{"id":29381,"date":"2021-06-23T12:47:18","date_gmt":"2021-06-23T18:47:18","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=29381"},"modified":"2021-06-23T12:47:20","modified_gmt":"2021-06-23T18:47:20","slug":"amd-fsr-vs-nvidia-dlss-cual-es-mejor-para-gaming-en-pc","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/amd-fsr-vs-nvidia-dlss-cual-es-mejor-para-gaming-en-pc\/","title":{"rendered":"AMD FSR vs NVIDIA DLSS, \u00bfcu\u00e1l es mejor para gaming en PC?"},"content":{"rendered":"\n
\"AMD<\/figure>\n\n\n\n

Los algoritmos Deep Learning Supersampling de NVIDIA han sido durante a\u00f1os una de las cosas frente a las que AMD no pod\u00eda competir de t\u00fa a t\u00fa con una soluci\u00f3n equivalente. El AMD FidelityFX Super Resolution se presenta como rival al Deep Learning Supersampling de NVIDIA. En este art\u00edculo os explicamos c\u00f3mo se comparan ambas arquitecturas.<\/p>\n\n\n\n

\"Temporal\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, la tendencia en cuanto a los gr\u00e1ficos a tiempo real en videojuegos para PC se ha movido en varias direcciones distintas. Para empezar tenemos los 4K que requieren anchos de banda y potencia de c\u00e1lculo 4 veces superiores respecto a los 1080p y 2.5 veces superiores respecto a los 1440p. Luego tenemos la aparici\u00f3n reciente del Ray Tracing que requiere una gran potencia de c\u00e1lculo de cara a llevar la iluminaci\u00f3n de los juegos a la m\u00e1xima expresi\u00f3n. Y para terminar tenemos el caso de las altas tasas de fotogramas para los eSports.<\/p>\n\n\n\n

Todo ello ha hecho aparecer algoritmos que permiten aumentar la resoluci\u00f3n de salida de los juegos respecto a la nativa, enti\u00e9ndase esta \u00faltima como la resoluci\u00f3n a la que renderiza una GPU y la de salida la que se muestra en pantalla en cuanto a su conteo de p\u00edxeles. El \u00faltimo a\u00f1adido es el AMD Fidelity FX Super Resolution, el cual se suma al Deep Learning Supersampling de NVIDIA y al Checkerboard Rendering como algoritmo avanzados que la interpolaci\u00f3n para conseguir una imagen a mejor resoluci\u00f3n a partir de otra de menor resoluci\u00f3n<\/p>\n\n\n\n

FidelityFX Super Resolution versus Deep Learning supersampling<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\"AMD<\/figure><\/div>\n\n\n\n

El AMD Fidelity FX Super Resolution es un algoritmo que se encarga de tomar el b\u00fafer de imagen a una resoluci\u00f3n concreta y crear a partir del mismo una imagen igual a mayor resoluci\u00f3n y por tanto con mayor n\u00famero de p\u00edxeles. Siendo el desafi\u00f3 para este tipo de algoritmos el saber el valor de color de los p\u00edxeles nuevos.<\/p>\n\n\n\n

El FidelityFX Super Resolution en su funcionamiento recuerda al Deep Learning Supersampling 1.9 que NVIDIA lanz\u00f3 para el videojuego Control de Remedy, en el sentido que no est\u00e1 pensado para funcionar con los Tensor Core que son exclusivos de NVIDIA, sino que funciona con unidades SIMD convencionales y concretamente explota la capacidad de SIMD sobre registro que tienen algunas GPU. Dicha habilidad les permite duplicar la velocidad de c\u00e1lculo a cambio de reducir la precisi\u00f3n en el mismo grado.<\/p>\n\n\n\n

Al contrario de la soluci\u00f3n de NVIDIA no se trata de una soluci\u00f3n propietaria que no est\u00e9 documentada. AMD va a lanzar el c\u00f3digo bajo la licencia abierta del MIT y se podr\u00e1 utilizar tanto en las GPU de AMD como las de Intel y NVIDIA. Por lo que al tratarse de una licencia de c\u00f3digo abierto, los desarrolladores pueden realizar cambios al c\u00f3digo para optimizar este a las particularidades de cada arquitectura.<\/p>\n\n\n\n

Esto \u00faltimo es un arma de doble filo, porque por un lado AMD se limpia las manos cual Poncio Pilatos sobre el apoyo del FidelityFX Super Resolution en los juegos y por el otro permite una mayor optimizaci\u00f3n que la que permite NVIDIA con el Deep Learning Supersampling, pero dependiendo de la implicaci\u00f3n del desarrollador de cada juego. En cambio NVIDIA dispone de un departamento entero encargado de trabajar para los diferentes desarrolladores<\/p>\n\n\n\n

\u00bfEs el AMD FidelityFX Super Resolution un algoritmo de IA como el Deep Learning Supersampling?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\"Inteligencia<\/figure><\/div>\n\n\n\n

El Deep Learning Supersampling tal y como dice su nombre se trata de un algoritmo o serie de algoritmos, que se basa en el aprendizaje profundo, lo que supone un periodo de entrenamiento para generar lo que llamamos un algoritmo de inferencia. En el caso de AMD pese a que sabemos que una patente asignada a ellos donde un algoritmo para el aumento de resoluci\u00f3n basado en el Deep Learning no es el caso del AMD FidelityFX Super Resolution, ya que no un algoritmo de Deep Learning.<\/p>\n\n\n\n

Esto es debido a que las GPU de AMD no tienen unidades especializadas para ello para acelerar los algoritmos de Deep Learning. Las cuales por lo general son unidades de c\u00e1lculo optimizadas para las operaciones con matrices, que resultan comunes en la mayor\u00eda de algoritmos de Deep Learning.<\/p>\n\n\n\n

\"IA<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Hay que aclarar que los algoritmos de inteligencia artificial se pueden ejecutar en cualquier tipo de unidad de procesamiento, ya sea escalar, SIMD o matricial. Lo normal es pensar que una futura versi\u00f3n del FidelityFX Super Resolution, de cara a cuando AMD incluya unidades pensadas para el c\u00e1lculo de matrices, si que estar\u00e1 optimizada para este tipo de unidades, pero por el momento nos encontramos ante un algoritmo que no las utiliza.<\/p>\n\n\n\n

El AMD FidelityFX Super Resolution al no ser un algoritmo de inteligencia artificial entonces no necesita de entrenamiento previo, lo que supone una compatibilidad inmediata en todos los juegos, pero por desgracia este algoritmo de aumento de resoluci\u00f3n no solo se diferencia del NVIDIA Deep Learning Supersampling por no ser un algoritmo de aprendizaje profundo, sino adem\u00e1s de carecer de temporalidad, lo cual supone en s\u00ed un problema de cara a la calidad de imagen del algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo funciona el AMD FidelityFX Super Resolution?<\/h2>\n\n\n\n
\"AMD-FSR-GPU\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Como hemos comentado en la secci\u00f3n anterior, para reconstruir una imagen a mayor resoluci\u00f3n, el AMD FSR toma un solo fotograma para funcionar, a partir del cual se crear\u00e1 una versi\u00f3n a mayor resoluci\u00f3n. Por lo que se trata de un algoritmo de subida de resoluci\u00f3n al que llamamos espacial. En el caso concreto del AMD FSR, este detecta los diferentes bordes de los elementos en pantalla y a partir de dicha informaci\u00f3n reconstruye una versi\u00f3n a m\u00e1s resoluci\u00f3n de la imagen, aplicando con ello algoritmos de sharpening ya disponibles en el AMD Fidelity FX para mejorar la calidad de la imagen final.<\/p>\n\n\n\n

No obstante, como ya hemos comentado este carece de la informaci\u00f3n temporal para la reconstrucci\u00f3n de la imagen. Esto est\u00e1 siendo muy pol\u00e9mico, ya que la calidad de imagen obtenida est\u00e1 resultando inferior a algoritmos de antialiasing que hacen uso de datos de fotogramas anteriores para triangular mejor la informaci\u00f3n de los p\u00edxeles desconocidos en la imagen. Lo que ha llevado a que desarrolladores como los de Metro Exodus hayan prescindido del FSR para su Enhaced Edition, pero no podemos dejar de lado la presi\u00f3n de NVIDIA sobre los desarrolladores para apoyar a su DLSS.<\/p>\n\n\n\n

El problema de la temporalidad<\/h3>\n\n\n\n

A diferencia del Deep Learning Supersampling 2.0, y pese a que el AMD FidelityFX Super Resolution es un algoritmo de super-resoluci\u00f3n como el Deep Learning Supersampling 2.0 no tiene en cuenta la temporalidad. \u00bfA qu\u00e9 nos referimos con esto? Pues al simple hecho que mientras que el Deep Learning Supersampling 2.0 tiene en cuenta la informaci\u00f3n de fotogramas anteriores para la reconstrucci\u00f3n de la imagen, el FidelityFX Super Resolution de AMD solo tiene en cuenta la informaci\u00f3n de la imagen actual, por lo que en ese aspecto se parece m\u00e1s a la primera generaci\u00f3n del Deep Learning Supersampling de NVIDIA.<\/p>\n\n\n\n

A la hora de generar el b\u00fafer de color a d\u00eda de hoy se suelen almacenar varios b\u00faferes simult\u00e1neos llamados en el argot de Direct3D como Render Targets y en el caso Vulkan y OpenGL como FBO o Framebuffer Object, los cuales son texturas que almacenan un b\u00fafer de imagen completo, pero no tienen porque almacenar la informaci\u00f3n de color. Es aqu\u00ed donde entra lo que llamamos el ID Buffer, el cual pone una etiqueta de identificaci\u00f3n a cada objeto en pantalla.<\/p>\n\n\n\n

\"AMD<\/figure><\/div>\n\n\n\n

La idea es sencilla, a trav\u00e9s de un b\u00fafer de imagen al que llamamos ID Buffer podemos saber en qu\u00e9 posici\u00f3n de pantalla se encuentra el p\u00edxel de cada objeto en la escena. Esto nos permite derivar la velocidad de cada objeto de una escena a otra y saber donde se encuentra cada p\u00edxel. Una aplicaci\u00f3n es para crear fotogramas intermedios en las pel\u00edculas. Pero en los juegos donde los los cambios son m\u00ednimos de un fotograma a otro esto nos permite rescatar la informaci\u00f3n de los p\u00edxeles de fotogramas anteriores para compararla con la actual y corregirla si hay alg\u00fan fallo.<\/p>\n\n\n\n

No obstante, el FidelityFX Super Resolution al contrario que del DLSS 1.0 se puede utilizar con algoritmos de antialiasing temporales, lo cual sabemos gracias al hecho que Epic ha confirmado que la nueva versi\u00f3n de su motor, Unreal Engine 5, puede combinar su TAA con el FSR de AMD. Claro esta que al coste computacional del FSR se le ha de a\u00f1adir el coste de estos algoritmos temporales.<\/p>\n\n\n\n

Niveles de calidad en el DLSS 2.0 de NVIDIA<\/h3>\n\n\n\n
\"DLSS-2.0-12\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

En el tipo de algoritmos que estamos tratando, la informaci\u00f3n para reconstruir el fotograma depende de la informaci\u00f3n de entrada y a mayor n\u00famero de p\u00edxeles entonces mayor calidad de imagen. Dicho de otra forma, la calidad de imagen de escalar de los 1440p a los 2160p siempre ser\u00e1 superior a escalar de los 1080p a los 2160p, debido a que la cantidad de p\u00edxeles de entrada es mucho mayor en el primer caso que en el segundo.<\/p>\n\n\n\n

\"Tabla<\/figure><\/div>\n\n\n\n

En el caso del Deep Learning Supersampling 2.0 tenemos tres modos de funcionamiento, el que m\u00e1s calidad de imagen toma 1 pixel de informaci\u00f3n para completar 2 p\u00edxeles, el de calidad media toma 1 p\u00edxel para completar 4 y el que da peor calidad de imagen, pero que se resuelve m\u00e1s r\u00e1pido lo que hace es crear la informaci\u00f3n de 9 p\u00edxeles en total a partir de un p\u00edxel. Se ha de tener en cuenta que NVIDIA tiene como ventaja los Tensor Cores integrados en sus GPU RTX, en cambio AMD no dispone de esta ventaja.<\/p>\n\n\n\n

Niveles de calidad en el AMD Fidelity FX Super Resolution<\/h3>\n\n\n\n
\"AMD<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Al igual que con el Deep Learning Supersampling 2.0 de NVIDIA, AMD tiene diversos niveles de calidad para el FidelityFX Super Resolution o FidelityFX Super Resolution, los cuales son cuatro en total y pod\u00e9is verlos referenciados en la diapositiva que acompa\u00f1a estas l\u00edneas. Los cuatro modos son: ultra-quality, quality, balanced y performance. <\/strong>Es por ello que os dejamos una tabla con la informaci\u00f3n que ha dejado AMD sobre su FidelityFX Super Resolution.<\/p>\n\n\n\n

Modo de calidad<\/th>Factor de escalado<\/th>Resoluci\u00f3n de entrada para 1440p<\/th>Resoluci\u00f3n de entrada para 4K<\/th>Diferencial<\/th><\/tr><\/thead>
\u00abUltra Quality\u00bb<\/td>1.3x por dimensi\u00f3n<\/td>1970 x 1108<\/td>2954 x 1662<\/td>x 1.69<\/td><\/tr>
\u00abQuality\u00bb<\/td>1.5x por dimensi\u00f3n<\/td>1706 x 960<\/td>2560 x 1440<\/td>x 2.25<\/td><\/tr>
\u00abBalanced\u00bb<\/td>1.7 x por dimensi\u00f3n<\/td>1506 x 847<\/td>2259 x 1270<\/td>x 2.89<\/td><\/tr>
\u00abPerformance\u00bb<\/td>2x por dimensi\u00f3n<\/td>1280 x 720<\/td>1920 x 1080<\/td>x 4<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Por lo que AMD no dispone por el momento un equivalente al modo m\u00e1s r\u00e1pido de NVIDIA, el que genera 9 p\u00edxeles a partir de 1 solo. Tampoco es un modo que de una gran calidad de imagen y solo sirve para alcanzar resoluciones de 8K en algunos juegos sin tener que estresar a la tarjeta gr\u00e1fica. No obstante la soluci\u00f3n de AMD al carecer de temporalidad en los datos que utiliza para reconstruir la imagen acaba otorgando una calidad de imagen un poco peor. Adem\u00e1s de conseguir un aumento en la tasa de fotogramas menor. Aunque eso ya depender\u00e1 m\u00e1s bien de la naturaleza de cada juego.<\/p>\n\n\n\n

Es completamente subjetivo para el usuario decidir si el FSR merece la pena o no, pero la calidad de imagen no solo es la resoluci\u00f3n y el hecho que el FSR de peor calidad de imagen que algunos algoritmos de antialiasing temporales es suficiente para que muchos desarrolladores digan que no al algoritmo de AMD. El cual la empresa de Lisa Su vende como compatible con todas las tarjetas gr\u00e1ficas ya de entrada, pero una verdad a medias no deja de ser una mentira descarada.<\/p>\n\n\n\n

AMD FidelityFX vs Deep Learning Supersampling, \u00bfcu\u00e1l tendr\u00e1 m\u00e1s soporte?<\/h3>\n\n\n\n
\"AMD<\/figure><\/div>\n\n\n\n

AMD afirma que su FidelityFX Super Resolution se puede utilizar e implementar en cualquiera de las GPU de la competencia, no obstante esta afirmaci\u00f3n tiene cierta trampa, ya que el algoritmo tal cual no se puede implementar en las GPUs de NVIDIA e Intel son los cambios correspondientes en forma de optimizaciones en el c\u00f3digo para las GPU de la competencia.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfD\u00f3nde est\u00e1 la trampa? Bien, NVIDIA no le a\u00f1adi\u00f3 esa capacidad a las unidades SIMD de sus GPU, est\u00e1s no soportan SIMD sobre registro en lo que son las unidades CUDA, ya que el objetivo de NVIDIA es que se utilicen los Tensor Cores para los c\u00e1lculos de baja precisi\u00f3n. Por lo que si aplicamos el FidelityFX Super Resolution tal cual y sin optimizaciones en una GPU de NVIDIA va a ir peor que en una de AMD, por el hecho que requiere optimizar el c\u00f3digo para dicha GPU. La pregunta clave que deber\u00edamos hacernos todos sobre el AMD FidelityFX Super Resolution es si vamos a ver las optimizaciones del mismo para las diferentes arquitecturas gr\u00e1ficas o no, pensad que el esfuerzo no lo ha de hacer la propia AMD, sino los diferentes desarrolladores.<\/p>\n\n\n\n

El Deep Learning Supersampling de NVIDIA pese a ser una enorme caja negra en cuanto a su funcionamiento, solo pide una serie de par\u00e1metros para funcionar y las librer\u00edas de NVIDIA hacen toda la magia sin que los desarrolladores se tengan que preocupar. No por ello el Deep Learning Supersampling en su versi\u00f3n 2.0 es mejor y hemos de tener en cuenta los acuerdos que haga tanto AMD como NVIDIA con los diferentes desarrolladores.<\/p>\n\n\n\n

La consolas son la clave para la adopci\u00f3n del algoritmo de AMD<\/h3>\n\n\n\n
\"PS5<\/figure><\/div>\n\n\n\n

El arma secreta de AMD es el hecho que las tres consolas de nueva generaci\u00f3n, las dos Xbox Series y PlayStation 5, se basan en RDNA 2 y ser\u00e1n compatibles con FidelityFX Super Resolution. Se ha de tener en cuenta que en consola y al contrario que lo que ocurre en PC se suele optimizar el c\u00f3digo de los juegos, por lo que todo apunta a que las optimizaciones del FidelityFX Super Resolution en consola podr\u00edan beneficiar a las versiones de PC.<\/p>\n\n\n\n

Eso si, como hemos comentado antes, esto depender\u00e1 del inter\u00e9s de cada desarrollador y si estos no tienen ning\u00fan tipo de acuerdo con NVIDIA para darle ventaja al Deep Learning Supersampling. Por ejemplo, podemos encontrar que las versiones de consola de Metro Exodus y Cyberpunk 2077 hagan uso del FidelityFX Super Resolution en consola, pero que en PC por los acuerdos con NVIDIA no lo utilicen.<\/p>\n\n\n\n

Fuente:<\/strong> HardZone<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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