Les GPU Nvidia Blackwell RTX 50 introduisent des défis inédits pour le benchmarking, notamment avec la technologie DLSS 4 Multi Frame Generation. Lors d’une présentation en janvier 2025, des sujets comme le rendu neural et l’architecture RTX Blackwell ont été abordés. L’analyse de la performance va au-delà des simples FPS, incluant la latence et la qualité d’image. Les nouvelles métriques recommandées, telles que MsBetweenDisplayChange, sont cruciales pour mesurer l’impact de l’IA sur les performances graphiques.
Les Nouveaux Défis des Benchmarks avec les GPU Nvidia Blackwell RTX 50
Les GPU Nvidia Blackwell de la série RTX 50 introduisent des exigences inédites pour les benchmarks, particulièrement avec l’utilisation de la technologie DLSS 4 Multi Frame Generation (MFG). Lors d’une récente session de la Journée des Éditeurs de Nvidia, tenue le 8 janvier 2025, des présentations ont été livrées à un public composé de journalistes et d’influenceurs. Ces briefings ont couvert divers sujets, dont le rendu neural, l’architecture RTX Blackwell, les cartes Founders Edition de la série RTX 50, ainsi que l’IA générative pour les jeux. Bien que certaines informations aient déjà circulé, examinons les aspects les plus captivants de cette annonce.
Comprendre la Performance au-delà des FPS
Il est essentiel de réaliser que la performance ne se limite pas simplement à des chiffres bruts d’images par seconde (FPS). L’analyse de la latence et de la qualité d’image joue également un rôle crucial. En tant que passionné de benchmarking, je me prépare activement pour les lancements à venir, notamment l’Arc B570 et les RTX 5090 et 5080, sans omettre les AMD RDNA4 et RX 9070. Pour effectuer un benchmarking efficace, il est primordial d’adopter une approche systématique, de sélectionner judicieusement les jeux et applications, et de bien comprendre les implications des résultats chiffrés.
Le FPS moyen est souvent le plus accessible pour le grand public, mais nous fournissons également des données sur le FPS bas à 1%. Cela représente la performance des pires 1% des temps de trame, un indicateur clé de la cohérence d’un jeu. Pour établir cette mesure, nous identifions le 99e percentile, ce qui nous permet d’éviter des fluctuations extrêmes pouvant fausser les résultats. En d’autres termes, nous cherchons à obtenir une image plus précise de la performance générale d’un GPU.
Bien entendu, il est possible d’approfondir les analyses, mais cela nécessite un investissement de temps considérable. Tester un seul GPU peut demander jusqu’à une journée entière, incluant plusieurs essais sur une vingtaine de jeux et d’applications. Dans un contexte où il est impératif de tester autant de GPU que possible, il n’est pas toujours viable d’étendre le temps de test de manière significative.
Pour cela, j’utilise l’outil FrameView de Nvidia, qui offre des métriques précieuses sur les performances, comme les temps de trame et l’utilisation des ressources. Avec l’arrivée des GPU Blackwell, Nvidia recommande d’utiliser la métrique MsBetweenDisplayChange, jugée plus précise pour capturer les variations de performance. Cela devient crucial si l’on souhaite mesurer les « taux d’images » générés par l’IA avec DLSS 4, car ces images ne sont pas comparables à celles rendues de façon traditionnelle.
Enfin, la question de la qualité d’image est inévitable. Bien que l’on puisse s’attendre à une sortie uniforme dans des conditions de rendu similaires, la réalité complexe de l’upscaling et des techniques de ray tracing rend les comparaisons difficiles. Capturer des vidéos des benchmarks et les analyser peut ajouter un temps considérable aux tests, mais c’est une étape nécessaire pour fournir des comparaisons précises.
Dans l’idéal, il serait fantastique de pouvoir offrir des benchmarks exhaustifs qui comparent toutes les configurations possibles, mais la réalité est que cela reste un défi. Pour l’instant, nos évaluations se concentreront principalement sur les performances sans upscaling ni génération d’images, où la qualité d’image devrait rester relativement constante. Quelques tests supplémentaires d’upscaling et de génération d’images seront réalisés, mais ils resteront secondaires.
Il est essentiel de reconnaître que la génération d’images et le rendu traditionnel ne sont pas identiques. Bien que les visuels puissent sembler plus fluides à 100 FPS avec génération d’images, l’expérience utilisateur est différente. L’échantillonnage des entrées utilisateurs varie considérablement entre ces deux modes, ce qui impacte la réactivité du gameplay. En ce qui concerne l’upscaling, il est évident que les technologies comme DLSS surpassent d’autres options en matière de qualité d’image. Avec la mise à jour de DLSS, Nvidia s’engage à améliorer encore la fidélité visuelle grâce à des modèles d’IA plus avancés.