Comme son nom l’indique, nous avons affaire à un algorithme de mise à l’échelle d’image, qui prend une image déjà rendue par le GPU pour en créer une autre avec une résolution plus élevée. C’est donc un effet de post-traitement qui nécessite d’avoir l’image complète. De nombreux effets graphiques que nous voyons dans les jeux aujourd’hui sont de ce type, mais ils sont exécutés en dehors du pipeline 3D en utilisant des éléments du GPU qui ne sont pas utilisés à ce moment-là.
Cela peut sembler être une solution comme DLSS, mais la différence est que NVIDIA Image Scaling ne nécessite pas l’utilisation de Tensor Cores, il peut donc être activé sur GeForce GTX. Il ne s’agit pas non plus d’un algorithme basé sur l’apprentissage en profondeur, mais plutôt d’un algorithme de mise à l’échelle d’image traditionnel qui s’exécute dans le pipeline de calcul GPU parallèlement au graphique.
Il n’est donc pas nécessaire de faire passer l’algorithme par une étape d’apprentissage comme c’est le cas avec DLSS et il peut être utilisé avec tous les jeux de base. En cela, c’est la même chose que la FidelityFX Super Resolution où elle coïncide également dans l’absence de composant temporel, bien que puisque nous pouvons l’activer à partir de GeForce Experience et, par conséquent, au niveau du pilote, la comparaison serait vraiment avec la Radeon Super Résolution.
Puis-je le combiner avec DLSS ?
Comme nous l’avons dit, ce sont deux algorithmes différents, même si paradoxalement il existe des jeux dans lesquels NVIDIA Image Scaling fonctionne bien mieux que son homologue face au deep learning. Vous ne perdez rien en alternant entre les deux technologies, car vous pourriez être surpris que bien que le jeu supporte le DLSS, il n’apporte pas de meilleures performances que le NIS en termes de vitesse de jeu ou de qualité graphique.
Bien sûr, comme les deux algorithmes fonctionnent de manière différente, ils ne peuvent pas du tout être combinés. La raison en est assez simple, l’algorithme de mise à l’échelle traditionnel peut amener le DLSS à recevoir des informations erronées qui créent des artefacts et des erreurs d’image importants. Cependant, nous allons voir de nombreux jeux qui utiliseront les deux techniques de manière contrôlée dans les futures mises à jour de DLSS, mais de manière directe et transparente pour l’utilisateur.
Quelles performances cela donne-t-il dans les jeux?
Il en coûte moins cher pour chaque GPU de générer une image à une résolution inférieure, donc l’objectif d’algorithmes tels que NVIDIA Image Scaling n’est autre que de pouvoir atteindre des fréquences d’images tout en réalisant l’astuce d’avoir une résolution plus élevée sur notre écran.
Donc, si vous avez une NVIDIA GeForce GTX sur votre PC et que vous souhaitez des performances de jeu supplémentaires sous la forme de fréquences d’images par seconde plus élevées, l’utilisation de NVIDIA Image Scaling est fortement recommandée. De plus, de nombreux jeux sur le marché ne prennent pas en charge DLSS et peuvent en bénéficier même en utilisant un RTX 20 ou RTX 30.
Là où il y a un certain inconvénient, c’est devant le AMD FSR travaillant sur des cartes NVIDIA, puisqu’on va trouver un plus grand nombre de dents de scie dans les scénarios et cela ternit la qualité de l’image. Bien qu’il faille partir du fait que le jeu doit avoir une version pour FSR chez NVIDIA, c’est la volonté du studio de développement du jeu lui-même de l’implémenter.
Comment activer la mise à l’échelle de l’image NVIDIA ?
Nous avons besoin d’avoir des pilotes NVIDIA mis à jour et à jour, c’est une exigence essentielle. Une fois que nous avons vérifié que le pilote graphique est à jour, nous pouvons essayer d’activer le NIS dans tous nos jeux.
Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit n’importe où sur le bureau, là où il n’y a pas d’icône, pour ouvrir le menu contextuel et à partir de là, sélectionnez l’option Panneau de configuration NVIDIA. À partir de là, activer Image Scaling est aussi simple que de régler la case correspondante sur On :
On vous demandera quel niveau de netteté vous souhaitez appliquer au jeu, qui n’est rien de plus que le niveau de mise à l’échelle que nous voulons utiliser. Plus le pourcentage est faible, moins il faudra de machine pour exécuter l’algorithme, mais ce qui nous intéresse, c’est d’atteindre l’équilibre parfait entre la résolution et le niveau de netteté ou de mise à l’échelle.
Pour cela, nous devons tenir compte du fait que cette valeur n’est pas globale pour tous les jeux, elle devra donc être ajustée individuellement pour chacun des jeux. Ce sera donc un exercice d’essais et d’erreurs avec chacun de vos jeux vidéo.