Auch für GeForce-Karten

FidelityFX Super Resolution kommt am 22. Juni

Zur Computex 2021 gibt es neben neuen Ryzen-APUs für den Desktop und einer Serie an Radeon-RX-6000-Grafikkarten für Notebooks auch eine konkrete Ankündigung seitens FidelityFX Super Resolution – AMDs Gegenstück zum Deep Learning Super Sampling (DLSS). Seit Monaten wird darüber gemutmaßt, wie und in welchem technischen Kontext AMD seine Lösung wird anbieten können. Zuletzt sprach AMD davon FidelityFX Super Resolution als Plattformübergreifende Lösung anbieten zu wollen, was aufgrund der AMD-APUs in den aktuellen Konsolen sicherlich der richtige Ansatz ist. AMD wollte aber auch vieles anders machen als der Konkurrent NVIDIA mit DLSS.

Einen teilweisen Einblick, wie sich AMDs Ansatz unterscheidet, gibt es bereits heute. Darüber hinaus wird AMD bis zum Start am 22. Juni noch weitere Details bekanntgeben. Zur heutigen Ankündigung fehlen viele technische Hintergrundinformationen aber noch.

Der grundsätzliche Ansatz von FidelityFX Super Resolution (FFXSS) ist im Vergleich zu DLSS aber identisch. Es geht darum, die Leistung sprich die FPS zu verbessern, ohne dass dabei die Grafikqualität Einbußen zu verzeichnen hat. Im Idealfall soll die Darstellungsqualität sogar besser als bei einem nativen Rendering sein, was bei Anwendung bestimmter Filter für das Anti-Aliasing durchaus der Fall sein kann. DLSS hatte in den ersten Versionen noch  mit einer teilweise deutlich schlechteren Bildqualität zu kämpfen. Erst ab der Iteration 2.0 wurden durch das Hinzufügen temporaler Filter deutliche Verbesserungen erreicht.

Für FidelityFX Super Resolution sieht AMD ähnlich wie NVIDIA ab DLSS 2.0 verschiedene Qualitätsstufen vor, die eine Abwägung zwischen Grafikqualität und Leistung zulassen. Neben dem nativen Rendering gibt es "Ultra Quality", "Quality", "Balanced" und "Performance".

Für Godfall hat AMD auf einer Radeon RX 6800 XT einige Leistungsdaten genannt. Als Auflösung wurde UHD gewählt, als Grafik-Preset Epic und auch das Raytracing soll aktiv gewesen sein.

Bereits mit FFXSS auf "Quality" erreicht AMD die doppelten FPS. Die Sprünge zwischen den einzelnen Stufen scheinen größer zu sein, als dies bei DLSS der Fall ist. Allerdings sind die Sprünge hier auch stark von der Ausgangssituation abhängig. Ob sich die Zahlen immer in einem solchen Bereich abspielen, bleibt eine der offenen Fragen. Zum aktuellen Zeitpunkt nennt AMD keine weitere Leistungsdaten und so werden wir abwarten müssen, wie dies in weiteren Spielen ausschaut.

Auch zur Grafikqualität können wir anhand der Screenshots noch keine Angaben machen. Dies werden wir uns dann auch detailliert anschauen müssen. NVIDIAs DLSS zeigt zwischen "Qualität", "Leistung" und "Ultra-Leistung" durchaus einige Unterschiede und macht mittels "Ausgewogen" den Kompromiss aus Geschwindigkeit und Darstellungsqualität.

Sicherlich eine Überraschung ist es, dass FidelityFX Super Resolution nicht nur auf Grafikkarten mit AMD-GPU funktionieren wird, sondern auch auf GeForce-Karten. AMD zeigte Leistungsdaten, die mittels einer GeForce GTX 1060 erhoben wurden. Die Plus bei den FPS soll im Quality-Mode 41 % betragen haben. Das AMD FFXSS auch für NVIDIA-Karten anbietet, kommt gar nicht so überraschend, denn AMD plädierte zuletzt immer häufiger für offene Standards. NVIDIA wählte mit DLSS einen proprietären Ansatz.

Wie genau AMDs FidelityFX Super Resolution nun also genau funktioniert, werden wir zu einem späteren Zeitpunkt erfahren.

Weitere News von AMD auf der Computex 2021:

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Hintergrund zu DLSS

Man kann sich das dazugehörige Deep-Learning-Netzwerk als Black Box vorstellen. Eingangsdaten sind zum einen das von der eigenen Grafikkarte gerenderte Bild (in einer niedrigeren Auflösung als die Zielauflösung) sowie vordefinierte Idealzustände eines gerenderten Bildes. Diese liegen in einem 64x Supersampling (64xAA) vor und wurden auf einem SATURN V getauften Supercomputer bei NVIDIA berechnet. Aus der Differenz des durch die eigene Grafikkarte gerenderten Bildes und dem Idealzustand für das Spiel wird die Ausgabe erstellt. Dieses Inferencing findet auf den Tensor Cores der Ampere-GPUs statt. Da die Trainingsdaten aber in diesem Falle als 64x Supersampling vorliegen, kann der 2K-Frame mit Upscaling auf 4K besser aussehen, als das nativ berechnete 4K-Frame. Das Training ist ein entscheidender Faktor, der am Ende zu einem möglichst guten Ergebnis beiträgt. Je mehr trainiert wird, desto besser wird der Algorithmus.

Im Endeffekt ist der DLSS-Algorithmus ein hochspezialisierter (und temporaler) Upsampling-Filter. Das Resultat kann nicht mit einem direkten Rendering auf der nativen Auflösung gleichgesetzt werden, nähert sich diesem abhängig von den Trainingsdaten und den Optimierungen aber stark an. Ab DLSS 2.0 kommt zudem ein temporales Feedback zum Einsatz. Dieses wird als Feedback-Schleife genutzt, um die Bildqualität zu verbessern. Vor allem kleine Objekte, die sich in Bewegung befinden, stellten für das DLSS bisher noch Probleme dar. Das temporale Feedback wurde dies deutlich verbessert.