 4K avec un rendu à 1440p. Nous comparons à Control fonctionnant à 1800p, qui est l'option de qualité visuelle équivalente, pour voir l'avantage de performance pure. Les tests ont été effectués sur notre banc d'essai Core i9-9900K avec 16 Go de RAM, et nous avons utilisé les paramètres Ultra avec 2x MSAA lorsque DLSS était désactivé.

Les gains de performances que nous constatons avec chaque GPU RTX sont assez cohérents à tous les niveaux. Lorsque la qualité visuelle est à peu près égale, DLSS fournit entre 33 et 41 pour cent de performances supplémentaires, ce qui est un soulèvement très respectable.

Ce premier lot de résultats en jouant à Control avec la version shader de DLSS est impressionnant. Cela soulève la question: pourquoi Nvidia a-t-il ressenti le besoin de revenir à un modèle d'IA fonctionnant sur des cœurs de tenseurs pour la dernière version de DLSS? Ne pourraient-ils pas simplement continuer à travailler sur la version shader et l'ouvrir à tout le monde, comme les propriétaires de la série GTX 16? Nous avons posé la question à Nvidia, et la réponse a été assez simple: les ingénieurs de Nvidia ont estimé qu'ils avaient atteint les limites avec la version shader.

Concrètement, le retour aux noyaux tenseurs et l'utilisation d'un modèle AI permettent à Nvidia d'obtenir une meilleure qualité d'image, une meilleure gestion de certains points douloureux comme le mouvement, un meilleur support à basse résolution et une approche plus flexible. Apparemment, cette implémentation de Control a nécessité beaucoup de réglages manuels et s'est avérée ne pas fonctionner correctement avec d'autres types de jeux, tandis que DLSS 2.0 sur les cœurs de tenseurs est plus généralisé et plus facilement applicable à une large gamme de jeux sans formation par jeu. .

Ne pas avoir besoin de formation par jeu pour DLSS 2.0 est énorme …

Ne pas avoir besoin d'une formation par jeu pour DLSS 2.0 est énorme. Cela permet au nouveau modèle de prendre toutes les connaissances et les données qu'il a apprises sur une grande variété de jeux et de les appliquer en une seule fois, plutôt que de s'appuyer sur un ensemble spécifique de données d'entraînement d'un seul jeu. Cela a fourni une meilleure qualité d'image, mais cela donne également à Nvidia un autre avantage: les mises à jour DLSS généralisées.

Alors que la première version de DLSS nécessitait des mises à jour individuelles de DLSS par jeu pour améliorer la qualité – et cela arrivait rarement – DLSS 2.0 devrait s'améliorer au fil du temps car Nvidia forme le modèle d'IA dans son ensemble. Nvidia nous a dit qu'à partir de cette nouvelle version, ils pourront mettre à jour DLSS via des pilotes Game Ready sans avoir besoin de correctifs de jeu. Nous verrons si cela se concrétise, mais c'est une amélioration par rapport à ce qui était auparavant possible.

Un autre avantage de ne pas avoir besoin de formation par jeu est qu'il rend DLSS plus rapide et plus facile à intégrer. Cela devrait signifier plus de jeux DLSS, mais nous attendrons de voir si cela se concrétise en premier.

Wolfenstein: Youngblood + DLSS

Il est temps de jeter un regard en profondeur sur DLSS 2.0 dans Wolfenstein: Youngblood. Par rapport aux implémentations DLSS précédentes, il existe désormais trois options de qualité parmi lesquelles choisir: Qualité, Équilibré et Performance. Tous continuent d’améliorer le jeu à partir d’une résolution cible plus faible, de sorte que le mode «Qualité» ne remplace pas le mode DLSS 2X encore absent, annoncé lors du lancement.

La grande question est de savoir si DLSS 2.0 est une bonne chose, et nous sommes heureux de le dire.

En fait, DLSS 2.0 est extrêmement impressionnant, dépassant de loin nos attentes pour ce type de technologie de mise à l'échelle. Lors du ciblage d'une résolution 4K native, DLSS 2.0 offre une qualité d'image équivalente à la présentation native. Malgré le rendu DLSS à une résolution réelle inférieure à 4K, les résultats finaux sont aussi bons ou, dans certaines circonstances, meilleurs que l'image 4K native.

Nous hésitons à dire que la qualité d'image fournie par DLSS est meilleure que native, car les techniques d'anti-aliasing existantes de Youngblood comme SMAA T1x et TSSAA T8X ne sont pas excellentes et produisent un peu de flou sur ce qui devrait être un 4K natif très net image. Lorsque vous comparez DLSS directement à, disons, TSSAA T8X, l'image DLSS est plus nette, et nous devons noter ici que les résultats que nous montrons maintenant sont avec le paramètre de netteté intégré du jeu désactivé.

Cependant, lorsque vous opposez DLSS à SMAA sans composant temporel, donc juste SMAA normal, le niveau de clarté et de netteté fourni par DLSS est assez similaire à l'image SMAA. Encore une fois, il y a des avantages ici – SMAA a encore quelques bords déchiquetés et certains miroitements, qui sont généralement nettoyés avec DLSS – mais lorsque l'on compare les niveaux de détail, nous dirions que les 4K natifs et DLSS sont similaires. Nous pensons qu'avec un très bon anti-alias post-processus comme nous l'avons vu dans d'autres jeux (par exemple Shadow of the Tomb Raider), nous verrions DLSS et 4K natif presque identiques.

Et bien qu'il ne soit pas toujours supérieur au 4K natif, étant au pire équivalent au 4K, c'est un énorme pas en avant pour DLSS. Comme nous en avons beaucoup parlé dans les fonctionnalités précédentes, les anciennes implémentations DLSS n'étaient suffisantes que pour produire une image de type 1800p, souvent avec des artefacts étranges comme des fils minces et des branches d'arbres qui s'épaississaient, ainsi qu'un effet de peinture à l'huile que nous ne faisions pas. t comme. Aucun de ces problèmes n'est présent ici, cela ressemble tout simplement à une image native.

Nous devons souligner que 4K natif et DLSS 4K ne sont pas identiques. Ce n'est pas un algorithme de boîte noire qui peut magiquement retirer le vrai 4K natif du chapeau. Le 4K DLSS semble légèrement différent du 4K natif, certaines zones peuvent avoir une petite augmentation des détails, d'autres peuvent avoir une petite diminution. Mais ce n'est plus une situation où l'image DLSS est sensiblement pire, les deux images sont à nos yeux équivalentes, aucune n'étant clairement meilleure que l'autre dans toutes les situations.

Il y a certaines zones où vous remarquerez que DLSS améliore réellement la qualité de l'image, comme avec certaines zones à motifs fins et d'autres éléments avec des lignes fines. En effet, Nvidia forme l'IA à l'aide d'images suréchantillonnées avec les formes les plus claires possibles de ces détails. D'un autre côté, il y a encore des domaines où l'algorithme a du mal, l'un étant la façon dont DLSS gère les éléments de tir vers la fin de l'outil de référence intégré du jeu. Mais ce sont des problèmes mineurs et loin des problèmes avec DLSS 1.0.

Comme mentionné précédemment, il existe trois modes de qualité sur cette dernière révision de DLSS, et à 4K les différences sont très subtiles entre eux. La qualité est légèrement plus nette que Balanced, qui est légèrement plus nette que Performance. Nous pensons que Balanced est un endroit idéal pour être avec l'image 4K, et en réalité, tous sont à une distance négligeable de l'image native.

L'autre aspect vraiment impressionnant du DLSS 2.0 est qu'il est également entièrement fonctionnel à des résolutions inférieures.

Prenez 1440p par exemple. Le mode Qualité DLSS, comme en 4K, fournit essentiellement une image native 1440p tout en effectuant un rendu à une résolution inférieure. Tout ce dont nous venons de parler avec la 4K s'applique également ici, contrairement à toutes les versions précédentes de DLSS, où la qualité diminuait rapidement à des résolutions inférieures. Même avec l'implémentation du shader de Control, c'était un problème important, mais pas avec DLSS 2.0.

À 1440p, les limitations des modes DLSS de qualité inférieure deviennent un peu plus apparentes. Bien que le mode Performance soit correct en 4K, nous pensons que la qualité souffre plus ici et nous ne le recommanderions pas plutôt que Balanced ou Quality, qui sont tous les deux très bien. La qualité est le mode que nous choisirions d'utiliser à 1440p, car il offre la présentation la plus proche de la native.

DLSS 2.0 est également efficace à 1080p de la même manière qu'à 1440p et 4K, DLSS fournissant une qualité d'image essentiellement native, en particulier lors de l'utilisation du mode Qualité. Semblable à 1440p, nous ne pensons pas que le mode de performance est particulièrement efficace, nous devrions donc nous en tenir à Balanced ou Quality, ce dernier étant le plus impressionnant et offre une qualité d'image équivalente à native.

Performances DLSS 2.0

Examinons à nouveau les performances en utilisant notre banc de test Core i9-9900K, les paramètres Uber, le lancer de rayons désactivé (car cela n'a pas beaucoup de sens dans un jeu rapide comme celui-ci) et l'anti-aliasing TSSAA T8X lorsque DLSS est désactivé .

Ici, nous examinons le gain de performance moyen que nous avons constaté en jouant avec une résolution cible 4K sur les six GPU RTX qui prennent en charge les jeux 4K, du RTX 2060 Super au RTX 2080 Ti. En utilisant le mode Qualité, nous avons constaté en moyenne une amélioration de 24% par rapport au FPS moyen par rapport au 4K natif, et une amélioration de 27% en bas de 1%, avec une qualité d'image 4K native équivalente. En utilisant Balanced, les chiffres ont augmenté pour atteindre une amélioration d'environ 35%, puis avec le mode Performance, une amélioration de 47%. Nous dirions que tous ces modes offrent une qualité d'image essentiellement identique à la 4K native, sinon meilleure.

Modes DLSS vs GPU RTX @ 4K

La raison pour laquelle nous utilisons une moyenne sur les six GPU est que les performances sont très cohérentes, quel que soit le GPU RTX dont vous disposez. Ce graphique montre les résultats réels des six GPU, et vous verrez les lignes correspondre. Il y a une légère tendance pour les GPU à faible performance à tirer le meilleur parti de l'utilisation de DLSS, nous avons vu jusqu'à 25% de gain pour le RTX 2060 Super par rapport à 22% pour le RTX 2080 Ti utilisant le mode qualité, mais c'est pour la plupart équivalent.

Et à 1440p? De toute évidence, nous n'obtenons pas de bons gains de performances ici. Le mode Qualité a fourni un gain de 16% en moyenne et le mode Équilibré un gain de 23%. Le mode Performance a fourni un gain de 30%, inférieur à ce que Balanced atteint en 4K, mais nous ne pensons pas que le mode Performance offre une qualité d'image équivalente à native, donc nous n'obtenons pas un gain de performance pur de 30% car la qualité d'image diminue quelque peu.

Modes DLSS vs GPU RTX @ 1440p

Il y a une légère tendance pour les GPU moins performants à gagner plus de DLSS à 1440p. Nous avons constaté jusqu'à 26% de gain en utilisant le mode Balanced avec un RTX 2060, contre seulement 17% avec le RTX 2080 Ti.

À 1080p, les gains diminuent encore, maintenant seulement 10% en moyenne sur 7 GPU en utilisant le mode Qualité, avec la même tendance pour les GPU de faible puissance à voir des gains plus élevés. Nous pensons que quelque chose pourrait se produire, c'est que les fréquences d'images deviennent si élevées que le DLSS a du mal à évoluer correctement.

Modes DLSS vs GPU RTX @ 1080p

Par exemple, le RTX 2060 en 1080p natif a atteint 150 FPS et a vu une amélioration d'environ 15% de cette performance lors de l'utilisation du mode Qualité DLSS. C'est similaire à ce que nous avons vu avec le RTX 2080 en 1440p natif: encore environ 150 FPS, et encore environ 15% d'amélioration en utilisant le mode Qualité. Cela me fait donc penser que plus vos performances de base sont faibles, plus vous pouvez bénéficier de DLSS, mais nous devrons tester plus de jeux à l'avenir pour confirmer cette conclusion.

D'un autre côté, nous avons constaté des gains plus importants lorsque le lancer de rayons était activé. Nous n'avons pas effectué de tests approfondis avec cette fonctionnalité, mais avec le RTX 2060, nous avons constaté une amélioration jusqu'à 2 fois en 4K en utilisant le mode Performance.

Quelle que soit la configuration, nous avons pu obtenir des gains de performances, DLSS vous offrant effectivement une amélioration gratuite des performances au même niveau de qualité d'image. C'est très impressionnant et sera particulièrement utile soit dans des situations où vous voulez gagner à des résolutions élevées, soit lorsque vous voulez vraiment augmenter les effets visuels, comme utiliser le lancer de rayons.

Écosystème DLSS, réflexions finales

Il y a beaucoup de véritables points positifs à retirer de la performance de DLSS dans sa dernière itération. Après avoir analysé DLSS dans Youngblood, il ne fait aucun doute que la technologie fonctionne. La première version de DLSS n'était pas impressionnante, mais c'est presque le contraire avec DLSS 2.0: la puissance de mise à l'échelle de ce nouvel algorithme basé sur l'IA est remarquable et donne à Nvidia une véritable arme pour améliorer les performances sans pratiquement aucun impact sur les visuels.

DLSS fonctionne désormais avec tous les GPU RTX, à toutes les résolutions et tous les paramètres de qualité, et offre une qualité d'image native efficace lors de la mise à l'échelle, tout en effectuant un rendu à une résolution inférieure. C'est époustouflant. C'est aussi exactement ce que Nvidia avait promis au lancement. Nous sommes juste heureux de pouvoir enfin voir cela maintenant.

À condition que nous obtenions la même excellente qualité d'image dans les futurs titres DLSS, la situation pourrait être que Nvidia est en mesure de fournir des performances supplémentaires de 30 à 40 pour cent supplémentaires lors de l'utilisation de ces cœurs tenseurs. Nous n'aurions aucun problème à recommander aux joueurs d'utiliser DLSS 2.0 dans tous les titres activés, car avec cette version, il s'agit essentiellement d'un bouton de performance gratuit.

La qualité visuelle est suffisamment impressionnante pour que nous devions commencer des jeux d'analyse comparative avec DLSS activé – à condition que la qualité d'image que nous voyons aujourd'hui se maintienne dans d'autres jeux DLSS – similaire à la façon dont nous avons comparé certains jeux avec différents modes DirectX basés sur laquelle l'API fonctionne mieux sur les GPU AMD ou Nvidia Il ressort également des résultats de Youngblood que la version de base du tenseur de réseau AI est supérieure à la version de base du shader dans Control. Dans un monde parfait, nous obtiendrions la version shader activée pour les GPU GeForce non RTX, mais Nvidia nous a dit que ce n'était pas dans leurs plans et que la version shader n'avait pas bien fonctionné dans d'autres jeux.

De toute évidence, un an et demi après le lancement de DLSS, même Nvidia admettrait que cela n’était pas prévu. Il s'agit d'une situation presque identique au traçage de rayons RTX de Nvidia. La fonctionnalité a été largement annoncée comme un «  must have '' pour les joueurs sur PC, mais les premiers jeux à prendre en charge la technologie n'ont pas impressionné, et il a fallu près d'un an pour obtenir des implémentations de jeu à moitié décentes qui à ce jour peuvent être comptées d'une part.

Tout comme avec le lancer de rayons, il est agréable d'obtenir finalement le support DLSS dans les jeux, mais le faire des semaines ou des mois après le lancement des jeux est presque sans valeur. Nous ne pouvons pas imaginer que trop de gens recommencent à jouer à Youngblood des mois après la sortie spécifiquement pour DLSS, encore moins après avoir reçu des critiques médiocres.

Nous ne doutons pas que DLSS deviendra une inclusion fantastique dans les jeux au-delà d'aujourd'hui, mais nous devons dire que regarder en arrière Nvidia est allé trop loin en promettant ce qu'ils n'étaient pas en mesure de livrer. Il était courant de voir des diapositives de promotion comme celles ci-dessus, montrant les performances magiques gratuites que DLSS fournirait.

L'énorme liste de jeux DLSS est presque risible en 2020, la plupart d'entre eux n'ayant jamais été DLSS. Ce sont des versions majeures dont Nvidia a annoncé qu'elles prendraient en charge DLSS mais ne se sont jamais concrétisées. Nous leur avons posé des questions à ce sujet et leur réponse a été que les implémentations initiales de DLSS étaient «plus difficiles que ce à quoi nous nous attendions, et que la qualité n'était pas là où nous le voulions», alors ils ont décidé de se concentrer sur l'amélioration de DLSS au lieu de l'ajouter à plus de jeux.

Nvidia nous a également dit que les anciens titres prenant en charge DLSS nécessiteront des mises à jour côté jeu pour obtenir des avantages de niveau 2.0 en raison du nouveau SDK et que c'est entre les mains des développeurs, mais nous doutons que ceux-ci obtiennent un support. Battlefield V et Metro Exodus semblent avoir les mêmes implémentations DLSS que lorsque nous avons testé ces titres, ces défauts et tout le reste.

Certains lecteurs ont critiqué nos fonctionnalités originales, affirmant que nous ne comprenions pas le DLSS car la magie de l'IA verrait ces titres s'améliorer avec un apprentissage et une formation plus approfondis. Eh bien, un an plus tard et cela ne s'est pas amélioré du tout dans ces jeux.

Du côté positif, Nvidia affirme que DLSS est beaucoup plus facile à intégrer maintenant et obtenir DLSS dans les jeux le jour du lancement avec une qualité équivalente à l'implémentation de Youngblood devrait être très réalisable.

DLSS est à un point de basculement. Le DLSS 2.0 récemment publié est clairement une excellente technologie et une superbe révision qui corrige bon nombre de ses problèmes initiaux. Ce sera un véritable argument de vente pour les GPU RTX à l'avenir, surtout s'ils peuvent obtenir DLSS dans un nombre important de jeux. Au moment où la prochaine génération de GPU de Nvidia arrivera, DLSS devrait être prêt pour les heures de grande écoute et AMD devra peut-être réagir de manière importante.

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