En attendant les tests…
On sait désormais précisément quels sont les premiers jeux qui exploiteront les deux technologies phares que NVIDIA a présentées hier. La première, RTX, consiste à assurer une partie du rendu sur les coeurs RTX du GPU à l’aide d’un ray tracing effectué en temps réel, pour mieux rendre les lumières, ombres et reflets (voir notre exemple vidéo dans Metro Exodus)… En espérant que les performances soient meilleures que sur la démo de Tomb Raider. La seconde technologie est appelée DLSS, pour Deep Learning Super-Sampling. C’est une technique d’antialiasing par intelligence artificielle, qui utilise cette fois les coeurs Tensor du GPU en inférence.
| Ray Tracing temps réel | Antialiasing DLSS |
|---|---|
| Assetto Corsa Competizione / Kunos Simulazioni/505 Games | Ark: Survival Evolved / Studio Wildcard |
| Atomic Heart / Mundfish | Atomic Heart / Mundfish |
| Battlefield V / EA/DICE | Dauntless / Phoenix Labs |
| Control / Remedy Entertainment/505 Games | Final Fantasy XV / Square Enix |
| Enlisted / Gaijin Entertainment/Darkflow Software | Fractured Lands / Unbroken Studios |
| Justice / NetEase | Hitman 2 / IO Interactive/Warner Bros. |
| JX3 / Kingsoft | Islands of Nyne / Define Human Studios |
| MechWarrior 5: Mercenaries / Piranha Games | Justice / NetEase |
| Metro Exodus / 4A Games | JX3 / Kingsoft |
| ProjectDH / Nexon’s devCAT Studio | Mechwarrior 5: Mercenaries / Piranha Games |
| Shadow of the Tomb Raider / Square Enix/Eidos-Montréal/Crystal Dynamics/Nixxes | PlayerUnknown’s Battlegrounds / PUBG Corp. |
| Remnant: From the Ashes / Arc Games | |
| Serious Sam 4: Planet Badass / Croteam/Devolver Digital | |
| Shadow of the Tomb Raider / Square Enix/Eidos-Montréal/Crystal Dynamics/Nixxes | |
| The Forge Arena / Freezing Raccoon Studios | |
| We Happy Few / Compulsion Games / Gearbox |
Le DLSS, la solution au crénelage ?
Le DLSS permettrait d’estomper très efficacement l’aliasing des images, sans déformer certaines parties comme peut le faire un antialiasing temporel. La technique est issue de l’apprentissage d’un réseau neuronal en amont, sur des millions d’images pour assurer un AA de meilleur qualité. Reste à savoir s’il sera parfait ou pas, et quelles seront ses performances sur les coeurs Tensor à différente définition et sur différentes cartes. Que de questions !
