
La génération d'images permet d'augmenter le nombre d'images par seconde, mais à quel prix ?
Anubhav Sharma, 👁 Anubhav Sharma (traduit par DeepL / Ninh Duy) Publié 🇺🇸 🇪🇸 ...
Depuis un certain temps, Nvidia et AMD ajoutent à leurs outils graphiques une génération de trames pilotée par l'IA DLSS 5 de Nvidia est la dernière annonce en date à avoir agité l'internet. Les documents officiels montrent que DLSS Multi-Frame Generation (MFG) peut générer jusqu'à 3 à 5 images synthétiques pour chaque image réelle, ce qui multiplie les taux d'images effectifs "jusqu'à 8×" par rapport au rendu brut.
Dans la pratique, des tests indépendants confirment également des gains massifs en termes de fréquence d'images. En voici quelques exemples, notre couverture antérieure indique que l'activation du 4× frame gen sur l'Arc B580 ou A770 d'Intel a grosso modo doublé ou plus que doublé les FPS dans des jeux tels que Battlefield 6. De même, Les benchmarks internes d'AMD d'AMD montrent que la génération d'images FSR 3.1 permet d'augmenter les FPS d'environ 2,5 à 3,6 fois dans des titres réels (par exemple, 3,6 fois dans Ratchet & Clank). La génération d'images est désormais assez courante dans les jeux PC haut de gamme et fonctionne même sur les anciens GPU via DLSS/FSR et la future Xe Frame Gen d'Intel.
Les benchmarks sont le meilleur moyen de se rendre compte de l'ampleur de ces boosts. Nvidia annonce Le multiplicateur 8× de DLSS MFG, et nos données nos données le confirment : avec 4× MFG activé, un ordinateur portable RTX 5090 a vu Battlefield 6 passer de ~83 FPS à ~219 FPS (4K, paramètres Ultra). Le XeSS 3.0 MFG d'Intel a permis à l'Arc B580 de gagner plus de 200% de FPS dans des titres comme Battlefield 6. AMD rapporte des gains similaires : par exemple, dans Ghost of Tsushima, la série RX 7000 a vu ~3.1× FPS avec FSR 3.1 frame gen. En bref, n'importe quel titre en mouvement rapide atteint facilement des centaines de FPS avec ces technologies, bien au-delà de ce que la puissance brute du GPU pourrait faire à elle seule.
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Cependant, de nombreux analystes avertissent que ces chiffres de FPS ne reflètent pas toute l'histoire. La génération d'images augmente intrinsèquement la latence des images : chaque image interpolée supplémentaire ajoute un délai. La FG ne peut pas réduire le décalage d'entrée de base - elle ne fait qu'augmenter le taux de rafraîchissement affiché - et la réactivité est donc liée au taux de rafraîchissement d'origine. En d'autres termes, une boucle de jeu fonctionne toujours à sa vitesse native, même si votre moniteur affiche 4× plus d'images. Des outils tels que CapFrameX montrent que des paramètres tels que la cohérence du temps d'image et les 1 % de creux peuvent se dégrader sous FG, même si le nombre moyen d'images par seconde monte en flèche. Les chiffres de FPS ne disent qu'une partie de l'histoire lorsque FG est actif.
Ceci est particulièrement important dans les jeux qui reposent sur des entrées rapides. Dans les jeux compétitifs ou faisant appel aux réflexes, comme Counter Strikela latence supplémentaire due à la génération d'images peut légèrement retarder les actions du joueur, ce qui peut avoir un effet négatif sur la jouabilité.
Il existe également une implication plus large dans la manière dont les jeux sont optimisés de nos jours. Alors que la génération d'images devient de plus en plus courante, des signes précurseurs montrent que certains titres sont conçus en tenant compte de ces technologies. Au lieu de viser une performance native élevée, les développeurs peuvent s'appuyer sur l'upscaling et l'interpolation d'images pour atteindre des taux de rafraîchissement plus élevés. Il est donc plus difficile d'évaluer les performances brutes d'un matériel à l'autre, en particulier lorsque l'on compare des GPU qui ont accès à des fonctionnalités similaires et d'autres qui n'y ont pas accès.
| 3.840 x 2 160, paramètres Overkill | Qualité DLSS | Qualité DLSS + MFGx2 | Qualité DLSS + MFGx4 |
| GeForce RTX 5090 Laptop | 83 FPS | 132 FPS | 219 FPS |
| GeForce RTX 5080 Laptop | 67 FPS | 109 FPS | 182 FPS |
Cela dit, la génération d'images n'est pas sans valeur. Elle peut améliorer considérablement la fluidité perçue, en particulier dans les résolutions plus élevées où le rendu brut est plus exigeant. Pour les jeux à un seul joueur ou les expériences plus lentes, le compromis est souvent acceptable et, dans certains cas, réellement bénéfique. Le problème n'est pas la technologie elle-même, mais la manière dont ses résultats sont interprétés. Elle est également légitimement utile pour le matériel de faible puissance, tel que les PC de jeu portables (comme l'Asus ROG Xbox Ally, actuellement à 549 $ sur Amazon), où il n'est souvent pas possible d'atteindre des taux de rafraîchissement élevés en mode natif. Dans ces scénarios, la génération d'images peut rendre les jeux plus fluides et plus faciles à jouer sans nécessiter un matériel beaucoup plus puissant.
Les repères et les commentaires invitent également les utilisateurs à la prudence : ne vous fiez pas uniquement au nombre d'images par seconde. Utilisez des outils détaillés qui mesurent la durée des images et la latence entre l'entrée et le photon (Nvidia FrameViewIntel PresentMon) pour évaluer les performances réelles. Examinez les graphiques de latence et de baisse de 1 %, et pas seulement le nombre moyen d'images par seconde. Pour les jeux compétitifs, il est essentiel d'activer Reflex/Anti-Lag et de maintenir un nombre élevé d'images par seconde. La génération d'images doit être considérée comme un bonus qui gonfle les chiffres, et non comme une panacée.
Source(s)
Notebookcheck testing, Nvidia, AMD, Tom's Hardware, Wccftech, r/nvidia












