Compte tenu de la crise actuelle qui frappe le monde du hardware, le SIGGRAPH de cet été est passé relativement inaperçu.  Nvidia a profité de l’occasion pour détailler un peu plus sa technologie DLSS 5. Une nécessité car lors de son annonce en mars dernier, les verts avaient fait l’objet de nombreuses critiques pour la dérive IA de ses rendus, dénaturant le côté naturel de certaine scène. Une polémique que nous avions trouvé à l’époque, relativement injuste.

Effectivement, une confirmation définitive est maintenant établie. Cette technologie est exclusivement conçue pour les cartes graphiques GeForce RTX série 50, qui reposent sur l’architecture Blackwell. Aucune compatibilité n’est prévue avec les cartes graphiques GeForce RTX série 40 et les générations antérieures. Cette décision s’explique entièrement par l’amélioration significative de la qualité de l’image que cette technologie apportera, portée en grande partie par la nouvelle architecture des puces introduite avec la série 50. Mais même équipé d’une RTX 50, la première démo avait aussi déclenché quelques inquiétudes sur la puissance nécessaire pour disposer de cette nouvelle itération du DLSS.

Le DLSS 5 pas seulement réservé aux RTX 5090..Mais…

Effectivement, il y a quelques mois, deux GeForce RTX 5090 étaient nécessaires pour exécuter cette démonstration. Par la suite, NVIDIA a annoncé que, d’ici à l’automne de cette année, la technologie serait assez mature pour fonctionner avec une seule carte graphique. Attention cependant, si la technologie est désormais compactée en une intelligence artificielle générative visuelle capable de fonctionner sur un seul GPU, l’entreprise n’a toutefois pas confirmé si le DLSS 5 sera entièrement compatible avec l’ensemble de la gamme GeForce RTX 50. Il convient de mentionner que cette technologie ne se limite pas à la simple reconstruction d’une image en une résolution supérieure ou à la génération d’images intermédiaires pour améliorer la fluidité. Elle repose sur un modèle de rendu neuronal qui ajuste en temps réel l’éclairage, les matériaux et certains détails visuels de chaque scène.

Concernant les développeurs, Nvidia a aussi voulu éteindre la polémique qui laisser penser que le DLSS 5 aller d’une certaine manière uniformiser les rendus et diminuer la part créative des développeurs. Ainsi les verts proposent trois déclinaisons d’intelligence artificielle, sobrement nommées A, B et C. Les créateurs de jeux se libèrent ainsi d’un rendu global monotone. Ils peuvent désormais choisir une variante précise pour une séquence rythmée, un paysage ouvert ou bien une simple vidéo. Telle une palette de peintre, l’outil s’adapte aux besoins de chaque scène.

De plus, l’intensité du DLSS 5 se module facilement grâce à deux jauges principales. La première contrôle l’ossature visuelle, comme le relief des matières, les ombres de contact et les reflets. La seconde jauge, quant à elle, gère l’atmosphère colorimétrique ainsi que la lumière ambiante.

Lors de la présentation, l’accent a été mis sur le contrôle précis des visuels. Le logiciel embarque un outil de découpage autonome. Comme un projecteur braqué sur un acteur, ce système isole un protagoniste pour modifier son apparence, sans jamais toucher au décor environnant. Par ailleurs, les équipes techniques peuvent créer des filtres sur mesure, directement dans leur interface de conception, pour cibler des éléments précis. Cette souplesse permet d’annuler totalement l’effet de l’algorithme sur un visage humain, ou bien sur un vêtement spécifique. Pendant ce temps, le paysage en arrière-plan conserve, sans aucun problème, un niveau d’amélioration maximal.

Suivant ce que vous souhaitez faire avec votre PC, il vous faut plus ou moins de mémoire. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle est particulièrement gourmande en mémoire, notamment en VRAM. Par ailleurs, avec la crise actuelle, les cartes avec beaucoup de mémoire vidéo disponible ne sont pas données et certains proposent des cartes d’ancienne génération modifiées pour 500 $ sur eBay. C’est le cas avec des RTX 2080 Ti 22 Go notamment.

Il vend des RTX 2080 Ti 22 Go, des cartes modifiées !

Principalement pour l’IA locale :

Les cartes sont des modèles MSI, Leadtek, Gigabyte ou ASUS, en fonction des stocks disponibles. Dans tous les cas, les cartes affichées sont refroidies par un dissipateur blower, ce qui permet l’installation de plusieurs cartes dans une même machine. Bien entendu, dans ce contexte, on devine aisément que les cartes ne se destinent pas à un usage gaming, mais serviront surtout à alimenter des modèles d’IA, et ce localement.

Disposer de plus de mémoire n’améliore pas forcément les performances, d’autant que les cartes s’appuient sur un GPU qui commence à être âgé. Effectivement, la RTX 2080 Ti d’origine voyait le jour il y a huit ans. Cette dernière était alors équipée d’un GPU TU102 embarquant 4352 CUDA cores. Certes, la configuration de la puce n’a pas changé, mais la capacité mémoire a été modifiée pour être doublée. Les puces mémoire de 1 Go de GDDR6 ont donc été remplacées par des modules de 2 Go… D’où la présence de 22 Go et non de 11 comme cela était le cas à l’origine.

Toutefois, le GPU ayant 8 ans, les Tensor Cores présents ne supportent pas forcément tous les formats de précision que les GPU plus récents supportent. Cela peut avoir un impact significatif sur les performances dans le secteur de l’IA.

Mais aussi capables pour le gaming !

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Certes, l’utilisation principale de ces cartes, c’est le secteur de l’IA, mais le vendeur indique que ses cartes sont prises en charge par les pilotes officiels de NVIDIA, sans avoir recours à une quelconque modification. En effet, lors de la modification de la mémoire, un firmware spécifique a été installé, ce qui fait que la VRAM additionnelle est correctement détectée.

En jeu, certes, le passage à 22 Go permet une bouffée d’air frais dans certains cas, mais au fil du temps, les limitations se feront surtout sentir du côté du GPU. À noter que le support des pilotes day-1 permet encore à la carte de bénéficier de la prise en charge de nouveaux jeux et de nouvelles fonctionnalités.

Du côté de NVIDIA, nous apprenons que le caméléon envisagerait de réduire la capacité mémoire de ses futurs GPU Rubin Ultra à destination de l’intelligence artificielle. Le but serait de contrer les effets des pénuries de mémoire actuelles. En effet, en abaissant la capacité mémoire par puce, NVIDIA peut en produire davantage. À quoi bon sortir de gros GPU si c’est pour ne pas pouvoir répondre à la demande ?

Rubin Ultra : moins de mémoire, mais plus de GPU à sortir !

Samsung, SK Hynix et Micron ne tiennent pas la cadence ?

Afin de maintenir une bonne capacité de production de ses GPU Rubin Ultra, NVIDIA jouerait sur deux tableaux :

• Le type de mémoire utilisée
• La capacité maximale de ses cartes

Dans le premier cas, le caméléon exploiterait de la mémoire HBM4 plutôt que de la HBM4E. La raison est simple : il y a des incertitudes quant à la validation et à la montée en production de Samsung, Micron et SK Hynix autour de cette norme de mémoire.

Moins de mémoire = moins de perfs :

Par ailleurs, en réduisant la capacité mémoire des cartes, NVIDIA peut alors faire assembler davantage de cartes. Si la carte d’origine est prévue pour atteindre les 384 Go, des configurations en 192 Go et 256 Go sont à l’essai. Afin de réduire la capacité en VRAM, l’entreprise opterait pour des puces avec moins de couches : 8-Hi au lieu de 12-Hi.

Cependant, cette diminution des capacités mémoire entraînerait une baisse des performances par rapport aux puces disposant de 384 Go de mémoire. Mais les verts travailleraient sur des optimisations afin de compenser autant que possible l’impact négatif sur les perfs. À voir ce qu’ils arrivent à faire. Enfin, nous apprenons que les verts envisageraient une solution équivalente, mais avec la mémoire LPDDR5X SOCAMM2.

Bref, une pénurie de mémoire qui contraint même NVIDIA à revoir ses plans.