• DLSS, FSR : même objectif, mais routes opposées

AMD l’a abordé en long, en large et en travers lors de ses conférences : ce FidelityFX Super Resolution (FSR, pour faire court) est l’exact analogue du DLSS dans l’écosystème rouge... À l’exception de la technique sous-jacente.

 

AMD FSR : un écosystème déjà bien rempli [cliquer pour agrandir]

 

Tout d’abord, les verts ont fait usage de leur expertise dans le domaine de la recherche académique et leur quasi-monopole sur les accélérateurs de machine learning haute performance pour designer leur DLSS. Peaufiné qui plus est pour arriver à sa version 2.2 dernièrement, le DLSS repose un réseau de neurones qui utilise non seulement le résultat de l’image à upscaler (pour le DLSS dans sa première version), mais aussi des informations sur les images précédentes (nommé motion vectors, mis sur le devant de la scène avec le TAA). De ce fait, NVIDIA doit entraîner dans des centres de calcul son algorithme avant de le distribuer au grand public via ses pilotes, mais aussi intégrer des unités de calcul dédiées, les fameux Tensor Cores afin de pouvoir insérer la mise à l’échelle dans le pipeline de rendu classique sans perte de performances.

 

Chez les rouges, une telle solution n’était pas envisageable : d’une part, les cartes sont déjà en vente, et leurs performances en calcul matriciel ne sont pas suffisantes pour encaisser un réseau. D’autre part, nous émettons des doutes sur la capacité des rouges à faire usage de méthodes d’IA aussi avancées que le leader caméléon et son budget faramineux dans le domaine, employant à la pelle chercheurs et doctorants en imagerie numérique.

 

AMD FSR : plus de promesses [cliquer pour agrandir]

Des promesses, de belles promesses !

 

Cependant, cette absence de réseau de neurones a de bons côtés, que le marketing sait tourner en avantages : l’algorithme de mise à l’échelle, déterministe peut être appliqués indifféremment sur différentes définitions d’entrée, étant donné une même définition de votre écran. Comprenez que le FSR peut être upscaler selon différentes définitions de rendue initiale, ce qui permet un choix aux petits oignons selon votre compromis performances/qualité graphique favori.

 

PréréglageÉchelle du renduDéfinition de rendu (en px)
Pour du 1440ppour du 4K
Performance 2 x 1280 x 720 1920 x 1080
Balanced 1,7 x 1506 x 847 2259 x 1270
Quality 1,5 x 1706 x 960 2560 x 1440
Ultra quality 1,3 x 1970 x 1108 2954 x 1662

 

AMD communique sur un gain en performance pouvant aller jusqu’à un facteur 2,4 en mode « performance », un chiffre peu étonnant étant donné qu’un rendu à une définition deux fois inférieures revient à... 4 fois moins de pixels calculés !

 

De plus, l’absence d’unités hardware dédiées se traduit par une compatibilité matérielle élargie, puisque toutes les cartes graphiques sont théoriquement capables d’appliquer le procédé. Ainsi, les rouges peuvent, une fois de plus, jouer la carte de l’écosystème libre, ouvert et facile à intégrer en annonçant un support des cartes de la maison de la RX 460 aux toutes dernières RX 6000, incluant les versions mobiles et les VEGA.... mais aussi les cartes du concurrent, avec les NVIDIA RTX 2000, RTX3000 ainsi que les GTX 1000 et 1600, pourtant délaissées par le DLSS.

 

AMD FSR : et on supporte tout le monde ! [cliquer pour agrandir]

 

Et le FullHD ?

Si, théoriquement, le FSR n’a pas besoin d’une définition minimale pour être appliqué, la pratique est toute autre. Pour des raisons provenant de la théorie du traitement du signal, les approches de reconstructions d’images ont besoin d’un minimum d’informations — de pixels, dans notre cas — afin de fonctionner correctement. En effet, quelle que soit la définition de rendu, la scène représentée sur votre écran demeure la même, délaissant ainsi certains détails que le FSR ne peut pas magiquement retrouver. AMD a donc été très prudent au sujet du FSR en Full HD, assurant que, certes, la chose était possible techniquement, mais le rendu final ne sera pas aussi impressionnant que celui en 1440p ou en 4 k.



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