Hardware

L’IA au service des performances.

Le DLSS, pour Deep Learning Super Sampling, est donc la dernière trouvaille de Nvidia pour faire usage des Tensor Cores intégrés à son architecture Turing. Le principe, selon Nvidia, consiste à « utiliser l’apprentissage approfondi pour améliorer les performances tout en conservant une bonne qualité visuelle ». Si ça vous paraît trop beau pour être vrai, c’est parce que pour l’instant, ça l’est en grande partie. Lorsque vous activez le DLSS, votre carte graphique calcule d’abord dans une définition inférieure. Une scène affichée en 4K sera ainsi générée en QHD par le GPU, puis upscalée. Pour éviter la perte de détails inhérente à l’upscaling, Nvidia utilise une gigantesque banque d’images stockées sur ses fermes de serveurs. Et c’est là qu’on entre dans la partie Deep Learning de sa technologie. Ces images, calculées dans une qualité bien supérieure à celle dans laquelle vous jouez (super sampling 64x), vont être comparées aux scènes que votre carte graphique devra gérer. En ressort un modèle qui va être ensuite téléchargé en local et traité par les Tensor Core des RTX qui, au lieu de laisser le GPU afficher des pertes de détails, va corriger ces défauts à partir de la référence trouvée chez Nvidia.

Il est flou, Afflelou.

Ça, c’est pour la théorie. En pratique, le résultat est loin d’être aussi concluant que les promesses de Nvidia le laissaient espérer. Certes, le gain en performances est bien réel (sur Battlefield V, en activant le DLSS en 1440p, on retrouve bien la fluidité obtenue en 1080p). La qualité visuelle, en revanche, n’est pas vraiment conservée. Les petits robots de Nvidia ont pour l’instant bien du mal à rendre une image toujours nette, et il est très facile de mettre le système en déroute. Si vous êtes le genre de joueur à préférer sortir des sentiers battus, vous tomberez forcément sur un cas de figure pas encore prévu par Nvidia et ses IA, et la qualité s’en trouvera dégradée. Au-delà des détails qui peuvent manquer çà et là sur la végétation ou les objets, on constate une image généralement plus floue, même si l’effet se remarque plus sur des plans fixes qu’en mouvement. Nvidia explique que ce n’est qu’une question de temps avant que les choses s’améliorent et que ses robots s’entraînent à reconnaître tous les cas de figure pour pouvoir les traiter. Il faut alors prendre son mal en patience. Notons tout de même que sur les benchmarks qui utilisent des images parfaitement prédictibles comme 3D Mark ou Final Fantasy XV, DLSS fonctionne parfaitement : l'IA de Nvidia fonctionne bien mieux quand elle connaît toutes les images à améliorer.

Y en aura pas pour tout le monde.

Enfin, les joueurs ont eu la mauvaise surprise de découvrir que le DLSS n’était pas disponible dans tous les cas de figure. Seules les définitions en 16:9, sont supportées, et les plus exotiques (16:10, 21:9, etc.) sont pour l’instant exclues du processus. Sur son site, Nvidia donne une liste surprenante des conditions à remplir pour profiter du DLSS. Dans Battlefield V, il sera par exemple obligatoire d’activer le ray tracing. Metro Exodus n’a pas ce défaut, mais on en trouve d’autres : les RTX 2080 et 2080 Ti ne peuvent pas en profiter en 1080p, tandis que la 2060 en est privée en 4K. Un début d’explication pourrait provenir du fonctionnement même du DLSS. Les Tensor Cores traitant chaque image indépendamment les unes des autres, ces unités de calcul seront plus efficaces en traitant 40 images par seconde que 120. Cela peut expliquer pourquoi les cartes les plus puissantes bloquent le DLSS en basse définition, mais pas pourquoi Metro Exodus l’interdit aux 2060 en 4K. Dans ce dernier cas, le nombre plus réduit de Tensor Cores (240, contre 288 pour une 2070) pourrait être la cause.