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DLSS, FSR, XeSS : quelle technologie d’upscaling choisir ?

Vous avez du mal à vous y retrouver dans toutes ces solutions de mise à l’échelle ? Voici de quoi vous rendre les idées claires.

De nos jours, les trois principaux fabricants de GPU que sont NVIDIA, AMD et Intel proposent chacun leur propre technologie d’upscaling (de mise à l’échelle en français). Appelées respectivement DLSS (Deep Learning Super Sampling), FSR (FidelityFX Super Resolution), et XeSS (Xe Super Sampling), elles donnent un coup de pouce à nos GPU dans les jeux les plus exigeants ou dans les définitions les plus élevées.

Comment ? En gonflant artificiellement le nombre de pixels. Le GPU travaille dans une définition moins élevée que celle affichée. Le nombre d’images par seconde délivré est ainsi supérieur à celui que fournirait la carte graphique si elle œuvrait directement sur celle souhaitée en sortie.

La finalité : bénéficier des avantages d’un affichage en haute définition tout en conservant la fréquence d’images, logiquement plus élevée, d’une charge de travail effectuée dans une définition plus faible. L’utilisateur peut choisir dans quelle mesure en jouant sur le niveau de mise à l’échelle via les paramètres : Qualité, Équilibré, Performance, Ultra Performance (termes génériques susceptibles de légèrement varier selon la techno ; en outre, l’XeSS 1.3 en propose désormais davantage).

Mais forcément, pour remplir l’image finale, voire en élaborer de toutes pièces (désormais, FSR et DLSS ne se content plus seulement d’ajouter des pixels à des images ; ces technologies sont en mesure d’en générer entièrement grâce au Frame Generation), des pixels sont générés au cours du processus. Cette extrapolation doit être effectuée avec le minimum d’erreurs visuelles – les artefacts – et aboutir à une image finale suffisamment nette et détaillée.

Les trois solutions susmentionnées ont donc la même finalité. Cependant, elles ont quelques particularités, avantages et inconvénients. Nous vous exposons lesquels dans ce dossier.

Le DLSS de NVIDIA : la techno la plus mature et la plus aboutie

Historiquement, le DLSS est la première solution d’upscaling sortie sur le marché grand public. Le Deep Learning Super Sampling a fait ses débuts en 2018 avec l’architecture Turing – celle des GeForce RTX 20 Series.

Comme son nom l’explicite, le DLSS a une composante IA, avec des modèles entraînés par des supercalculateurs. Pour élaborer les images en haute résolution à partir d’une définition inférieure, le DLSS procède à sur-échantillonnage en exploitant à la fois les données de mouvement et les statistiques des images précédentes.

Au moment où nous écrivons ces lignes, le DLSS est à la version 3.5. Au fil des mises à jour, NVIDIA a enrichi sa technologie de nombreuses fonctionnalités.

Dlss 3 5 Geforce Rtx Gpu Support
Versions DLSS © NVIDIA

Ajouté avec le DLSS 2, le DLAA est une forme de DLSS sans mise à l’échelle qui fait office de technique d’anti-aliasing dopée à l’IA. C’est une alternative aux méthodes conventionnelles que sont le FXAA (fast approximate anti-aliasing), le TAA (temporal anti-aliasing) et le MSAA (multi-sampling anti-aliasing).

Le DLSS 3 puis le DLSS 3.5 ont introduit deux autres ajouts importants. Le premier est la génération d’images – la fameuse Frame Generation évoquée plus haut. Elle est réservée aux GeForce RTX 40 Series. En cause : le prérequis d’un accélérateur de flux optique propre à l’architecture Ada Lovelace.

Le second est la reconstruction de rayons. Là encore, le nom est assez explicite : c’est une sorte de DLSS spécialisé dans les scènes les plus intensives en ray tracing, donc entraîné spécifiquement sur ces modèles.

Introducing Nvidia Dlss 3 5 With Ai Powered Ray Reconstruction
Ray Reconstruction © NVIDIA

C’est un avis unanime, le DLSS est le fleuron des technologies de mise à l’échelle en 2024 ; celle qui offre le rendu le plus abouti et les meilleures performances. Une supériorité qui résulte vraisemblablement de son caractère restrictif : la solution de NVIDIA est exclusive aux cartes graphiques GeForce RTX de la marque. En cause, la nécessité d’exploiter les cœurs Tensor desdits GPU.

Concernant les titres compatibles, NVIDIA évoquait 500 jeux et applications « RTX » en début d’année. Cette quantité comprend toutefois l’ensemble des technologies « IA » de la société. Nous estimons à environ 300 le nombre de jeux supportant le DLSS 2 ou le DLSS 3 (dont un peu plus de 70 pour cette version). La plupart des grosses productions le prennent en charge : c’est le cas de Baldur’s Gate 3, d’Alan Wake 2 ou encore de Diablo IV pour n’en citer que trois. Vous trouverez la liste complète des jeux DLSS ici.

AMD FSR : la solution open source vierge d’IA

Lancée en 2021, la solution d’AMD diffère de celle de NVIDIA dans son approche. Elle est open source, ne sollicite aucun modèle IA (mais cela pourrait changer avec le FSR 4), est ouverte à un large panel de GPU.

Le FSR d’AMD propose, à l’instar du DLSS, des algorithmes de mise à l’échelle, mais aussi de la génération d’images depuis le FSR 3. Notez qu’avec le FSR 3.1, l’entreprise a d’ailleurs totalement émancipé la FR du FSR. L’idée est de pouvoir généraliser cette génération d’images, par exemple aux GeForce impropres à gérer celle de NVIDIA (toutes les cartes plus anciennes que les GeForce RTX 40 Series si vous aviez bien retenu la leçon). Le FSR n’offre pas d’équivalent à la reconstruction de rayons en revanche.

Fsr 3 Pipline
FSR 3 © AMD

L’atout principal du FSR est son caractère universel : il est pris en charge par les GPU d’AMD, mais aussi par ceux de NVIDIA et d’Intel – y compris des solutions graphiques intégrées.

Exigeances Fsr 2
Exigences matérielles FSR 2 © AMD

Dans la lignée de celle de NVIDIA, la Frame Generation d’AMD est plus restrictive que le FSR seul – sans pour autant être réservée aux derniers GPU de la marque

Exigeances Fsr 3
Exigences matérielles FSR 3 © AMD

Le FSR ne fait intervenir aucun mécanisme d’apprentissage automatique. Il est objectivement moins performant et qualitatif que le DLSS. Le FSR 3 s’avère tout de même nettement plus convaincant que le FSR 2 ; AMD semble donc sur la bonne voie. De plus, Mark Papermaster, directeur technique de l’entreprise, a récemment suggéré l’intégration d’une dose d’IA au FSR 4 ; gageons que cela permettrait de bonifier la technologie.

En matière de disponibilité, AMD référence 182 jeux compatibles FSR 2 sur son site ; 42 qui ont intégré le FSR 3 ou qui sont en passe de le faire. Le FSR est disponible dans de nombreuses productions populaires : Call of Duty: Modern Warfare III, Starfield et Baldur’s Gate 3, pour se limiter à trois. La liste complète des titres FSR est disponible sur le site d’AMD.

XeSS, l’upscaling hybride mais encore confidentiel d’Intel

Dernière arrivante sur le marché, l’XeSS est la technologie de mise à l’échelle d’Intel. La société l’a déployée en 2022 pour accompagner la commercialisation de ses GPU Arc Alchemist.

L’XeSS est une hybridation du DLSS et du FSR en quelque sorte. La techno d’Intel est, à l’instar du FSR, compatible avec les GPU concurrents. Seulement comme le DLSS, elle se présente comme une techno de mise à l’échelle améliorée par l’IA. Comme l’explique Intel, la reconstruction s’effectue à l’aide des pixels voisins mais également par les images précédentes compensées en mouvement. L’entreprise stipule que cette « reconstruction est effectuée par un réseau de neurones formé pour offrir des performances élevées et une qualité exceptionnelle ».

Ainsi, pour montrer son plein potentiel, l’XeSS doit être marié avec une carte Intel Arc possédant des cœurs XMX (Xe Matrix eXtensions). Avec des GPU dépourvus de telles unités de traitement, l’upscaling s’effectue par le biais des instructions DP4a. Forcément, la qualité et les performances sont donc meilleures avec une carte Arc.

Pour le moment, l’XeSS reste assez confidentiel par rapport à ses concurrents. Il est présent au sein d’une centaine de titres. En guise de trio, évoquons Assassins Creed Mirage, Cyberpunk 2077 et Forza Horizon 5. Le catalogue des titres supportant l’XeSS est consultable sur le site d’Intel. Par ailleurs, précisons que l’XeSS ne propose, à ce stade, aucune fonctionnalité de génération d’images.

Ceci étant, l’entreprise vient récemment de lancer le SDK d’une version 1.3. Celle-ci ajoute un mode natif, dans la lignée du DLAA de NVIDIA, et trois autres niveaux de mise à l’échelle.

Paramètre Facteur de mise à l’échelle précédentes versions XeSS Facteur de mise à l’échelle XeSS 1.3
Anti-Aliasing Natif
1.0x (Définition native)
Ultra Quality Plus 1.3x
Ultra Quality 1.3x 1.5x
Quality 1.5x 1.7x
Balanced 1.7x 2.0x
Performance 2.0x 2.3x
Ultra Performance 3.0x

En pratique, dans Cyberpunk 2077 en High / 1440p avec le ray tracing activé, les nouveaux seuils aboutissent à de telles fréquences d’images par seconde :

Xess 1.3 Facteurs De Mise A Lechelle
Xess 1.3 facteurs De mise à l’échelle © Intel

Dans l’ensemble, Intel vante une qualité d’image améliorée et des performances en hausse. Aux dire de la société, cette bonification est surtout permise par un modèle d’IA mieux entraîné. Cela suggère que les bénéfices vantés se retrouvent principalement sur le matériel Arc (iGPU ou GPU). Pour mesurer l’incidence sur le framerate, la société livre des valeurs comparatives à la fois pour l’Arc A750 et l’iGPU du Core Ultra 7 155H.

Xess 1.3 Gains Igpu Meteor Lake
Xess 1.3 gains avec iGPU Meteor Lake © Intel
Xess 1.3 Gains Arc A750
Xess 1.3 gains avec Arc A750 © Intel

Pour illustrer l’embellie visuelle, l’entreprise propose le comparatif suivant. La première séquence semble néanmoins excessivement mauvaise. Il n’y a aucun jeu prenant en charge l’XeSS 1.3 pour le moment, donc accordons le bénéfice du doute à Intel.

Des enjeux techniques, mais aussi marketing

Vous l’aurez compris avec les informations relatives au nombre de jeux pris en charge, les trois technologies d’upscaling abordées ici doivent d’être implémentées par les développeurs dans leurs productions. Soit en amont de la parution, au cours de la phase de développement ; soit en aval, par le biais de mises à jour.

En fonction des partenariats avec les éditeurs, certains jeux restent cantonnés à une techno ; d’autres finissent par s’ouvrir à celles des concurrents. Il y a deux exemples récents et emblématiques pour illustrer cette situation. Starfield, jeu partenaire AMD, a fait ses débuts avec le FSR uniquement. Désormais, il propose du DLSS mais aussi de l’XeSS. À l’inverse, Cyberpunk 2077, vitrine de NVIDIA, a fait la part belle au DLSS avant d’adopter le FSR et l’XeSS. Seulement encore aujourd’hui, la production de CD Projekt RED reste cantonnée au FSR 2.1.

Toutefois, NVIDIA et AMD proposent également des technos de mise à l’échelle directement gérées au niveau du pilote graphique, donc applicables à tous les jeux DirectX 11 / 12 et Vukan : le NVIDIA Image Scaling et l’AMD RSR (Radeon Super Resolution). Ces solutions interviennent sur l’image finale, autrement dit à la fin du pipeline de rendu. Qualitativement, elles ne rivalisent donc clairement pas avec le DLSS et le FSR.

Récemment, Microsoft a éployé le DirectSR, une API qui doit simplifier l’intégration des technologies de mise à l’échelle dans les jeux DirectX. Espérons que cela conduira à une généralisation de la prise en charge des trois procédés.

La génération d’images, nouveau champ de bataille

Au-delà de la mise à l’échelle, dorénavant, AMD et NVIDIA concentrent aussi leurs efforts sur la génération d’images. Soyons clairs, ce n’est pas encore une panacée, le remède miracle pour booster le framerate. Déjà, parce que dans le cas des GeForce, la FR n’est supportée que par la dernière génération de GPU. Surtout, le procédé induit de la latence ; latence que NVIDIA et AMD s’efforcent néanmoins de contrebalancer avec le NVIDIA Reflex et l’Anti-Lag / Anti-Lag+, respectivement.

AMD va toutefois plus loin que sa rivale en proposant aussi de la génération d’images gérée au niveau du pilote Radeon : l’AFMF (AMD Fluid Motion Frames). Mais comme pour les technos d’upscaling induites de la sorte, pas de coup de baguette magique là non plus : nombreux sont ceux qui trouvent l’AFMF totalement inutile. Et pour cause, lors des mouvements rapides de caméra, il se désactive automatiquement. La fréquence d’images fait donc du yo-yo. AMD justifie ce procédé par la préservation de la qualité d’image.

XeSS, DLSS, FSR : quelles solutions privilégier ?

Cet exposé terminé, se pose donc la question finale : quelle technologie choisir ? Normalement, vous êtes maintenant censé pouvoir répondre par vous-même à cette question…

Commençons par le DLSS, qui ne concerne que les détenteurs de GeForce RTX. Si vous possédez une telle carte graphique et qu’un jeu propose le Deep Learning Super Sampling, il n’y a pas à tergiverser : privilégiez la techno de NVIDIA, puisque l’entreprise l’a spécialement élaborée pour votre GPU. Pour tous les autres – tous ceux qui ne possèdent pas de carte graphique RTX – le DLSS n’est pas une option ; aucun dilemme donc.

Poursuivons avec l’XeSS. Avec un GPU Arc, cette techno est assez satisfaisante. En conséquence, là encore, si cette solution de mise à l’échelle est disponible, autant favoriser celle pensée pour votre matériel. Dans le cas où vous possédez une Radeon ou une GeForce, l’XeSS utilisera les instructions DP4a plutôt que XMX. La qualité visuelle et l’impact sur la fréquence d’images peuvent être décevants en fonction des capacités de votre carte graphique. Alors le plus simple est d’essayer et de jauger du résultat avec votre GPU. Bon, à vrai dire, ceci est certainement très théorique : sauf oubli de notre part, nous n’avons pas connaissance d’un jeu exclusivement XeSS ; les détenteurs de Radeon ou de GeForce devraient donc toujours avoir au moins une alternative.

Positionné en dernier, le FSR d’AMD apparaît un peu comme le choix par défaut pour les détenteurs de Radeon, faute de mieux. Mais il faut bien admettre qu’en matière de rendu, il souffre de la comparaison avec les solutions d’upscaling susmentionnées. Rien d’anormal : elles sont soutenues par l’IA et pensées pour certains GPU.

Bref, avec une Radeon – ou si le FSR est la seule option de mise à l’échelle proposée par un jeu – la techno d’AMD peut se justifier pour obtenir une fréquence d’images satisfaisante dans la définition souhaitée. En gardant à l’esprit qu’elle peut vite montrer ses limites avec de forts niveaux d’upscaling. Mieux vaut s’en tenir aux seuils « Qualité » ou « Équilibré » plutôt que de passer aux modes « Performance » ; quitte à baisser les réglages graphiques du jeu.

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Votre opinion
  1. Ma réponse diffère de la vôtre.
    Quand on possède une RTX, in disposé des trois possibilités et du moment qu’il est disponible on privilégiera toujours le DLSS suivi par le XeSS d’intel et enfin le FSR d’AMD.
    Quand on possède une CG Intel (y’a des aventuriers 9 on privilégie autant que possible le XeSS puis sinon quand il n’est pas dispo le FSR.
    Et enfin chez AMD et les GTX de Nvidia, comme le DLSS ne fonctionne pas sur ces cartes tout comme sur celles d’Intel) on aura tendance à privilégier le XeSS sauf avec les plus anciennes Radeon XT ou il dégrade les performances et dans tous les autres situations on utilisera le FSR (enfin jusqu’à ce que le FSR utilise a son tour l’accélération par l’ IA)

    1. Réponse pragmatique. J’ajouterai tout de même 2-3 choses : la première est que le FSR2 est certes la solution de mise à l’échelle la moins aboutie des 3 mais que le FSR 3.1 promet de limiter / effacer son retard avec le DLSS 3.5/XeSS. Concernant la génération d’images, le FSR 3 n’est pas moins bonne que le DLSS 3.
      La 2e chose tient à l’annonce d’Intel il y a quelques semaines : la génération d’images est en cours de développement sur le XeSS (version 2?) , et si Intel réussit à maintenir la même qualité de travail que le premier jet du XeSS, alors on aura un produit offrant une belle concurrence au DLSS 3.5 , d’autant que dans leur communication il semble que le procédé de génération d’images diffère des autres et aboutira théoriquement à une moindre latence que la concurrence (j’attends de voir si c’est significatif).
      Enfin un petit mot pour insister que Nvidia joue la carte de l’obsolescence programmée (et programmée à très court terme) avec leur DLSS, ce qui est tout à fait critiquable (pour rester correct), contrairement à Intel et AMD qui ont des solutions plus ouvertes à leur « ancien » matériel et même au matériel de la concurrence.

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