[Actualités] [TEST MATERIEL] TECHPOWERUP nous propose : Qualité et performances de l'AMD FSR FidelityFX Super Resolution.

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TECHPOWERUP nous propose : Qualité et performances de l'AMD FSR FidelityFX Super Resolution.

AMD a lancé aujourd'hui FidelityFX Super Resolution, une fonction qui améliore considérablement les performances des jeux en réduisant au minimum la qualité de l'image. L'idée n'est pas de réduire l'attrait visuel de votre jeu, comme les textures, les détails de la géométrie, les effets, etc., mais de rendre le jeu à une résolution inférieure et d'augmenter l'échelle de la sortie à la résolution souhaitée tout en reconstruisant les détails pour ne pas avoir l'impression d'une image basse résolution qui a simplement été étirée pour s'adapter. Le coût de calcul impliqué dans la restauration des détails de l'image mise à l'échelle est inférieur à celui du rendu du jeu dans la résolution supérieure, et le résultat net est donc une augmentation des taux de trame.

NVIDIA a été le pionnier d'une telle technique il y a deux ans, en 2018, en utilisant l'apprentissage automatique. Le Deep Learning Super-Sampling (DLSS) de NVIDIA a été présenté comme l'une des deux fonctionnalités phares de ses cartes graphiques GeForce RTX (l'autre étant le raytracing en temps réel). La mise à jour DLSS 2.0, en particulier, a gagné en popularité auprès des joueurs, car elle leur permettait d'augmenter le taux de rafraîchissement de 50 à 100 %, ce qui était très pratique pour les jeux utilisant le raytracing. AMD a finalement rattrapé son retard et introduit sa version du super-échantillonnage avec FidelityFX Super Resolution (FSR), que nous examinons aujourd'hui.

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Au fond, FSR et DLSS ont tous deux le même objectif : permettre le rendu à une résolution inférieure avec une perte minimale de la qualité de l'image afin d'améliorer les performances, mais la façon dont ils s'y prennent diffère grandement. NVIDIA DLSS 2.0 est un réseau d'IA pré-entraîné qui prend les images de basse résolution et les vecteurs de mouvement (informations qui suggèrent dans quel sens l'image est sur le point de changer) pour générer une image de plus haute résolution sur cette base. Du côté de l'utilisateur, seule l'inférence a lieu. L'entraînement est effectué dans les laboratoires de NVIDIA et n'est pas spécifique au jeu. Dans l'ancienne version 1.0 de DLSS, NVIDIA utilisait un réseau pré-entraîné qui était optimisé pour chaque jeu, mais ne prenait pas en compte les vecteurs de mouvement pour reconstruire les détails. L'inconvénient de DLSS est la dépendance matérielle de l'IA de l'autoencodeur convolutif. Dans la pile de produits de NVIDIA, seules les cartes graphiques GeForce RTX série 20, RTX série 30 et Quadro série RTX prennent en charge DLSS, cette capacité est donc limitée à moins de produits que FSR, qui peut fonctionner sur n'importe quelle carte graphique assez récente.

FidelityFX Super Resolution, en revanche, est une technologie intégrée au pipeline de rendu du jeu. Les développeurs de jeux peuvent simplement transplanter le code FSR, qui sera mis en source ouverte sur le site GPUOpen d'AMD en juillet (selon AMD). La technologie ne nécessite pas de matériel spécialisé, et AMD a donc activé la fonction pour tous ses GPU Radeon depuis "Polaris" (série RX 400), ainsi que pour les GPU NVIDIA GeForce depuis la série GTX 10 "Pascal". La stratégie d'AMD consiste à répéter FreeSync, où elle a présenté une alternative plus simple à G-SYNC, qui est devenue populaire en raison de sa simplicité et de sa nature libre de droits. Sur la page suivante, nous nous plongerons dans les détails du fonctionnement de FSR, et comment il peut être configuré.

Dans cette revue, nous analyserons la qualité d'image et l'impact sur les performances des différents modes d'AMD FidelityFX Super Resolution et nous vous montrerons également comment elle affecte les performances de différentes cartes graphiques, y compris les modèles NVIDIA GeForce.

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