AMD FidelityFX Super Resolution : Le DLSS a enfin un concurrent

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Par Antoine Gautherie le

Le système de suréchantillonage d'NVIDIA va enfin devoir composer avec un concurrent signé AMD. Basé sur une technologie différente, il s'annonce en tout cas très prometteur.

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© AMD

Cela fait déjà depuis 2019 que les joueurs ont accès au fameux DLSS d’NVIDIA. Non seulement ce système a fait ses preuves, mais il bénéficie  d’une sorte de monopole puisqu’il n’a tout simplement aucun concurrent. Tout du moins, jusqu’à aujourd’hui : SlashGear annonce avec l’arrivée du FidelityFX Super Resolution (FSR) d’AMD pour le concurrencer.

Le DLSS, c’est quoi ?

Le Deep Learning Super Sampling, c’est, comme son nom le suggère, une technique de suréchantillonage. L’idée est simple : le temps de calcul d’une image par votre caractéristique augmente très rapidement avec le nombre de pixels. Aujourd’hui, les résolutions 2560*1440 et au-delà sont omniprésentes, et le rendu nécessite donc du hardware de plus en plus puissant pour tenir la cadence. Toute l’idée du DLSS, c’est d’accélérer ce rendu en passant par le côté logiciel plutôt que matériel.

© AMD

Dans les logiciels compatibles, au lieu de calculer une image une image en 4k, on va par exemple générer un rendu en 2k. On lui applique ensuite tous les effets de post-processing nécessaires (anti-aliasing, colorimétrie…) avant de suréchantillonner l’image pour en faire une image 4k. Sur le principe, c’est un peu comme si on coupait chaque pixel en 4 en adaptant la couleur de chacun à ses voisins. Pour la carte graphique, c’est une opération bien plus rapide que de calculer directement l’image en 4k avec le post-traitement. Cela a pris du temps, mais NVIDIA n’est donc plus la seule écurie à proposer ce type de technologie.

Une compatibilité bien plus large ?

Mais attention aux conclusions hâtives car le FSR est tout sauf une copie carbone du DLSS. Là où l’équipe verte a choisi l’intelligence artificielle pour booster son produit (d’où le DL pour deep learning dans son nom), AMD se base sur un “algorithme avancé de reconstruction de bord”. Passons sur ce terme plus que nébuleux pour se concentrer sur le concret. La plus grosse différence, c’est que le FSR ne travaille que sur la frame en cours d’affichage. Une grosse différence avec le DLSS, dont la composante IA doit être pré-entrainée en amont, pour chaque titre individuellement !

Certains studios se sont déjà portés volontaires pour utiliser le FSR. © AMD

Si cette différence peut sembler minime, elle a en fait des implications assez concrètes. Cela signifie qu’en théorie, le FSR pourrait fonctionner avec une large gamme de programmes et de matériel vidéo. Il n’y aura donc pas besoin de hardware spécialement optimisé pour le calcul lourd de type machine learning. C’est le principal défaut du DLSS, qui puise allègrement dans les Tensor cores des dernières générations de cartes graphiques Nvidia RTX. Conséquence : le FSR pourrait même être scalé sur du matériel bien moins puissant. Comble de l’ironie, le FSR supporte même certaines cartes NVIDIA, dont certaines n’ayant pas accès au DLSS ! Un joli pied de nez.

Technologie différente, même combat

D’après AMD, une quarantaine de développeurs auraient déjà exprimé leur intérêt. Le nôtre est en tout cas piqué; pour ceux qui veulent voir ce nouveau système en action, des grands noms du secteur comme Gamers Nexus proposent déjà (!) des comparatifs FSR / DLSS en direct.

Nombre de modèles, lumière, végétation translucide… un bon exemple de scène qui fait souffrir les cartes graphiques et qui pourrait bénéficier du super-sampling. © AMD

Mais avant de s’emballer, souvenons-nous des débuts du DLSS. La technologie est indéniablement fantastique mais demande beaucoup d’efforts aux développeurs pour l’implémenter spécifiquement dans leur jeu. A ses débuts, le nombre de titres concernés était véritablement rachitique; il atteint aujourd’hui péniblement les 130 jeux, d’après Globe News Wire. Bien évidemment, les jeux concernés sont tous des titres AAA produits par les plus gros studios. Il y a donc fort à parier que les débuts du FSR suivent une trajectoire semblable. Un espoir serait que les développeurs soient complètement conquis par la rétro-compatibilité matérielle du FSR que ne propose pas le DLSS.