NVIDIA DLSS 3.5 : On vous explique tout !!!, page 2

Le super-échantillonnage, comment ça marche ?

Pour comprendre la reconstruction de rayons introduite par DLSS 3.5, il est déjà important de bien saisir le fonctionnement même de DLSS, du super échantillonnage, d’autant que les choses ne sont finalement pas si compliquées… enfin, au moins pour la théorie. Tout part de l’idée qu’un GPU peut avoir besoin d’aide pour afficher dans des définitions élevées.

De fait, on décide par exemple que le GPU ne va calculer une scène qu’en Full HD (1080p ou FHD). En revanche, on ne va pas se contenter d’une telle définition et alors que notre écran est, toujours pour l’exemple, prévu pour le 1440p (QHD), ce sont de puissants algorithmes qui vont être mis à contribution pour calculer – interpoler – l’image afin que celle-ci soit bien affichée en 2560 x 1440.

Entre février 2019 et septembre 2022, les algorithmes en question ont fait d’énormes progrès et les images produites après interpolation – ou plutôt super échantillonnage – sont de plus en plus difficiles à distinguer du rendu en définition native. En réalité, même si de nombreux joueurs ont encore du mal à l’admettre, le rendu produit par DLSS est parfois même meilleur que le rendu natif.

Les ressources GPU ainsi libérées par les algorithmes sont utilisées pour augmenter le niveau de détail, rendre des ombres plus réalistes… ou profiter du ray tracing. Problème, si cette dernière technologie apporte un réalisme saisissant aux scènes des jeux les plus modernes, elle est aussi incroyablement gourmande : la projection de rayons pousse NVIDIA à imaginer une nouvelle technique, la génération d’images.

C’est l’intérêt de DLSS 3.0 qui arrive en septembre 2022. Là, l’intelligence artificielle n’est plus seulement mise à contribution pour « élargir » l’image. Elle prend carrément le relais du GPU une image sur deux. En se basant sur les images précédentes/suivantes rendues par le GPU, l’IA est capable d’imaginer l’intégralité de l’image intermédiaire. La fluidité des animations s’en ressent, le nombre d’images par seconde s’envole.

Révolution ray tracing et reconstruction de rayons

Le nombre d’images par seconde s’envole, c’est un fait. Une fois encore, on peut s’amuser avec les options graphiques pour aller un peu plus dans les détails, les réglages. Pour autant, la révolution ray tracing est passée par là et les développeurs s’en donnent à cœur joie. Il suffit de jeter un œil à certaines scènes d’Alan Wake 2 ou de Cyberpunk 2077: Phantom Liberty pour se rendre compte du pas de géant accompli par les studios.

Problème, pour les joueurs si cela se traduit par des effets visuellement intéressants, cela entraîne aussi une chute assez remarquable du nombre d’images par seconde. Nombre de joueurs préfèrent d’ailleurs faire une croix – voire dénigrer – le ray tracing en prétextant que « cela ne sert à rien ». Il y a peut-être parfois du vrai, mais c’est surtout qu’ils n’ont pas le GPU pour en profiter pleinement et préfèrent assurer un 60 ips stable SANS ray tracing.

Alors que NVIDIA cherche à promouvoir le rendu graphique de ses GPU, ce n’est clairement pas satisfaisant et si DLSS 3.0 a bien des atouts, il ne peut répondre à cette problématique nouvelle. C’est à ce moment-là – nous sommes donc en septembre 2023 – qu’intervient DLSS 3.5 et sa reconstruction de rayons. Il faut d’abord bien s’accorder sur une chose : DLSS 3.0 et DLSS 3.5 sont deux technologies distinctes.

Elles peuvent bien sûr fonctionner de concert pour un rendu optimal, mais il faut savoir que l’activation de la reconstruction de rayons n’implique pas nécessairement l’activation de la génération d’images. De fait, il est tout à fait possible de profiter du ray reconstruction en restant « simplement » sur DLSS 2.0. NVIDIA a d’ailleurs diffusé un parfait petit tableau pour clarifier les choses.

Contrairement à la génération d’images, la reconstruction de rayons n’impose pas non plus l’utilisation d’une GeForce RTX série 40. Cela marche sur des cartes d’architecture précédente comme les RTX série 20 ou série 30. La seule contrainte est de disposer d’un GPU RTX afin de profiter des cœurs CUDA, des RT cores et des tensor cores. Loin d’être aussi exigeant donc.