DLSS 5 : un mod gratuit récupère jusqu’à 60 % de performances et change la donne
Le DLSS 5 de Nvidia promet une nouvelle évolution majeure de la qualité graphique grâce au rendu neuronal et à l’intelligence artificielle. Mais cette amélioration visuelle possède pour le moment un défaut particulièrement gênant : elle peut faire chuter fortement le nombre d’images par seconde. Dans certaines situations, activer le rendu neuronal peut pratiquement diviser les performances par deux.
La communauté PC n’a cependant pas attendu longtemps avant de chercher une solution. Un outil communautaire associé au mod Neural Upstream modifie la manière dont le rendu neuronal est exécuté afin de réduire considérablement son coût. Sur une GeForce RTX 4080 testée dans Assassin’s Creed Shadows, cette méthode a permis de passer d’environ 31 à 50 FPS avec le rendu neuronal activé.
DLSS 5 : pourquoi la nouvelle technologie de Nvidia demande autant de puissance ?
Pour comprendre l’intérêt de cette optimisation, il faut d’abord revenir sur le fonctionnement du DLSS 5.
Les précédentes générations de DLSS étaient principalement connues pour le Super Resolution, la génération d’images ou encore la reconstruction de rayons. Nvidia pousse désormais beaucoup plus loin l'utilisation de l'intelligence artificielle avec le Neural Rendering.
Le principe consiste à utiliser des modèles d’IA pour retravailler certaines caractéristiques de l’image et produire un rendu plus réaliste. Les visages, les cheveux, les vêtements, les matériaux ou encore certains détails de l’environnement peuvent ainsi profiter d’un traitement neuronal.
La 4K représente un véritable défi pour le Neural Rendering
Une image en 4K UHD affiche 3840 × 2160 pixels, soit plus de huit millions de pixels.
Lorsque le Neural Rendering intervient sur une image finale en pleine résolution, le modèle d’intelligence artificielle doit donc traiter une quantité considérable d’informations.
Cela explique pourquoi la pénalité peut devenir particulièrement importante en 4K.
Dans les premières implémentations du DLSS 5, Nvidia évoque elle-même une baisse pouvant se situer autour de 50 à 60 % des performances pour le rendu neuronal seul.
Autrement dit, une carte graphique capable de produire 100 FPS pourrait théoriquement se retrouver autour de 40 à 50 FPS une fois cette fonction activée, même si les résultats réels dépendent évidemment du jeu, du GPU et des paramètres utilisés.
DLSS5-Autopilot : la communauté trouve une approche différente
C’est ici qu’intervient une solution développée par la communauté.
Un outil appelé DLSS5-Autopilot facilite l’installation et la configuration de Neural Upstream, une modification développée par le moddeur matiasLombo.
L’idée n’est pas d’augmenter brutalement la puissance disponible.
Elle consiste plutôt à changer le moment où le Neural Rendering intervient dans la chaîne graphique.
Cette différence peut sembler minime sur le papier, mais elle change profondément la quantité de calcul nécessaire.
Traiter une image plus petite avant le DLSS Super Resolution
Dans un fonctionnement classique, le rendu neuronal peut intervenir sur l’image finale en haute résolution.
Neural Upstream déplace cette étape plus tôt.
Le modèle neuronal travaille alors sur l’image rendue à une définition interne plus faible, avant que le DLSS Super Resolution ne se charge de reconstruire l’image dans la résolution d’affichage finale.
Prenons un exemple simplifié.
Un joueur utilise un écran 4K mais sélectionne le mode DLSS Performance. Le GPU ne calcule pas nécessairement chaque élément directement en 3840 × 2160. Une image interne moins définie est produite, puis reconstruite grâce à l’intelligence artificielle.
En appliquant le Neural Rendering avant cette reconstruction, le modèle travaille sur beaucoup moins de pixels.
Moins de pixels signifie moins de calculs.
Et moins de calculs signifie potentiellement davantage de FPS.
RTX 4080 : de 31 à environ 50 FPS dans Assassin’s Creed Shadows
Les premiers résultats communautaires permettent de mesurer l’intérêt de cette méthode.
Un test réalisé avec une GeForce RTX 4080 dans Assassin’s Creed Shadows utilise une définition 4K, le DLSS en mode Performance et un ray tracing réglé sur Very High.
Les résultats communiqués sont particulièrement intéressants :
Sans Neural Rendering : environ 63 FPS
Neural Rendering classique : environ 31 FPS
Neural Rendering avec Neural Upstream : environ 50 FPS
La différence est considérable.
Avec le fonctionnement classique, le rendu neuronal coûte environ 32 images par seconde dans ce scénario.
Avec Neural Upstream, la perte tombe à environ 13 FPS.
Le passage de 31 à 50 FPS correspond à une amélioration d’un peu plus de 60 % par rapport au résultat obtenu avec le Neural Rendering traditionnel.
Attention cependant à l’interprétation : cela ne signifie pas que le GPU devient 60 % plus puissant. L’optimisation récupère simplement une partie importante des performances perdues lors du traitement neuronal.
Pourquoi cette optimisation du DLSS 5 est importante
Ces résultats mettent en évidence un point essentiel : le problème du Neural Rendering ne vient pas uniquement de la puissance brute nécessaire au modèle.
L’ordre dans lequel les différentes opérations graphiques sont réalisées possède également une grande importance.
Faire fonctionner un algorithme complexe sur une image 4K complète demande naturellement beaucoup plus de ressources que de l’exécuter sur une image intermédiaire de définition inférieure.
Le DLSS dispose justement d’un avantage considérable dans ce domaine.
Puisqu’il est capable de reconstruire une image haute définition à partir d’une définition interne inférieure, certaines opérations peuvent potentiellement être déplacées avant cette reconstruction.
C’est précisément ce qu’exploite Neural Upstream.
DLSS 5 : qualité graphique ou performances ?
Cette méthode n’est cependant pas magique.
Déplacer le Neural Rendering plus tôt dans la chaîne graphique signifie également que le modèle dispose d’une image contenant moins d’informations.
Dans certains scénarios, cela peut entraîner une diminution de la qualité finale.
Des détails très fins peuvent être moins précis, tandis que certains éléments peuvent présenter des différences par rapport à un Neural Rendering appliqué directement sur l’image finale.
Le joueur se retrouve donc face au compromis classique du gaming PC :
qualité maximale ou performances supérieures.
Pour beaucoup d’utilisateurs, passer de 31 à environ 50 FPS peut néanmoins être largement plus intéressant qu’une différence graphique difficile à remarquer pendant une partie.
Tout dépendra évidemment du jeu et de la qualité de l’implémentation.
Le DLSS 5 reste une technologie très jeune
Il faut également rappeler que nous sommes encore au début de l’histoire du DLSS 5.
Les expérimentations communautaires se multiplient et permettent déjà d’utiliser ou de modifier le Neural Rendering dans des situations qui n’étaient pas prévues initialement.
Des moddeurs ont par exemple réussi à adapter cette technologie à plusieurs jeux, tandis qu’une autre expérience consiste à confier le Neural Rendering à une deuxième carte graphique.
Dans ce dernier scénario, le GPU principal s’occupe du rendu du jeu tandis qu’un second GPU prend en charge le traitement neuronal.
Cette approche rappelle d’une certaine manière l’époque où certaines configurations utilisaient un processeur graphique séparé pour les calculs PhysX.
Mais contrairement à une configuration multi-GPU traditionnelle comme le SLI, il ne s’agit pas ici de partager directement le rendu d’une même image entre deux cartes.
Le second GPU devient plutôt une sorte de coprocesseur spécialisé dans le traitement neuronal.
Conclusion : le DLSS 5 a encore une énorme marge de progression
Le DLSS 5 de Nvidia n’en est qu’à ses débuts et la communauté PC explore déjà des méthodes permettant d’en réduire fortement l’impact sur les performances.
Avec Neural Upstream, un test communautaire réalisé sur RTX 4080 dans Assassin’s Creed Shadows montre un passage d’environ 31 à 50 FPS, simplement en exécutant le Neural Rendering plus tôt dans la chaîne graphique.
Le résultat ne doit pas être considéré comme une garantie de performances pour tous les jeux ou toutes les cartes graphiques. Il démontre néanmoins qu’une grande partie du coût actuel du DLSS 5 pourrait potentiellement être réduite grâce à de meilleures optimisations.
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