Points clés
- NVIDIA et AMD améliorent l'expérience de jeu grâce à la technologie de génération d'images, qui crée des images supplémentaires pour une fluidité accrue. NVIDIA utilise des méthodes complexes et spécifiques au matériel, tandis que la technologie AFMF d'AMD, plus simple, fonctionne au niveau des pilotes sans nécessiter l'intervention des développeurs de jeux.
- On ignore si NVIDIA adoptera une technologie de génération d'images basée sur les paramètres de fonctionnement, à l'instar de l'AFMF d'AMD. Sa technologie actuelle repose largement sur les GPU les plus récents et combine plusieurs méthodes pour une meilleure qualité, ce qui laisse supposer une certaine réticence à modifier sa stratégie.
- Les deux méthodes améliorent la fréquence d'images, mais peuvent engendrer des erreurs visuelles ou des ralentissements. La technologie AFMF d'AMD est plus flexible, mais potentiellement moins précise, tandis que l'approche de NVIDIA privilégie la qualité et peut évoluer avec les nouvelles générations de GPU.
À présent, nous avons probablement tous entendu parler du nouveau mot à la mode dans le monde du jeu vidéo, inventé par NVIDIA et AMD :Génération de trame« (Génération d'images). Cette technologie, que critiques et partisans décrivent comme l'avenir du jeu vidéo, nécessite encore quelques améliorations avant de devenir la solution. »Idéal«Pour améliorer vos performances.»
La technologie AFMF d'AMD établit une nouvelle norme pour un outil de génération d'images simple basé sur «Pression et fonctionnementNVIDIA suivra-t-elle l'exemple d'AMD en implémentant une solution universelle de génération d'images basée sur des définitions de fonctionnement ? Voyons voir.
NVIDIA va-t-elle créer une solution de génération d'images basée sur des définitions de fonctionnement ?
Avant d'aborder le sujet principal, passons en revue le fonctionnement des techniques de mise à l'échelle et de génération d'images, ainsi que quelques termes importants à comprendre.
Tech DLSS C'est une abréviation de Deep Learning Super Sampling Il a été introduit par NVIDIA en 2017. 2018 Dans le cadre de la série des unités de traitement graphique (GPU) Extension RTXEn termes simples, le DLSS analyse et collecte les données des images précédentes et les utilise pour combler les pixels manquants dans la nouvelle image. Avec une légère touche de AIVous obtenez une image améliorée (mise à l'échelle) avec Performances améliorées.
En revanche, la technologie peut FSR D'AMD ou Fidelity FX Super Résolution Il fonctionne sur quasiment tous les processeurs graphiques. Il utilise un algorithme de suréchantillonnage spatial propriétaire. Open source Augmenter la résolution du jeu d'une résolution inférieure à une résolution supérieure est beaucoup plus pratique que le DLSS, car cela ne dépend pas du matériel.
Quelques termes importants et une introduction à la génération de cadres
Avec la série RTX 40, la technologie est arrivée DSS 3.0 وGénération de trames NVIDIAQue signifie exactement « génération d'images » ? La génération d'images, dans sa forme la plus simple, consiste à insérer une image entre deux autres images. Ce processus est appelé InterpolationIl s'agissait d'une technique courante pour les téléviseurs, permettant d'augmenter la fréquence d'images du contenu affiché afin de correspondre à la fréquence de rafraîchissement du téléviseur.
La mise à l'échelle améliore simplement la qualité d'image et augmente les performances. En revanche, la génération d'images (FG) crée une image entièrement nouvelle entre deux images existantes, les affiche et devine l'image suivante, tout en maintenant un temps de réponse acceptable.
Cette technologie de pointe nécessite une compréhension Deux concepts Acteurs clés dans ce domaine : Analyse du flux optique وVecteurs de mouvementExaminons-les un par un :
1) Analyse du flux optique
Cette technique utilise une série d'images pour estimer l'apparence de la version suivante. Cette estimation repose sur l'analyse de ces images. Vitesse, couleur, luminosité Les objets présents sur l'image. Au lieu d'obtenir un résultat clair et précis, vous n'obtenez qu'une estimation approximative.
Imaginons une balle roulant sur le sol vers la droite. La balle atteint sa destination en 5 Étapes distinctes. En supposant que son mouvement soit quasi linéaire et rectiligne, vous pouvez prédire sa destination finale. Si vous avez étudié Géométrie analytiqueVous avez sûrement déjà rencontré le format à deux points :
y - y1 = (x-x1)(y2-y1) / (x2-x1)À partir de deux points seulement, on peut déterminer l'équation de la droite donnée. La pente étant constante, prédire la position suivante de l'image/du point est simple. Il convient de noter que la technique réelle est bien plus complexe.
Plus important encore, l'analyse du flux optique لا يتطلب Accès aux données du moteur de jeu. Ceci peut être appliqué à Niveau de conduiteLe logiciel pilote interpole (insère) les images en prédisant les mouvements à l'écran. Autrement dit, l'analyse du flux visuel n'interagit pas avec le moteur du jeu.
L'inconvénient est que le conducteur est incapable de faire la distinction entre Interface utilisateur (UI) et l'environnement 3D Les données brutes sont utilisées, ce qui peut entraîner des distorsions inattendues. De plus, le rendu final ne sera jamais finalisé car il utilise les données brutes de l'image.
2) Vecteurs de mouvement dans le moteur de jeu
Les vecteurs de mouvement sont des vecteurs directionnels qui indiquent Al-Awad Les objets se déplacent d'une image à l'autre. Ils constituent un élément fondamental du moteur de jeu et représentent la transformation et le mouvement des objets. C'est une méthode bien plus efficace pour représenter le mouvement que de simplement « deviner » la position de l'objet.
Pour information, les vecteurs de mouvement sont essentiels à la génération d'images. Cependant, ces données nécessitent une compatibilité entre le pilote et le moteur de jeu. Cette compatibilité doit être assurée par les développeurs du jeu.
Par conséquent, bien que supérieurs à l'analyse du flux optique, les vecteurs de mouvement sont très limités en termes de portée et d'évolutivité, et cette fonctionnalité ne sera pas disponible dans tous les jeux. Si vous jouez à un titre plus ancien de années 2010Il est très probable que les solutions ne seront pas génération de pneus (FG) Des vecteurs de mouvement (tels que DLSS FG et FSR 3 FG) sont présents.
Comparaison entre la génération de trames DLSS et la génération de trames FSR
Voyons maintenant comment se comparent les technologies de génération de châssis actuelles des équipes Verte et Rouge.
↪ NVIDIA :
La version de génération d'images de NVIDIA utilise une combinaison de vecteurs de mouvement et d'analyse du flux optique. Accélérateur de flux optique Sur les GPU RTX 40, deux images sont analysées. Ce processus identifie ensuite les informations non incluses dans les vecteurs de mouvement du jeu, telles que les particules, les reflets, les ombres, etc. Dans l'exemple ci-dessous, l'analyse du flux optique permet un suivi précis des ombres.
En revanche, les pistes partielles vecteur de mouvement L'environnement tridimensionnel et la géométrie de la scène sont essentiels. Dans l'exemple du vélo, les vecteurs de mouvement permettent de déterminer mathématiquement la position future précise du cycliste ou de la route. Cependant, ils ne permettent pas de déterminer l'ombre, ce qui est le rôle de l'analyse du flux optique. Par conséquent, les deux approches doivent être combinées pour produire une image précise.
- Nécessite Assistance aux développeurs Jeux
- Utilisé mélanger من Analyse du flux optique وVecteurs de mouvement
- limité Matériel Sur les unités de traitement graphique RTX 40
- impossible L'implémenter sur niveau du programme de pilote
↪ AMD :
Technologie Pneus FSR 3e génération Elle est très similaire à la technologie de génération d'images DLSS de NVIDIA. Hormis quelques changements de nom, cette technologie intègre également une combinaison de Analyse du flux optique وVecteurs de mouvementPour des raisons évidentes, ces deux technologies nécessitent le soutien des développeurs de jeux.
- Nécessite Assistance aux développeurs Jeux
- Utilisé mélanger من Analyse du flux optique وVecteurs de mouvement
- Il peut être activé sur les unités de traitement graphique de la série RX 5000/6000 وRTX 20/30/40
- impossible L'implémenter sur niveau du programme de pilote
Anomalie : AMD Fluid Motion Frames (AFMF)
Ce qui se rapproche le plus d'un générateur de trames défini par un opérateur est Cadres de mouvement fluide AMDAFMF n'interagit en aucune façon avec le jeu. Il en dépend. purement على Analyse du flux optiqueOu prédire l'image suivante.
Cela lui permet de fonctionner avec toutes les adresses. DirectX 11/12 En pratique, il ne nécessite aucun logiciel supplémentaire. L'AFMF n'augmente pas réellement la fréquence d'images, mais il rend le jeu plus fluide, car vous verrez un nombre d'images supplémentaires à l'écran.
Alors, quel est le problème ? Eh bien, l'AFMF est loin d'égaler le DLSS FG ou le FSR FG. De plus, les bugs d'interface sont un inconvénient que les utilisateurs devront gérer. Cependant, comme il fonctionne au niveau matériel, c'est une très bonne option si vous êtes prêt à faire face aux éventuelles erreurs.
- لا يتطلب Soutenir les développeurs de jeux
- Utilisé Analyse du flux optique uniquement
- Il ne prend en charge que les unités de traitement graphique. ARN2 Ou plus récent
- Travaux purement على Niveau de définition de l'opérateur
NVIDIA va-t-elle répondre à l'AFMF ?
La réponse évidente est «Nous ne savons pas« Parce que NVIDIA n'a encore publié aucune déclaration concernant une telle option. » Aaron Steinman AMD estime que cette initiative incitera NVIDIA à développer prochainement une technologie similaire à l'AFMF.
« Je suis curieux de voir si NVIDIA estime désormais devoir faire de même que nous en proposant des solutions définies par pilote. »
Aaron Steinmanpour PC Gamer
Étonnamment, aucune version NVIDIA d'AFMF n'a été proposée, surtout après l'annonce triomphale de sa présence dans la série RTX 40. Accélérateur de flux optique Mieux comparé à ampère (RTX 30). C'était la principale raison pour laquelle NVIDIA FG (utilisant le flux optique et les vecteurs de mouvement) ne pouvait être activé que sur Ada Lovelace.
En revanche, NVIDIA pourrait devoir entraîner un autre modèle à partir de zéro pour ce projet, ce qui engendrerait des coûts supplémentaires importants.
↪ Est-ce que ça vaut vraiment le coup ?
La génération d'images utilisant à la fois l'analyse du flux optique et les vecteurs de mouvement n'est pas sans inconvénients. latence d'entrée Les effets de ces fonctionnalités les rendent extrêmement peu attrayantes pour les joueurs. Par ailleurs, l'AFMF basé sur les pilotes n'est pas mieux, car il consomme des images par seconde (IPS) en raison de l'interpolation, tout en étant instable et sujet à des problèmes et erreurs visuels.
La question la plus pertinente est :NVIDIA ne devrait-elle pas d'abord améliorer la génération d'images DLSS ?Étant donné que l'IA tend à s'améliorer avec le temps, le problème de latence devrait être largement résolu. À moins que NVIDIA ne soit strictement contrainte par ses modèles de données, la création d'une solution de génération d'images (FG) au niveau du pilote ne devrait pas poser de problème, mais l'effort en vaut-il la peine ?
↪ Cela ne servira à rien ?
Par défaut, où NVIDIA utilisera-t-elle sa version d'AFMF ? NVIDIA limitera probablement cette fonctionnalité aux GPU de la série 500. RTX 40 Ou supérieur, ce qui est suffisamment puissant pour faire tourner des jeux plus anciens avec d'excellentes fréquences d'images. Souvent Les derniers jeux incluent Prise en charge du DLSS 3 FG / FSR 3 FG.
Les unités de traitement graphique mobiles (GPU) Cas différent, mais une approche au niveau du pilote serait très utile pour les architectures héritées telles que Pascal et Maxwell et Kepler et fermiMalheureusement, pour des raisons techniques, il sera pratiquement impossible d'étendre cette fonctionnalité à ces appareils. Ils en sont dépourvus. Noyaux de tenseursPar ailleurs, CUDA ne peut pas faire grand-chose. Même AFMF ne fonctionne qu'avec les versions RDNA2 ou ultérieures.
Espoirs pour la RTX 50 « Blackwell »
Selon les rumeurs, une série apparaîtra RTX 50 Pour la première fois en Quatrième trimestre 2024Attendez-vous à de nombreuses annonces, qui pourraient inclure ou non une solution universelle de génération d'images. Malgré la dépendance matérielle attendue aux séries RTX 40/50, NVIDIA n'est pas réputée pour être à la traîne. Cependant, il ne s'agit que de spéculations.Il n'y a pas de rumeurs. Cela fait référence à de tels projets de NVIDIA.
Conclusion
L'intelligence artificielle (IA) a connu une croissance sans précédent, mais son inférence et son accélération nécessitent un matériel performant. Si les cœurs de votre GPU ne sont pas assez rapides, l'interpolation d'images en temps réel est tout simplement impossible. Vous pourriez déléguer ce traitement à un serveur, mais cela impliquerait un abonnement et une latence très élevée. Il est donc essentiel que les fabricants de GPU trouvent un juste équilibre. Qu'en pensez-vous ? N'hésitez pas à nous faire part de votre avis dans les commentaires.
Foire Aux Questions
Qu'est-ce que la génération de trames basée sur le pilote en termes simples ?
En termes simples, la génération d'images au niveau de la définition est une solution universelle pour générer des images à l'intérieur d'autres images sans avoir besoin du soutien des développeurs de jeux.
Si cette solution est un jour commercialisée, NVIDIA limitera-t-elle sa solution de génération d'images au niveau du pilote (FG) aux GPU de la série RTX 40 ou supérieure ?
Très probablement, oui. Étant donné que DLSS 3 FG nécessite des GPU de la série RTX 40 en raison de son nouvel « accélérateur de flux optique », il faut s'attendre à ce que les solutions officielles basées sur les pilotes aient des exigences similaires.
La gamme RTX 50 va-t-elle révolutionner la technologie de génération d'images telle que nous la connaissons ?
Aucune rumeur confirmée ne circule à ce sujet. Seul l'avenir nous le dira, d'autant plus que la plupart d'entre nous ignorions tout de la technologie de génération d'images avant son annonce par NVIDIA il y a deux ans.
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