En cabine • DXR, DLSS & VRS en jeu |
————— 18 Décembre 2018
En cabine • DXR, DLSS & VRS en jeu |
————— 18 Décembre 2018
Pour rappel, le DLSS est un AA d'un type particulier, puisque faisant appel à l'IA pour fonctionner. Le jeu est en fait exécuté sur des supercalculateurs du caméléon avec une qualité optimale pour collecter les résultats de sortie attendus et les données d'entrée nécessaires à ce dernier. Un réseau de neurones artificiels est ensuite "entraîné" à obtenir cette qualité de sortie, afin "d'apprendre" les spécificités de ces images et en déduire un DNN model. Ce dernier peut alors être utilisé par les Tensor Core des GeFORCE RTX, pour inférer ce niveau de qualité à partir de données d'entrée brutes réduites (la définition entre autres, comme nous le supputions, malgré les dénégations originelles du caméléon qui ne veut pas que cet AA soit considéré comme un simple upscaling, souvent générateur de flou et artefacts divers). Notez que l'apprentissage ne s'arrête pas forcément lorsqu'un DNN model est obtenu, ce dernier pouvant être amélioré au fur et à mesure d'un apprentissage plus poussé avec des variables légèrement différentes, issues de la mise en pratique des précédentes itérations du DNN model. Vous retrouverez plus de détails concernant cette technique dans notre dossier dédié à l'architecture Turing.
D'un point de vue purement qualitatif, les 2 résultats nous semblent similaires mais pas équivalents pour autant. Ainsi, le rendu à base de DLSS est moins flou, mais l'aliasing est plus marqué (particulièrement visible au niveau des câbles électriques et arrêtes des voitures). Chacun pourra se faire sa propre idée sur le sujet, le résultat obtenu via DLSS est tout de même bien supérieur à un simple upscaling, un essai rapide démontrant rapidement des différences qualitatives flagrantes entre les 2 techniques. L'IA apporte bel et bien ici une qualité visuelle supérieure à celle obtenue avec des algorithmes n'y faisant pas appel.
Quid des performances à présent ? Avec ce jeu et dans ces conditions (toutes options activées au maximum, hormis Shadow Libs désactivé) très difficiles, le gain est d'une trentaine de pourcents. On notera qu'il est d'ailleurs très légèrement croissant en baissant en gamme. De quoi enfin jouer à 60 i/s avec la 2080 Ti, pour les 2 autres il faudra faire davantage de concessions visuelles. La 2080 distance par contre nettement la GTX 1080 Ti, la 2070 lui prenant même une douzaine de pourcents d'avance !
Finissons ce chapitre performance par un déplacement reproductible de longue durée (voyage en conduite automatique entre 2 lieux distants), sur lequel nous mesurons là-aussi les performances moyennes de l'intégralité de la scène, mais aussi celles du premier centile, c'est à dire le pourcent d'images par seconde le plus faible. L'écart entre les 2 techniques d'AA ne change pas radicalement, il s’accroît toutefois au profit du DLSS sur le premier centile.
RTX 2080 Ti |
Taux d'images par seconde moyen |
Taux d'images par seconde moyen (premier centile) |
---|---|---|
TAA | 48,2 | 43,4 |
DLSS | 61,5 | 57,8 |
Voilà pour la première application du DLSS en jeu, voyons page suivante ce qu'il en est du Variable Rate Shading.
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1 • Préambule |
2 • Protocole de test |
3 • DXR : Battlefield V |
4 • |
5 • VRS : Wolenstein II & Verdict |