La technologie DLSS de Nvidia a été l’une des fonctionnalités les plus remarquables des cartes graphiques GeForce au cours des dernières années.

En utilisant l’intelligence artificielle, DLSS est capable d’alléger la charge de travail de votre GPU et d’augmenter la fréquence d’images de votre jeu. De plus, Nvidia affirme que DLSS est capable de maintenir une qualité vidéo de haute qualité, vous devez donc faire des compromis majeurs en augmentant la fréquence d’images.

Cette technologie géniale d’IA signifie que les cartes graphiques Nvidia RTX sont capables d’atteindre des fréquences d’images plus élevées que ce que le matériel GPU est normalement capable. Ceci est particulièrement important pour les jeux en 4K avec le lancer de rayons activé, de nombreux systèmes ayant du mal à atteindre des performances stables au-dessus de 60 images par seconde pour certains jeux AAA sans l’utilisation de DLSS.

Bien sûr, FidelityFX Super Resolution a été lancé plus tôt cette année, qui est présenté comme la réponse d’AMD au DLSS. Il fait un travail assez similaire à DLSS, en mettant à l’échelle des images à plus faible résolution afin d’augmenter la fréquence d’images d’un jeu. Cependant, il présente une différence clé par rapport au DLSS en ce sens qu’il n’utilise pas d’algorithmes d’apprentissage automatique, s’appuyant plutôt sur une mise à l’échelle spatiale.

Cela fait-il une grande différence ? Nvidia le croit. Dans une vidéo récente, Bryan Catanzaro (VP, Applied Deep Learning Research) a expliqué que si les méthodes de mise à l’échelle spatiale peuvent ajouter des pixels supplémentaires à une image, elles ne peuvent pas ajouter plus de détails.

« Les résultats sont souvent flous et ils ont souvent des artefacts plus temporels tels que le scintillement et l’exploration », a-t-il déclaré. « DLSS est une méthode temporelle et elle utilise les informations de plusieurs images pour fournir des détails accrus avec moins de scintillement. »

Nvidia a également présenté des comparaisons vidéo pour montrer que DLSS 2.3 est plus capable de produire une image claire et détaillée, tandis que les objets d’arrière-plan peuvent sembler flous ou déformés avec FSR, certains actifs ne s’affichant même pas correctement.

Bien sûr, Nvidia aura toujours une vision biaisée de sa propre technologie, il ne serait donc pas juste de se croire sur parole.

Mais si vous parcourez Internet, vous verrez que la majorité des experts conviennent que DLSS fournit une qualité d’image supérieure tout en offrant des fréquences d’images similaires (sinon plus élevées).

Deathloop prend en charge à la fois DLSS et FSR, et TechPowerUp a fourni une excellente comparaison d’images qui montre en quoi les deux technologies de mise à l’échelle diffèrent. Vous pouvez voir des détails améliorés sur le mur avec DLSS, tandis que les objets en arrière-plan semblent plus prononcés.

Deathloop est l’un des rares jeux à prendre en charge à la fois le FSR d’AMD et le DLSS de Nvidia

Honnêtement, ce n’est pas une énorme différence dans la qualité de l’image, car vous devez vraiment regarder attentivement l’image pour remarquer les améliorations offertes par DLSS. Mais la technologie de Nvidia semble néanmoins être l’option supérieure si vous vous souciez d’avoir la qualité d’image ultime lors de la mise à l’échelle.

Cela ne veut pas dire que FSR n’en vaut pas la peine. C’est toujours une bonne alternative au DLSS, d’autant plus qu’il est disponible dans une vaste gamme de cartes graphiques. En revanche, la technologie DLSS de Nvidia n’est disponible que dans ses GPU RTX GeForce, ce qui signifie que vous n’avez pas de chance si vous avez une carte graphique économique comme la GTX 1050 Ti. C’est particulièrement frustrant car DLSS est sans doute plus utile pour les cartes bas de gamme, car elles sont moins capables d’atteindre des fréquences d’images élevées.

Mais si vous vous demandez si vous devriez acheter une carte graphique AMD ou Nvidia haut de gamme dans un avenir proche, il est difficile d’ignorer l’avantage de performances offert par DLSS.


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