Prospective : Lors du lancement de la série Ryzen 7000 l’année dernière, AMD a annoncé des mises à jour de sa solution de mise à l’échelle FidelityFX Super Resolution. Team Red a tenu sa promesse lors de la Game Developer Conference de cette année, en présentant plus de détails sur les avantages, les défis et les technologies liés au développement de FSR 3.0.
Au cours de son SDK FidelityFX
présentation, Jason Lacroix d’AMD a offert aux participants un aperçu plus détaillé des fonctionnalités et capacités de mise à l’échelle de l’outil. La prochaine itération de FidelityFX Super Resolution (FSR 3.0) offrira aux utilisateurs une double augmentation des performances du cadre par rapport à la solution FSR 2.0 existante. Malheureusement, AMD n’avait aucune date concernant la sortie de la technologie.
Team Red affirme qu’elle peut déjà répondre aux revendications en utilisant les solutions actuellement disponibles et un concept connu sous le nom d’interpolation de trame. L’interpolation de trame est utilisée dans les technologies de suréchantillonnage pour synthétiser les pixels et les trames entre les trames ou images générées. La technique est cruciale pour augmenter les performances d’images par seconde améliorées sans sacrifier la qualité globale de l’image.
S’il est mis en œuvre avec succès, les ingénieurs d’AMD sont convaincus qu’ils peuvent obtenir plus du double de l’augmentation de la fréquence d’images tout en obtenant un rapport de un pour un entre les échantillons et les pixels interpolés. La mise en œuvre réussie de la solution garantirait également l’absence de boucles de rétroaction dans le processus de génération, de sorte que tout artefact ou autre inexactitude n’apparaîtrait qu’une seule fois et ne serait pas pris en compte dans les futures trames.
La route pour atteindre l’objectif souhaité de doubler les performances du cadre n’est pas une tâche simple. Selon la présentation, plusieurs défis restent à relever avant qu’AMD puisse implémenter avec succès FSR 3.0. Team Red n’a pas hésité à discuter de ces défis, soulignant les problèmes potentiels liés aux techniques de serrage des couleurs, à l’interpolation de mouvement non linéaire et aux exigences d’interpolation accrues pour les éléments de post-traitement et d’interface utilisateur.
La solution de mise à l’échelle d’AMD est une technologie open source basée sur un logiciel qui peut être exploitée sur plusieurs générations et marques de matériel graphique. La solution mène une bataille difficile contre la technologie matérielle Deep Learning Super Sampling (DLSS) de Nvidia. DLSS 3.0qui est disponible pour adoption et utilisation depuis le lancement des cartes graphiques de la série RTX 4000 en octobre de l’année dernière, s’appuie sur des cœurs Tensor propriétaires basés sur le matériel pour prendre en charge ses solutions de mise à l’échelle.
FidelityFX Super Resolution est une technologie logicielle open source que les développeurs peuvent exploiter sur plusieurs générations et marques de matériel graphique. La solution mène une bataille difficile contre le DLSS basé sur le matériel de Nvidia. Deep Learning Super Sampling 3.0, disponible depuis le lancement des cartes graphiques de la série RTX 4000 en octobre, repose sur des cœurs Tensor basés sur du matériel propriétaire pour prendre en charge la mise à l’échelle.
Alors que la solution d’AMD a plus d’une génération de retard sur la dernière itération de Nvidia, l’adhésion à une solution logicielle ouverte pourrait être un facteur de différenciation pour les développeurs qui cherchent à adopter une méthodologie de mise à l’échelle. La prochaine technologie FSR 3.0 vise à fournir aux développeurs et aux utilisateurs d’excellentes performances globales, une latence réduite et un chemin d’intégration plus rationalisé pour les nouveaux jeux et ceux qui utilisent déjà FSR 2.0. En revanche, le DLSS 3.0 de Nvidia est exclusif à la dernière gamme de GPU de la série 4000.
Si le FSR 3.0 d’AMD poursuit la tendance de l’entreprise à prendre en charge du matériel plus ancien, voire concurrent, tout en tenant ses promesses d’amélioration de la qualité visuelle et de la livraison des images, alors Team Red pourrait être en mesure de combler l’écart croissant dans la bataille pour l’adoption de la technologie à grande échelle.
