Un nouvel algorithme allégé réduit nettement le coût de la génération d’images, avec un gain pouvant atteindre 35 % sur GeForce RTX 5060. NVIDIA promet une dégradation visuelle minime et étend cette évolution à plusieurs générations de GPU.
DLSS Frame Generation : un modèle optique remplacé
Introduit dans la dernière mise à jour bêta de NVIDIA App, déployée aujourd’hui, le Preset C devient le mode Performance le plus rapide du DLSS Frame Generation. Il est compatible avec les GeForce RTX 40 Series, GeForce RTX 50 Series et RTX Spark.
NVIDIA distingue deux modèles dans son dispositif DLSS : Multi-Frame Generation et Frame Generation. Le premier s’appuie sur une approche IA classique, alimentée par les vecteurs de mouvement et les données de profondeur afin de comprendre la construction de deux images rendues.
Le second exploitait jusqu’ici le flux optique pour traiter certains éléments du jeu, notamment l’interface utilisateur et le ray tracing. Ce composant est désormais remplacé par un algorithme IA plus léger et plus rapide, conçu pour augmenter les performances du DLSS Frame Generation, du Multi-Frame Generation et du Dynamic Multi-Frame Generation.
Comment activer le Preset C dans NVIDIA App
Le nouveau modèle doit être téléchargé via la dernière version bêta de NVIDIA App. Dans Settings > About, il faut cocher l’option « Opt in to access Beta or experimental features », attendre le téléchargement, puis lancer l’installation depuis le message affiché à l’écran.
Une fois la mise à jour installée, le réglage se trouve dans la section Graphics. Il peut être appliqué à un jeu compatible avec Frame Generation, Multi-Frame Generation ou Dynamic Frame Generation, ou à l’ensemble de la bibliothèque via « Global Settings ».
Dans « Driver Settings », ouvrez « DLSS Override – Model Presets », choisissez « Custom », puis sélectionnez « Preset C » dans le menu « Frame Generation » avant de cliquer sur « Apply ».
Le gain annoncé sur RTX 5060 reste à confronter à davantage de jeux, de résolutions et de fréquences d’affichage. Cette optimisation du coût d’inférence peut toutefois être particulièrement utile aux GPU les moins puissants, pour lesquels chaque milliseconde consacrée à la génération d’images pèse davantage dans la latence et le débit final.
Source : NVIDIA
