Puntos clave
- NVIDIA y AMD mejoran la experiencia de juego mediante la tecnología de Generación de Cuadros, que crea cuadros adicionales para una experiencia de juego más fluida. NVIDIA utiliza métodos complejos y específicos del hardware, mientras que la tecnología AFMF de AMD, más sencilla, funciona a nivel de controlador sin necesidad de intervención de los desarrolladores.
- No está claro si NVIDIA adoptará una tecnología de generación de fotogramas basada en parámetros operativos como la AFMF de AMD. Su tecnología actual se basa en gran medida en GPU más nuevas y combina varios métodos para mejorar la calidad, lo que sugiere una posible reticencia a cambiar sus estrategias.
- Ambos métodos mejoran la velocidad de fotogramas, pero pueden introducir errores visuales o retrasos. La tecnología AFMF de AMD es más flexible, pero puede ser menos precisa, mientras que el enfoque de NVIDIA prioriza la calidad y puede evolucionar con las nuevas GPU.
A estas alturas, seguramente todos hemos oído hablar de la nueva palabra de moda en el mundo de los videojuegos, acuñada por NVIDIA y AMD: " Generación de fotogramas ". Esta tecnología, aclamada tanto por la crítica como por sus defensores como el futuro de los videojuegos, necesita perfeccionarse antes de convertirse en la solución " ideal " para mejorar el rendimiento.
Con la tecnología AFMF de AMD estableciendo un nuevo estándar para una herramienta de generación de fotogramas sencilla de " pulsar y reproducir ", ¿seguirá NVIDIA los pasos de AMD e implementará una solución universal de generación de fotogramas basada en definiciones de reproducción? Averigüémoslo.
¿NVIDIA creará una solución de generación de cuadros basada en definiciones operativas?
Antes de hablar sobre el tema principal, repasemos cómo funcionan las técnicas de aumento de escala y generación de cuadros y algunos términos importantes que deben comprenderse.
DLSS significa Deep Learning Super Sampling y fue presentado por NVIDIA en 2018 como parte de su serie RTX de unidades de procesamiento gráfico (GPU) . En pocas palabras, DLSS escanea y recopila datos de fotogramas anteriores y los utiliza para rellenar los píxeles faltantes en el nuevo fotograma. Con un toque de IA , se obtiene una imagen mejorada (escalada) con un rendimiento optimizado.
En cambio, la tecnología FSR o Fidelity FX Super Resolution de AMD funciona prácticamente con cualquier procesador gráfico. Utiliza un algoritmo de escalado espacial propietario de código abierto para aumentar la resolución de un juego. Es mucho más práctica que DLSS, ya que no depende del hardware.
Algunos términos importantes y una introducción a la generación de cuadros
Con la serie RTX 40 llegaron DLSS 3.0 y la generación de fotogramas de NVIDIA . ¿Qué significa exactamente "generación de fotogramas"? En su forma más simple, la generación de fotogramas consiste en insertar un fotograma entre otros dos. Este proceso se denomina interpolación . Era una técnica común en los televisores para aumentar la velocidad de fotogramas del contenido mostrado y ajustarla a la frecuencia de actualización del televisor.
El escalado simplemente mejora la calidad de la imagen y aumenta el rendimiento. En cambio, la generación de fotogramas (FG) crea un fotograma completamente nuevo entre dos fotogramas existentes, los renderiza y calcula el siguiente, manteniendo un tiempo de respuesta aceptable.
Esta técnica avanzada requiere la comprensión de dos conceptos fundamentales en este campo: el análisis de flujo óptico y los vectores de movimiento . Examinémoslos uno por uno:
1) Análisis de flujo óptico
Esta técnica toma una serie de imágenes y estima cómo se verá la siguiente versión. Esta estimación se realiza analizando la velocidad, el color y el brillo de los objetos en la imagen. En lugar de obtener un resultado claro y específico, se obtiene solo una estimación aproximada.
Imagina una pelota rodando por el suelo hacia la derecha. La pelota llega a su destino en cinco pasos distintos. Suponiendo que su movimiento es cuasi-lineal y en línea recta, puedes predecir su destino final. Si has estudiado geometría analítica , probablemente te hayas encontrado con la fórmula de dos puntos:
y - y1 = (x-x1)(y2-y1) / (x2-x1)A partir de tan solo dos puntos, podemos determinar la ecuación de la recta dada. Dado que la pendiente es constante, predecir la siguiente posición de la imagen/punto no es complicado. Cabe destacar que la técnica real es mucho más compleja.
Lo más importante es que el análisis de flujo óptico no requiere acceso a los datos del motor del juego. Se puede aplicar a nivel del controlador , donde este interpola (inserta) fotogramas prediciendo el movimiento en pantalla. En resumen, el análisis de flujo óptico no interactúa con el motor del juego.
El inconveniente es que el controlador no puede distinguir entre la interfaz de usuario (UI) y el entorno 3D real , por lo que pueden producirse distorsiones inesperadas. Además, la salida nunca estará optimizada, ya que utiliza datos de fotogramas sin procesar.
2) Vectores de movimiento en el motor del juego
Los vectores de movimiento son vectores direccionales que indican el desplazamiento de los objetos de un fotograma a otro. Son un componente fundamental de los motores de videojuegos y representan la transformación y el movimiento de los objetos. Esta es una forma más eficaz de representar el movimiento que simplemente "adivinar" la posición de un objeto.
Si te lo preguntas, los vectores de movimiento son vitales para la generación de fotogramas. Sin embargo, estos datos requieren compatibilidad entre el controlador y el motor del juego. Lograr esta compatibilidad requiere la implementación por parte de los desarrolladores del juego.
Por lo tanto, si bien los vectores de movimiento son superiores al análisis de flujo óptico, su alcance y escalabilidad son muy limitados, lo que significa que esta función no estará disponible en todos los juegos. Si juegas a un título antiguo de la década de 2010 , es muy poco probable que las soluciones de generación de fotogramas (FG) compatibles con vectores de movimiento (como DLSS FG y FSR3 FG) estén disponibles.
Comparación entre la generación de cuadros DLSS y la generación de cuadros FSR
Ahora veamos cómo compiten las tecnologías de generación de cuadros actuales del Equipo Verde y del Equipo Rojo.
↪ NVIDIA:
La generación de fotogramas de NVIDIA utiliza una combinación de vectores de movimiento y análisis de flujo óptico. El acelerador de flujo óptico de las GPU de la serie RTX 40 analiza dos fotogramas e identifica información no incluida en los vectores de movimiento del juego, como partículas, reflejos, sombras, etc. En el ejemplo siguiente, el análisis de flujo óptico permite un seguimiento preciso de las sombras.
En cambio, el componente de vector de movimiento rastrea el entorno tridimensional y la geometría de la escena. En el ejemplo de la bicicleta, los vectores de movimiento pueden determinar matemáticamente la posición futura precisa del ciclista o de la carretera. Sin embargo, no pueden determinar la sombra, que es el objetivo del análisis de flujo óptico. Por lo tanto, ambos componentes deben trabajar conjuntamente para producir una imagen precisa.
- Requiere Soporte para desarrolladores los juegos
- Usado mezcla من Análisis de flujo óptico وVectores de movimiento
- restringido con herrajes Sobre las unidades de procesamiento gráfico RTX 40
- no se puede Implementándolo en Nivel de programa del controlador
↪ AMD:
La tecnología de generación de fotogramas FSR 3 es muy similar a la tecnología DLSS de NVIDIA. Aparte de algunos cambios de nombre, esta tecnología también integra una combinación de análisis de flujo visual y vectores de movimiento . Por razones obvias, ambas tecnologías requieren el apoyo de los desarrolladores de videojuegos.
- Requiere Soporte para desarrolladores los juegos
- Usado mezcla من Análisis de flujo óptico وVectores de movimiento
- Se puede habilitar en unidades de procesamiento gráfico de la serie RX 5000/6000 وRTX 20/30/40
- no se puede Implementándolo en Nivel de programa del controlador
Anomalía: Cuadros de movimiento fluido de AMD (AFMF)
Lo más parecido que tenemos a una herramienta de generación de fotogramas definida por el jugador es AMD Fluid Motion Frames ( AFMF). AFMF no interactúa con el juego de ninguna manera. Se basa exclusivamente en el análisis del flujo visual o en la predicción del siguiente fotograma.
Esto le permite funcionar con casi todos los títulos de DirectX 11/12 , ya que no requiere ningún software adicional. AFMF no aumenta la velocidad de fotogramas, pero hace que el juego se vea más fluido porque se aprecia un aumento en la cantidad de fotogramas en la pantalla.
¿Y cuál es la desventaja? Bueno, AFMF ni siquiera se acerca a DLSS FG o FSR FG. Además, los usuarios tendrán que lidiar con los fallos de la interfaz de usuario. Sin embargo, al operar a nivel de hardware, es una muy buena opción si estás preparado para afrontar cualquier error que pueda ocurrir.
- لا يتطلب Apoyando a los desarrolladores de juegos
- Usado Solo análisis de flujo óptico
- Sólo admite unidades de procesamiento gráfico. RDNA2 o mas nuevo
- Obras puramente على Nivel de definición del operador
¿Responderá NVIDIA a AFMF?
La respuesta obvia es " no lo sabemos ", ya que NVIDIA aún no ha emitido ninguna declaración al respecto. Aaron Steinman, de AMD, confirma que su decisión impulsará a NVIDIA a desarrollar pronto algo similar a AFMF.
"Tengo curiosidad por ver si NVIDIA ahora considera que debería igualar lo que hicimos al crear algunas de estas soluciones definidas por el controlador".
Aaron Steinman , para PC Gamer
Curiosamente, no hemos visto una versión de AFMF de NVIDIA, especialmente después de que se afirmara con orgullo que la serie RTX 40 tenía un acelerador de flujo óptico mejor que Ampere (RTX 30). Esta fue la razón principal por la que NVIDIA FG (que utiliza flujo óptico + vectores de movimiento) solo se podía habilitar en la Ada Lovelace.
Por otra parte, NVIDIA podría necesitar entrenar otro modelo desde cero para este proyecto, lo que requeriría costos adicionales significativos.
↪ ¿Realmente vale la pena?
La generación de fotogramas mediante análisis de flujo óptico y vectores de movimiento presenta inconvenientes. La latencia de entrada que generan estas funciones las hace poco atractivas para los jugadores. Por otro lado, el AFMF basado en controladores no es mejor, ya que consume fotogramas por segundo (FPS) debido a la interpolación, además de ser inconsistente y propenso a fallos y errores visuales.
La pregunta más pertinente es: "¿ No debería NVIDIA mejorar primero la generación de fotogramas DLSS ?". Dado que la IA tiende a mejorar con el tiempo, el problema de la latencia debería estar prácticamente resuelto. A menos que NVIDIA esté estrictamente limitada por sus modelos de datos, crear una solución de generación de fotogramas (FG) a nivel de controlador no debería ser difícil, pero ¿merece la pena?
↪ ¿Será inútil?
¿Dónde se usaría la versión AFMF de NVIDIA por defecto? Es probable que NVIDIA restrinja esta función a las GPU de la serie RTX 40 o superiores, que ya son lo suficientemente potentes como para ejecutar juegos antiguos con una excelente velocidad de fotogramas. Los juegos más recientes suelen incluir compatibilidad con DLSS 3 FG/FSR 3 FG.
Las GPU móviles son un caso aparte, pero un enfoque a nivel de controlador sería muy útil para arquitecturas más antiguas como Pascal , Maxwell , Kepler y Fermi . Desafortunadamente, por razones técnicas, sería casi imposible extender esta función a esas unidades. Carecen de núcleos Tensor y CUDA no puede hacer mucho con ellas. Incluso AFMF solo funciona con arquitecturas RDNA2 o posteriores.
Esperanzas para la RTX 50 'Blackwell'
Según los rumores, la serie RTX 50 debutará en el cuarto trimestre de 2024. Se espera una avalancha de anuncios, que podrían incluir o no una solución universal para la generación de fotogramas. A pesar de la esperada dependencia del hardware en las series RTX 40/50, NVIDIA no se caracteriza por quedarse atrás en ningún aspecto. Sin embargo, esto es pura especulación y no existen rumores que indiquen tales planes por parte de NVIDIA.
Conclusión
Si bien la inteligencia artificial (IA) ha experimentado un crecimiento sin precedentes, se necesita hardware suficiente para inferirla y acelerarla. Si los núcleos de la GPU no son lo suficientemente rápidos, la interpolación de fotogramas en tiempo real es simplemente imposible. Se podría delegar este procesamiento a un servidor, pero eso requeriría una suscripción y resultaría en una latencia muy baja. Es importante que los fabricantes de GPU encuentren un equilibrio. ¿Qué opinas al respecto? Cuéntanos en los comentarios.
preguntas comunes
¿Qué es la generación de cuadros basada en controladores en términos simples?
En términos simples, la generación de cuadros a nivel de definición es una solución universal para generar cuadros dentro de cuadros sin la necesidad de soporte de los desarrolladores de juegos.
Si alguna vez se lanza, ¿NVIDIA restringirá su solución de generación de cuadros (FG) a nivel de controlador a las GPU de la serie RTX 40 o superiores?
Probablemente sí. Dado que DLSS 3 FG requiere GPU de la serie RTX 40 gracias a su nuevo "Acelerador de Flujo Óptico", es de esperar que las soluciones oficiales basadas en controladores tengan requisitos similares.
¿La línea RTX 50 revolucionará la tecnología de generación de cuadros tal como la conocemos?
No hay rumores confirmados al respecto. Solo el tiempo lo dirá, sobre todo porque la mayoría desconocíamos la tecnología de generación de cuadros antes de que NVIDIA la anunciara hace dos años.
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