introduction

AMD a publié aujourd’hui FidelityFX Super Resolution, une fonctionnalité qui améliore considérablement les performances du jeu, avec des compromis minimes sur la qualité de l’image. Cette idée ici n’est pas de réduire le plaisir 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 la sortie à la résolution souhaitée, tout en reconstruire les détails, de sorte que cela ne ressemble pas à 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 au rendu du jeu à une résolution plus élevée, et le résultat net est donc une augmentation des fréquences d’images.

NVIDIA a lancé 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 les plus importantes de ses cartes graphiques GeForce RTX (l’autre étant le lancer de rayons en temps réel). Le DLSS 2.0 mis à jour, en particulier, a gagné en popularité auprès des joueurs, car il leur a fourni une augmentation de la fréquence d’images pratiquement gratuite de 50 à 100 %, ce qui s’est avéré utile avec les jeux utilisant le lancer de rayons. AMD a finalement rattrapé son retard et présenté sa version de super-échantillonnage avec FidelityFX Super Resolution (FSR), que nous examinons aujourd’hui.

À la base, FSR et DLSS visent à faire la même chose : permettre un rendu à une résolution inférieure avec une perte de qualité d’image minimale, pour optimiser les performances ; mais comment ils s’y prennent, diffère énormément. NVIDIA DLSS 2.0 est un réseau d’IA pré-entraîné qui prend en charge les images à basse résolution, les vecteurs de mouvement (informations qui suggèrent de quelle manière l’image est sur le point de changer) et génère une image à plus haute résolution à partir de cela. Du côté de l’utilisateur, seule l’inférence se produit, toute la formation est effectuée dans les laboratoires de NVIDIA et non spécifique au jeu. Dans l’ancienne version 1.0 de DLSS, NVIDIA utilisait un réseau pré-entraîné, optimisé par jeu, mais ne prenait pas en compte les vecteurs de mouvement pour reconstruire les détails. Un inconvénient avec 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 20, RTX 30 et Quadro RTX prennent en charge DLSS, donc cette capacité est 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 finalement open source sur le site GPUOpen d’AMD. La technologie ne nécessitant pas de matériel spécialisé, AMD a donc activé la fonctionnalité sur tous ses GPU Radeon datant de « Polaris » (série RX 500), ainsi que sur les GPU NVIDIA GeForce depuis la série GTX 10 « Pascal.  » La stratégie d’AMD consiste à répéter FreeSync, où il a proposé une alternative plus simple à G-SYNC, qui est devenu populaire en raison de sa simplicité et de sa nature libre de droits. Sur la page suivante, nous allons plonger dans les détails du fonctionnement de FSR et de la façon dont 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 vous montrerons également comment cela affecte les performances sur diverses cartes graphiques, y compris les modèles NVIDIA GeForce.