Nvidia DLSS : c’est quoi ? Qualité et performances en jeu – RTX

La technologie Nvidia DLSS, qu’est-ce que c’est ? Quel est son fonctionnement ? L’amélioration de la qualité et des performances vaut-elle le coup ? Et aussi, quels sont les jeux compatibles ? Voici toutes les explications sur la fonctionnalité RTX d’amélioration d’images et de performances pour les jeux vidéo. Tout d’abord, que signifie l’acronyme DLSS ? Deep Learning Super Sample, comme son nom l’indique, c’est une technologie qui fait intervenir l’intelligence artificielle. Cette dernière améliore la qualité d’image, mais elle permet aussi de soulager le processeur graphique grâce à l’upscaling par IA.

L’Upscaling par IA permet au GPU de calculer les images dans une résolution inférieure, ensuite l’IA se charge de redimensionner l’image et d’ajouter les informations manquantes. Ce qui permet de bénéficier d’une fréquence d’images plus élevée ou d’améliorer la qualité graphique, ou alors un peu des deux. Avec le DLSS, il plus facile d’activer le Ray Tracing, sans subir une perte de performance notable. Mais nous reviendrons sur ce point plus en détail. Par ailleurs, pour vous y retrouver entre les différentes technologies des deux fondeurs, vous pouvez consulter notre guide d’achat pour bien choisir sa carte graphique entre Nvidia et AMD Radeon. Vous y trouverez de nombreuses informations, mais aussi une liste des technologies de chaque société. Et si vous ne jurez que par Nvidia, il y a aussi le comparatif pour savoir quelle carte RTX choisir.

Les objectifs de la technologie RTX et du DLSS de Nvidia

Tout d’abord, la technologie ne cesse de s’améliorer. La version 1.0 a été lancé en 2018, le DLSS 2.0 a suivi accompagné d’une amélioration des performances, puis en octobre 2023 le DLSS 3.0. Avant d’aller dans le détail du fonctionnement, il est nécessaire de comprendre à quelles problématiques répond le DLSS de Nvidia. Si Nvidia investit dans cette technologie, c’est que la société est persuadée qu’elle va répondre à une attente des joueurs de jeux vidéo. D’ailleurs sur ce point, elle a de l’avance sur AMD. Mais AMD a annoncé qu’il travaillait sur une technologie similaire qui s’appuierait sur infrastructure IA de Microsoft.

Actuellement, lorsque vous achetez un écran PC, il faut faire des compromis. À moins d’avoir un budget conséquent, il est difficile d’avoir une qualité d’image 4K à 144 Hz même avec une RTX 3080. Même si les dernières RTX haut de gamme s’en approchent, la nécessité de faire un compromis entre définition d’image et fréquence d’affichage sera toujours présente. La définition des moniteurs ne cesse d’augmenter est déjà là, et le CES montre que les écrans offrent toujours plus de pixels.

Le DLSS pour jouer en 4K ?

Et si vous n’aviez plus à faire ce compromis ? S’il était possible de jouer en 4K à 144 Hz, avec une carte de milieu de gamme comme la RTX 3060 ou la RTX 2060 Super ? Bien sûr, la qualité d’image ne sera pas équivalente à une RTX 3080. C’est cet objectif que cible Nvidia. Jouer en 4K, et à terme en 5K ou en 8K, avec une fréquence de rafraîchissement élevée. Ce qui pourrait permettre d’atteindre cet objectif, c’est le Deep Learning, c’est ce qui se cache derrière la technologie Nvidia DLSS.

Cependant même avec la très performante RTX 3080, il y a encore de nombreux jeux qui n’atteignent pas les 144 Hz. Mais voici un graphique pour se faire une idée sur le gain en performance avec le DLSS activé.

L’idée est que votre carte graphique calcule le rendu des images à une résolution inférieure à l’affichage. Ensuite, c’est l’intelligence artificielle qui complète les informations manquantes, les pixels, pour créer une image avec une définition supérieure. Mais tout ceci est bien plus efficace et complexe qu’un simple sur-échantillonnage, ou Upscaling.

Depuis, la sortie de cette technologie, Nvidia a beaucoup travaillé. Comme le montre la vidéo ci-dessus, le DLSS 2.0 apporte de nombreuses améliorations. Avec la version 2.0, l’image gagne encore plus en détails grâce à l’intelligence artificielle, afin de soulager votre processeur.

Comment fonctionne le DLSS de Nvidia ?

Comme nous l’avons dit précédemment, DLSS signifie Deep Learning Super Sampling. Dans les grandes lignes, voici le procédé :

1. Pour un jeu donné, Nvidia entraîne son intelligence artificielle à améliorer l’image. Par exemple, le Deep Learning apprend à ajouter des pixels pour passer d’une résolution 1440p à la 4K. Cette opération se passe chez Nvidia, sur ses serveurs. Il en résulte un « savoir », c’est-à-dire la connaissance de l’intelligence artificielle pour ajouter des pixels, mais aussi pour améliorer l’image. Ce « savoir » est spécifique à un jeu, plus précisément au style des graphismes du jeu.
2. Sur votre PC, lorsque vous exécutez un jeu compatible DLSS avec comme cible une définition 4K, voici ce qu’il se passe. Par exemple, votre carte graphique calcule le rendu en 1440p, puis l’intelligence artificielle ajoute les pixels manquants afin d’obtenir une sortie en 4K. Ceci grâce au « savoir » de l’IA calculé sur les serveurs Nvidia, qui a été obtenu lors de la phase d’entraînement 1. Ce savoir est transmis à votre PC soit par les drivers, soit par Nvidia Expérience.

Cependant avec la technologie Nvidia DLSS, il ne s’agit pas d’une simple technique de sur-échantillonnage ou Upscaling de l’image. L’IA apprend à ajouter les pixels tout en améliorant l’image grâce à des techniques comme l’anticrénelage (antialiasing). Mais aussi en évitant des dégradations de l’image, comme le flou, le ghosting ou encore les artefacts.

Vous trouverez plus de détails sur le fonctionnement de l’IA dans le paragraphe suivant.

Nvidia DLSS : le deep learning en action

L’apprentissage automatique (Machine Learning) permet de créer cette nouvelle technique de rendu : Deep Learning Super Sampling (DLSS). Il améliore considérablement les performances, la qualité de l’image et offre un meilleur anticrénelage par rapport aux techniques (TAA) couramment utilisées. Pour que la technologie Nvidia DLSS fonctionne, il y a quelques étapes nécessaires, chacune exploitant une technologie de pointe et l’expertise Nvidia sur le Deep Learning et l’IA.

Tout d’abord, Nvidia possède un réseau neuronal avec des milliers de captures d’écran de chaque jeu DLSS. Ces captures peuvent aller jusqu’à 64 fois la définition standard, 64xSuper Sampled (64xSS). Ensuite, il y a un autre ensemble d’images capturées avec une définition inférieure, sans anti-aliasing et autres effets d’amélioration.

Une fois ces deux ensembles d’images obtenus, le réseau de neurones les compare. Ceci afin d’apprendre à améliorer l’image standard pour obtenir ou se rapprocher de la qualité de l’échantillon en 64xSS. Bien sûr, cela se fait sans les surcoûts, en termes de calcul, d’une image 64xSS.

Au fur et à mesure que le réseau répète le processus, l’algorithme est amélioré et il finit par apprendre à automatiser le processus. Le procédé ajoute les pixels tout en obtenant un anticrénelage de qualité, proche de l’image 64xSS. Enfin, la technologie Nvidia DLSS permet aussi d’éviter les problèmes associés au TAA, tels que le flou d’écran, le flou de mouvement, les images fantômes et les artefacts.

Tout ceci permet, au final, de calculer le rendu sur votre carte graphique avec une définition inférieure. Puis, le DLSS et les filtres de haute qualité améliorent la définition et la qualité du rendu. Tout cela accélère considérablement les performances.

Le DLSS de Nvidia vaut-il le coup ?

Tout d’abord, cette technologie évolue avec le temps, les équipes de Nvidia travaillent à son amélioration. Mais plus elle sera utilisée, plus elle sera efficace. Afin de vous faire une idée, voici la vidéo d’Anthem qui tourne sur une GeForce RTX 2060 avec le DLSS activé :

Depuis sa sortie, le DLSS a évolué. Alors si vous trouvez des tests sur le Net qui datent un peu, ils ne sont certainement plus d’actualité. Tout d’abord, l’objectif est double, amélioré l’image et les performances. Comme le montre la dernière vidéo de démonstration sur Wolfenstein: Youngblood.

Alors est-ce que la technologie Nvidia DLSS vaut le coup ? En fait, la situation est similaire au Ray Tracing. Mais la liste des jeux compatibles est restreinte, environ 25 jeux en ce début d’année 2021. Mais finalement même Nvidia reconnait qu’ils ne s’attendaient pas à rencontrer autant de difficultés avec cette technologie. Pour l’instant, leur priorité est d’améliorer la qualité d’image et les gains de performances.

Depuis sa sortie en septembre 2018, les équipes Nvidia apportent de nombreuses évolutions sur le DLSS. Comme le montre Techspot dans un article du 26 février 2020, cette solution s’améliore grandement avec le temps.

Nvidia DLSS : les inconvénients ?

Il est encore un peu tôt pour identifier les inconvénients. D’abord, parce que la technologie est encore jeune et Nvidia ne cesse de l’améliorer. Par exemple, sur Final Fantasy XV, des défauts d’image ont été identifiés avec le DLSS. Mais depuis, certains ont été corrigés. Ce n’est pas vraiment un inconvénient, plutôt un défaut qui sera peut-être corrigé avec le temps. Mais le support du DLSS est rarement disponible lors du lancement du jeu. Il faut attendre en général quelques semaines pour en profiter. Pour certains, c’est trop tard.

Au-delà de l’aspect technique, le DLSS est une solution propriétaire Nvidia. Et pour obtenir la compatibilité DLSS, il y a certainement un prix à payer pour le développeur. Ce qui est un frein à une adoption plus large de cette technologie. Par exemple, à l’heure où j’écris ces lignes, Fortnite n’est pas compatible DLSS. Mais début 2020, Nvidia a déclaré qu’ils préféraient se focaliser sur l’amélioration de la technologie, plutôt qu’ajouter de nouveaux jeux à la liste.

Enjeu et avenir du DLSS de Nvidia

L’utilisation de l’IA a de plus en plus de débouchés concrets. Par exemple, la technologie DLSS de Nvidia. Mais la contrainte avec l’univers du gaming, c’est le temps de réponse. Les processus de l’IA doivent être courts pour ne pas provoquer de temps de latence. Ce qui réduit de fait les champs d’applications ou la complexité des tâches.

Nvidia travaille maintenant depuis longtemps sur l’IA, avec comme champs d’application la reconstruction ou l’amélioration d’image :

De nombreux débouchés

Les applications sont nombreuses. Mais si la fait de transférer une vidéo 1080p pour ensuite la transformer en 4K, c’est un gain conséquent en termes de « compression » de données. Par exemple, le principal frein à l’adoption de la 4K sur Netflix est un problème de débit.

Depuis, la nouvelle Nvidia Shield TV, sortie le 28 octobre 2019, intègre une technologie pour faire de l’Upscaling avec l’intelligence artificielle. Cela afin de visionner en 4K du contenu diffusé en 1080p. Le principe est le même qu’avec le DLSS, mais il est ici appliqué à la vidéo, films et séries.

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La liste des jeux compatibles

Concernant la liste des jeux compatibles, vous trouverez une liste avec ce lien, cette liste concerne les jeux compatibles DLSS 1.0. Le DLSS 2.0, plus performant n’est pourtant compatible qu’avec quelques jeux pour l’instant : Deliver Us The Moon, Wolfenstein: Youngblood, Control et MechWarrior 5.

Autrement, voici une liste non exhaustive des jeux compatibles avec le DLSS de Nvidia (mise à jour le 15/01/2021) :

• Ark: Survival Evolved
• Atomic Heart
• Call of Duty Warzone (très prochainement)
• Darksiders III
• Dauntless
• Deliver Us The Moon: Fortuna
• Fear The Wolves
• Final Fantasy XV: Windows Edition
• F.I.S.T.
• Five Nights at Freddy’s: Security Breach
• Fractured Lands 
• Hellblade: Senua’s Sacrifice
• Hitman 2 
• Islands of Nyne 
• Justice
• JX3
• KINETIK
• Mechwarrior 5: Mercenaries
• Outpost Zero
• Outriders
• Overkill’s The Walking Dead
• PlayerUnknown’s Battlegrounds
• Remnant: From The Ashes 
• SCUM 
• Serious Sam 4: Planet Badass 
• Shadow of the Tomb Raider 
• Stormdivers
• The Forge Arena 
• We Happy Few

Questions fréquentes

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