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Le "Neural Supersampling" d'AMD cherche à combler l'écart avec le DLSS de Nvidia

La recherche AMD fait progresser le traçage de trajectoire en temps réel avec des réseaux neuronaux (Source de l'image : AMD)
La recherche AMD fait progresser le traçage de trajectoire en temps réel avec des réseaux neuronaux (Source de l'image : AMD)
La percée d'AMD dans la technologie des réseaux neuronaux vise à révolutionner le traçage des chemins en temps réel en combinant le débruitage et la mise à l'échelle en un seul processus, ce qui pourrait permettre d'obtenir des graphiques de haute qualité à partir d'un seul échantillon de rayon par pixel.

L'équipe de recherche d'AMD a dévoilé à l'adresse une avancée dans le traçage des chemins en temps réel une avancée dans le traçage des chemins en temps réel, en déployant une nouvelle approche de réseau neuronal qui combine à la fois le débruitage et la mise à l'échelle. Cette initiative vise clairement à remettre en question l'avance de Nvidia dans le domaine des technologies graphiques basées sur l'IA.

La nouvelle technologie s'attaque à l'un des plus grands obstacles du traçage de chemin en temps réel : obtenir des images de haute qualité avec seulement une poignée d'échantillons de rayons par pixel. Normalement, le traçage du chemin nécessite des milliers de rayons par pixel pour obtenir des images détaillées, ce qui explique pourquoi le rendu d'une seule image peut prendre des heures dans les films. La solution d'AMD se concentre sur la reconstruction de scènes détaillées à partir d'échantillons limités grâce au traitement par réseau neuronal.

Le réseau neuronal utilisé par AMD gère à la fois le débruitage et la mise à l'échelle en une seule fois. Dans la plupart des systèmes de rendu, cela implique généralement des étapes distinctes, mais AMD a réussi à réduire ces étapes. En traitant les rendus basse résolution avec un seul échantillon par pixel et en tirant parti de l'accumulation temporelle et des tampons de guidage, le système est en mesure de reconstruire des images haute résolution nettes.

Cette méthode n'est pas exactement la même que celle de Nvidia, le DLSSde Nvidia, qui décompose l'upscaling, la génération d'images et la reconstruction des rayons en différentes parties. DLSS dépend également d'un matériel d'IA spécialisé sur les GPU RTX, mais on ne sait pas encore si la solution d'AMD fonctionnera sur les GPU RDNA actuels ou s'ils auront besoin d'un nouveau matériel pour la prendre en charge.

L'équipe d'AMD a partagé quelques objectifs principaux qu'elle vise avec cette technologie :

  • Prise en charge des modes de débruitage pur et des modes combinés de débruitage et de mise à l'échelle
  • Performances élevées à la résolution 4K
  • Besoins d'entrée inférieurs à ceux des autres solutions existantes

Cette avancée pourrait devenir l'épine dorsale de la prochaine génération de systèmes de traitement de l'image de FidelityFX FidelityFX Super Resolution (FSR) d'AMD. Toutefois, compte tenu de la consommation d'énergie des jeux modernes à tracé de chemin, nous aurons probablement besoin d'un matériel plus puissant pour vraiment exploiter toutes les possibilités de cette technologie.

Source(s)

GPUOpen (en anglais)

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Nathan Ali, 2024-11- 4 (Update: 2024-11- 4)