DLSS 5 présente un énorme défi : nous convaincre que le rendu neuronal en vaut la peine

DLSS 5 est là. Eh bien, c’est presque là. Nvidia mettra entre les mains des utilisateurs la dernière révision de sa technologie de reconstruction d’image le 3 septembre. Et nous savons déjà comment elle fonctionne, ce qu’elle nous propose et de quel matériel elle a besoin.

La technologie DLSS() est arrivée avec la première génération de cartes graphiques GeForce RTX avec une promesse à son actif : nous permettre de profiter de nos jeux vidéo avec une fréquence d’images par seconde plus élevée même si nos exigences graphiques étaient très ambitieuses. Même en activant le lancer de rayons.

Le but de cette innovation est de libérer le GPU d’une partie de l’effort de rendu des images pour augmenter la fréquence d’images par seconde sans affecter la qualité graphique. L’idée est ambitieuse et, comme les utilisateurs peuvent le constater, la technologie qui la rend possible est très complexe.

DLSS 5 nous offre un réalisme choquant

La technique de reconstruction d’images utilisée par Nvidia utilise l’analyse en temps réel des images de nos jeux à l’aide d’algorithmes de deep learning. DLSS 5 pousse cette idée à son expression maximale. Et il mise sur le rendu neuronal pour nous offrir un réalisme et une finition graphique sans précédent. Du moins sur le papier.

La technologie a été conçue spécifiquement pour tirer parti des capacités des GPU de la famille Blackwell, en tirant parti des cœurs tenseurs de cinquième génération et de l’exécution FP8 des cartes graphiques GeForce RTX 50. Jusqu’à présent, le DLSS reconstruisait essentiellement une image haute résolution à partir d’une autre rendue à une résolution inférieure, mais le DLSS 5 est conceptuellement différent.

Nvidia l’a décrit comme un modèle de rendu neuronal en temps réel conçu pour combiner le rendu conventionnel avec l’inférence de l’intelligence artificielle (IA) dans un seul objectif : recréer l’éclairage et les matériaux de chaque image de la manière la plus réaliste possible. Cette stratégie ne se limite plus à générer plus de pixels de manière plus ou moins précise ; Il vise à nous fournir des images beaucoup plus réalistes.

La cinquième génération implémentée par Nvidia dans ses GPU Blackwell a été optimisée pour exécuter des opérations d’IA avec une précision FP8. Cette fonctionnalité est très importante dans les modèles neuronaux DLSS 5 car les modèles Transformer nécessitent un effort de calcul beaucoup plus important que les anciens modèles CNN () du réseau neuronal convolutif utilisé par les versions DLSS antérieures à 4.

Un réseau de neurones convolutifs analyse essentiellement les régions locales d’une image. Il est possible d’empiler plusieurs couches pour obtenir un champ de réception très large et, par conséquent, récupérer des informations et des relations entre des éléments distants dans l’espace. Les transformateurs, cependant, utilisent le mécanisme d’attention pour établir des relations directes entre les différentes régions d’une image.

Cette approche, selon Nvidia, permet au DLSS 5 de reconstruire des détails cohérents non seulement en analysant les pixels adjacents, mais également en utilisant des informations spatiales et temporelles. Cela semble bien et, comme vous pouvez le voir sur les images qui illustrent cet article, le réalisme atteint par cette stratégie est choquant. De plus, Nvidia nous promet de très hautes performances, comme on peut le voir sur le graphique suivant.

Quoi qu’il en soit, pour tirer des conclusions définitives sur cette technologie, nous devons la tester de manière approfondie et avec autant de jeux que possible. Nous pourrons le faire à partir du 3 septembre dans NBA 2K27, même si en raison du décalage horaire avec les États-Unis en Espagne, nous pourrons obtenir DLSS 5 le 4 à partir de 6 heures du matin.

Images | Nvidia

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