FidelityFX Super Resolution: AMD stellt sich der Qualitäts-Kritik

Man benötigt aber keine Tensorcores um ein DLSS Algorithmus auszuführen. Er wird effizienter laufen aber Performance dürfte auch ohne Tensor Cores deutlich ankommen.
Sicher läuft der auch über Shader z.B., nur hat man dann weniger FPS als vorher, und das ist ja nicht Sinn der Sache.

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Wenn man diese Qualität per Shader liefern könnte, dann hätte AMD (oder jemand anderes) das wohl längst gemacht...

Dedizierte Einheiten sind immer schneller als ein one-size-fits-all Shader. Zumindest bisher ist es so, siehe RT.
 
Stimme ich vollkommen zu. Am Ende wird vermutlich derjenige die Nase im ML-Upscaling vorn haben, egal ob jetzt mit DLSS / FSR / XeSS / TSR, der die dafür nötigen Berechnungen am schnellsten durchführen kann. Und da hat Nvidia aktuell mit ihren Tensor Cores mittlerweile 2 Gens Vorsprung vor AMD. Intel hat diesbezüglich bestimmt auch ein Ass im Ärmel, ML-Beschleuniger findet man ja auch im Portfolio.



Aber da sprichst Du ja nicht mehr von FSR, sondern einer 3rd-Party-Lösung. Oder verstehe ich Dich falsch?

Eine Third-Party-Lösung, die FSR nutzt um ein Bild raufzuskalieren.
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Nutze das derzeit bei Skyrim. Hier ein paar versuchte Nahaufnahmen vom Bildschirm von 1440p auf UHD hochskaliert.
Finde es ziemlich zufriedenstellend.
IMG_20211017_213007.jpg IMG_20211017_214136.jpg Buch oben.jpg Buch unten.jpg Haare.jpg

Was halt übrig bleibt ist weiterhin gewisses Pixelflimmern, das man aber auch in UHD mit 4xSMAA hat, sowie dass in der Tiefe die grösseren Pixel sich etwas bemerkbar machen, da irgendwann halt einfach eine grundlegende Detailtiefe fehlt.

Beim nativen FSR gibt es dann Vorteile, dass Bildverschlimmbesserungen wie Filmgrain und Vignetten, sowie das HUD in nativer Auflösung nach FSR berechnet werden können. Das geht mit diesem Tool natürlich nicht.
 
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Auf der besten Stufe, z.B. DLSS Quality sprechen wir von einer Anhebung der fps um 20-30% je nach Titel. Die Kosten sind weder 20% Chipoberfläche, noch 20% mehr TDP. Unter dem Strich macht man Gewinn. Dabei bewegt man sich in der Bildqualität in einem Bereich bei dem Kaum jemanden ein Unterschied beim Spielen auffällt.

Womit sich weder Nvidia noch AMD einen Gefallen getan haben, sind diese Protzer-Modi nach dem Motto, doppelte fps und mehr. Das ist wie der Zauberkünstler der sich den Trick ruiniert, weil die Zuschauer neben ihm auf der Bühne stehen und der Trick halt so nicht funktioniert.

Besonders FSR krankt daran, dass der User ja selbst einfach nur die Qualität hätte herunterstellen können, aber zu stur und eitel war dies zu tun. Anstatt einem Knopf zum herunterstellen, bekommt er einen Knopf den er zuschalten kann, weil das klingt doch besser, oder? Was macht der Knopf? Muss du nicht wissen, mehr Sachen einschalten ist mehr besser. Super!

Hintenrum halbiert der Knopf die Anzahl der berechneten Pixel und dann sehen wir mal wo wir den Rest herzaubern. Wie gesagt, bei DLSS Quality klappt die Illusion ja noch. Irgendwelche Performance Modi von DLSS und FSR in der Pixelanalyse sind imo Quatsch. Natürlich ist das Bild Müll. Wo sollen die doppelten fps herkommen? Wo kämen sie den her wenn man kein DLSS hätte? Richtig, alles runterstellen. Das Strecken oder Hinzuerfinden von Pixeln hat so seine Limits wenn man von Nornherein nur jeden vierten Pixel berechnet.
 
Ein wenig haben sie ja noch zu tun. FSR ultra Qualität vs DLSS Performance.

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So groß sind die Unterschiede jetzt nicht für mich, außer der höheren Framerate! Aber ohne Tensorkerne oder ähnliches ist das wahrscheinlich nicht möglich! Mal abwarten was nachfolgende Generationen von FSR bringen! Vielleicht findet sich ja schon in RDNA 3 ein entsprechender Ansatz?
 
Sicher läuft der auch über Shader z.B., nur hat man dann weniger FPS als vorher, und das ist ja nicht Sinn der Sache.

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Hast du harte Fakten dass du weniger FPS hast wie vorher. Also richtige Benches? Deine Marketingfolien sagen leider null aus denn reell ist der Unterschied bei weitem nicht so gravierend wie hier dargestellt und auch massiv vom gewählten Modell abhängig.
Du wirst sicher nicht die Effizienz haben wie mit den Tensor Cores dafür wird das Modell entsprechend darauf zugeschnitten sein aber am Ende ist es schlicht überzogen zu glauben, dass die Tensor Cores ein Heilsbringer sind.
Wenn man diese Qualität per Shader liefern könnte, dann hätte AMD (oder jemand anderes) das wohl längst gemacht...

Dedizierte Einheiten sind immer schneller als ein one-size-fits-all Shader. Zumindest bisher ist es so, siehe RT.
Wenn du dafür das Know-How hast, die Manpower und bereit bist das ganze Finanziell durchzuziehen dann ja. Nvidia ist im KI Bereich führend und weiß genau was die machen. Sowas wird sicher nicht mal eben aus dem Hut gezaubert worden sein sondern da steckt Jahre der Entwicklung und Erfahrung drin. AMD hat diese schlicht nicht, die scheitern bereits daran eine echte Alternative für CUDA zu bieten.
Man wird hier wohl am Ende entschieden haben einen einfacheren Ansatz zu nehmen, da dieser garantiert funktioniert und zeitnah verfügbar ist. Egal ob sie den KI Weg oder einen speziellen Algorithmus als alternative nutzen, beides wird Zeit brauchen.
 
Aber aktuell sind Tensorcores der Maß aller Dinge, und wenn AMD's RDNA3 diese nicht beinhaltet und FSR sich (deswegen) nicht verbessert, solange werden AMD GPU's für mich jedenfalls keine Option sein.
Im Grunde sind sie nicht das Maß aller Dinge. Die Tensor Cores sind verdammt schnell, aber es gibt alternative fixed functions, die auch sehr schnell arbeiten.

Wenn man diese Qualität per Shader liefern könnte, dann hätte AMD (oder jemand anderes) das wohl längst gemacht...

Dedizierte Einheiten sind immer schneller als ein one-size-fits-all Shader. Zumindest bisher ist es so, siehe RT.

Perfekt auf Nvidias Marketing reingefallen. ^^ DP4 Einheiten können auch Matrixoperationen richtig flott. Die Hardwarebasis wäre auch breiter.

DP4 ist langsamer als Tensor Cores, aber der Anteil des Upscalings am Frame liegt ja nicht bei 50% oder so. Unterm Strich ist die Bildrate gar nicht so viel schlechter.
 
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Wenn ich das bessere DLSS will muss ich eine NV Karte kaufen.
Der ebenfalls überzogene Preis einer RDNA 2 Karte den ich auch nicht zahlen würde spielt in dem Fall ja keine Rolle, mit der hätte ich ja auch nur FSR.
Für alle mit einer älteren NV Karte denen die aktuellen Preise nicht zusagen ist FSR daher ein super Feature, auch wenn es aktuell noch einige Schwächen hat.
Sobald Xilinx integriert ist, könnte das ganz anders aussehen! https://www.xilinx.com/applications/industrial/analytics-machine-learning.html Von daher wäre ich mir nicht so sicher, dass da Intel und Nvidia so einfach den Markt aufteilen können! Es dauert aber vermutlich etwas, bis das Investment durchschlägt auf Produkte!
 
Hast du harte Fakten dass du weniger FPS hast wie vorher. Also richtige Benches? Deine Marketingfolien sagen leider null aus denn reell ist der Unterschied bei weitem nicht so gravierend wie hier dargestellt und auch massiv vom gewählten Modell abhängig.
Du wirst sicher nicht die Effizienz haben wie mit den Tensor Cores dafür wird das Modell entsprechend darauf zugeschnitten sein aber am Ende ist es schlicht überzogen zu glauben, dass die Tensor Cores ein Heilsbringer sind.
Klassischer Versuch der Beweislastumkehr, nicht mit mir... Zu erst mal musst Du beweisen dass der Algorithmus auf normalen Shadern mit einem Performance plus laufen würde, denn das hast Du ja initial behauptet ohne jegliche Fakten:

Man benötigt aber keine Tensorcores um ein DLSS Algorithmus auszuführen. Er wird effizienter laufen aber Performance dürfte auch ohne Tensor Cores deutlich ankommen.

Die aktuelle Faktenlage spricht eben dagegen:
- Nvidia nutzt einen ML-Ansatz mit DLSS, DLSS läuft auf Tensor Cores
- AMD nutzt einen Spatial-Upscaler ohne ML-Komponente, FSR läuft auf den Shadern
- Intel wird für XeSS auch eine ML-Komponente nutzen

https://mixed.de/intel-arc-gpus-bieten-nvidia-dlss-die-stirn/

Neben Hardware für Raytracing spendiert Intel den Arc-GPUs auch spezielle KI-Beschleuniger. Die „Xe Matrix eXtensions“ (XMX) in den Xe-Kernen sollen Intels DLSS-Alternative XeSS antreiben.

Der KI-Upscaler setzt wie Nvidias DLSS auf Machine Learning, um niedrig aufgelöste Bilder in hoher Auflösung zu rekonstruieren. Dafür nutzt XeSS Informationen von nahegelegenen Pixeln und zuvor gerenderten Bildern. Intel verspricht circa die doppelte Bildwiederholrate bei einer von 1080p auf 4K hochskalierten Auflösung – und das ohne sichtbare Einbußen in der Bildqualität.

Also 2 Hersteller nutzen dedizierte Einheiten für ihre ML-Upscaler. Ein Hersteller hat keine dedizierten Einheiten und nutzt keine ML-Komponente in seinem Upscaler. Die Evidenz spricht für meine Theorie.

Wenn du dafür das Know-How hast, die Manpower und bereit bist das ganze Finanziell durchzuziehen dann ja. Nvidia ist im KI Bereich führend und weiß genau was die machen. Sowas wird sicher nicht mal eben aus dem Hut gezaubert worden sein sondern da steckt Jahre der Entwicklung und Erfahrung drin. AMD hat diese schlicht nicht, die scheitern bereits daran eine echte Alternative für CUDA zu bieten.
Man wird hier wohl am Ende entschieden haben einen einfacheren Ansatz zu nehmen, da dieser garantiert funktioniert und zeitnah verfügbar ist. Egal ob sie den KI Weg oder einen speziellen Algorithmus als alternative nutzen, beides wird Zeit brauchen.
Korrekt, die Tensor Cores kommen ja auch aus dem Server Bereich. Wenn es per Shader einfach machbar wäre, dann hätte Nvidia garantiert die Chipfläche nicht für die Tensor Cores genutzt sondern einfach noch mehr Shader draufgepackt. Den Algorithmus hätten sie ja trotzdem proprietär verkaufen können.

Perfekt auf Nvidias Marketing reingefallen. ^^ DP4 Einheiten können auch Matrixoperationen richtig flott. Die Hardwarebasis wäre auch breiter.

DP4 ist langsamer als Tensor Cores, aber der Anteil des Upscalings am Frame liegt ja nicht bei 50% oder so. Unterm Strich ist die Bildrate gar nicht so viel schlechter.
Also doch langsamer. Wieso bin ich auf Nvidias Marketing reingefallen wenn die dedizierten Tensor Cores einen Sinn haben?
 
Müssen denn solche speziellen Cores (Tenor Cores) die speziell für INT4 / INT8 ausgelegt sind in der GPU sitzen?
Könnte man solche Recheneinheiten nicht auch in zukünftige CPU's einbinden oder ist das technisch nicht sinnvoll?
 
Müssen denn solche speziellen Cores (Tenor Cores) die speziell für INT4 / INT8 ausgelegt sind in der GPU sitzen?
Könnte man solche Recheneinheiten nicht auch in zukünftige CPU's einbinden oder ist das technisch nicht sinnvoll?
Wenn die Tensor Cores für ein Bild-Upscaling genutzt werden dann ist es nicht sinnvoll sie in die CPU auszulagern. Die GPU müsste das gerenderte Frame einmal rüber in den RAM schieben, dort wird das Upscaling per CPU gemacht, und dann geht das Frame zurück an die GPU zur Bildausgabe? Das wäre eine Latenz aus der Hölle, und das bei einem Vorgang bei dem jede Nanosekunde zählt (Infinity Cache / GDDR6(X) sind ja nicht aus Spaß so schnell).

Wenn es um andere Funktionen geht bei denen die Latenz nicht ganz so wichtig ist, dann könnte man das auf jeden Fall tun. Intel hat sowas auch vor mit Meteor Lake.

https://wccftech.com/intel-meteor-l...l-engine-acceleration-similar-to-apple-chips/
 
Wenn die Tensor Cores für ein Bild-Upscaling genutzt werden dann ist es nicht sinnvoll sie in die CPU auszulagern. Die GPU müsste das gerenderte Frame einmal rüber in den RAM schieben, dort wird das Upscaling per CPU gemacht, und dann geht das Frame zurück an die GPU zur Bildausgabe? Das wäre eine Latenz aus der Hölle, und das bei einem Vorgang bei dem jede Nanosekunde zählt (Infinity Cache / GDDR6(X) sind ja nicht aus Spaß so schnell).

Wenn es um andere Funktionen geht bei denen die Latenz nicht ganz so wichtig ist, dann könnte man das auf jeden Fall tun. Intel hat sowas auch vor mit Meteor Lake.

https://wccftech.com/intel-meteor-l...l-engine-acceleration-similar-to-apple-chips/

Danke für die Rückmeldung ?? Der Punkt mit der Latent kam mir auch in den Sinn, allerdings verstehe ich auch so nicht viel wenns um die Detail geht :D

Wäre vielleicht ein interessanter Ansatz für zukünftige APUs.

Ich bin mal gespannt auf Intel ihre Variation auf dem Gebiet :)
 
Müssen denn solche speziellen Cores (Tenor Cores) die speziell für INT4 / INT8 ausgelegt sind in der GPU sitzen?
Könnte man solche Recheneinheiten nicht auch in zukünftige CPU's einbinden oder ist das technisch nicht sinnvoll?
Für umfangreiche Berechnungen werden viele parallele Rechenkerne benötigt und gleichzeitig ist eine hohe Speicherbandbreite erforderlich. Für ein paar kleinere Szenarien könnte man das auch auf eine CPU packen (siehe Intels DL Boost via VNNI und bald auch zusätzlich mittels AMX), für auch nur etwas umfangreichere Anwendungen ist das auf jeden Fall besser auf etwas wie einer GPU aufgehoben.
Darüber hinaus sind nVidia's Tensor Cores v3 weitaus funktionsreicher, denn hier werden Matrixoperationen mit diversen Datentypen unterstützt, konkret INT4, INT8, FP16, bfloat16, TF32, FP32 und sogar FP64.

DP4A unterstützen GPUs schon allgemein länger, Intel hat hier jedoch besonderen Wert auf zusätzliche "Verdrahtungen" gelegt, sodass derartige Operationen etwas schneller in den Shadern berechnet werden können, auch wenn es sich sich dabei dennoch nicht um spezialisierte/dedizierte HW-Einheiten handelt.
Man darf vermuten, dass AMD mit RDNA3 diesem Weg folgen wird als Minimallösung, falls man nicht gar doch noch dedizierte Matrixeinheiten implementieren wird. Ich würde aber vermuten die Wahrscheinlichkeit für erstere Variante dürfte höher sein. Letzteres dürfte man wohl eher zuerst bei einem neuen CDNA-Design zu Gesicht bekommen.

Wie gausmath oben jedoch schon anmerkte, sind derartige Funktionalitäten, jedoch nur ein Teil der Geschichte, denn entsprechende Matrixoperationen zur Prozessierung des NNs (das Inferencing) werden nur einen Teil des Algorithmus ausmachen. Wie hoch der genau ist, lässt sich im Detail jedoch nicht genau beziffern. Man weiß nur, dass erste DLSS2-Betas von nVidia noch rein über die Shader-Kerne implementiert wurden (wurde hier damals mit einem id-Titel demonstriert), d. h. das geht selbstredend auch, dürfte nur ein wenig Performance kosten, vermutlich aber keinen allzu großen Unterschied ausmachen.

Schlussendlich hat man mit FSR dennoch eine passable Lösung zur Hand, insbesondere, wenn man keine nVidia-HW besitzt. Mit XeSS dürften halbwegs aktuelle Radeon's vermutlich auch noch bald in den Genuss einer qualitativ etwas höherwertigen Lösung kommen und als Besitzer von halbwegs aktueller nVidia HW (>= 3Q18) befindet man sich in der komfortablen Lage, dass man nach eigenem Gusto alle drei Techniken verwenden und bei gegebener Möglichkeit in einem Titel gar frei wählen kann.
Darüber hinaus kommen ja auch noch weitere alternative Techniken wie bspw. die der UE5 hinzu, d. h. kein Grund sich hier unnötig graue Haare wachsen zu lassen. Bspw. insbesonders letztgenannte dürfte wohl zuweilen verstärkt dafür sorgen, dass bspw. auch auf den Konsolen FSR wohl weniger verwendet werden wird, als vielleicht so mancher gemeinhin vermuten mag, denn dass Epic hier einfach ins Blaue hin sein TSR entwickelt haben wird, ist eher unwahrscheinlich, zumal die UE5 explizit mit Blick auf die aktuelle Konsolengeneration hin entwicklet wurde.
 
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Den Ansatz von DP4A von Intel finde ich aber auch sehr interessant, es würde mich nicht wundern wenn Intel da auf einem Schlag deutlich an AMD's FSR vorbeizieht.
XeSS wird zwar auf allen GPU's laufen, aber wir haben dann folgende Situation:

DLSS wirs qualitativ wohl an der Spitze bleiben (vor Allem zukünftig mit DLAA).

XeSS wird ein offener Standard der auf allen GPU's läuft, qualitativ (den ersten Eindrücken bis jetzt) auf DLSS 2.0 Niveau bewegen und auf Intel GPU's am Schnellsten laufen.

FSR ist qualitativ das mit Abstand schlechteste Verfahren, auch ein offener Standard.

Wenn XeSS nah genug an DLSS kommen wird könnte das potentiell die Lösung für alle Spiele sein, Nvidia wird aber kaum zusehen dass zukünftige Intel GPU's im High End Bereich an den Nvidia GPU's vorbeiziehen wird wenn XeSS dank XMX auf Intel GPU's ein Stück weit schneller laufen werden.

Ich sehe das positiv für Nvidia und Intel, beide nutzen auch spezielle KI Beschleuinger (Tensor Cores, XMX). Bei AMD gibt es da nichts für RDNA2 (was abseits der niedrigen RT Leistung keine gute Ausgangslage zwecks "Zukunftsfähigkeit" ist).

Für RDNA3 muss AMD was KI bzw RT Leistung angeht gehörig aufbohren, sonst zieht selbst Intel schnell vorbei.
 
für DLSS benötigst du aber eine neue Karte udn passende Spiele dafür.
Doppelt Win Win AMD!
DLSS fähige Karten konnte man schon 2018 kaufen. FSR ist ja nicht von Haus aus dabei, sondern muß von den Entwicklern ebenso implementiert werden.
Die WinWin Situation ergibt sich momentan nur für Nvidia Nutzer ab einer Turing.
Wenn ich da an das ganze gehate zu DLSS Anfangszeiten denke....heute wird ein FSR, das die selbe Grütze ist, verteidigt.
 
Also doch langsamer. Wieso bin ich auf Nvidias Marketing reingefallen wenn die dedizierten Tensor Cores einen Sinn haben?
Weil DP4 auch dediziert und auch schnell ist. Tensor Cores können mehr und sind schneller, aber verhungern auch teilweise an der Bandbreite. Selbst wenn Tensor Cores am Ende doppelt so schnell sind, hat man unterm Strich vielleicht 5-10% mehr FPS, weil der Anteil am Renderprozess eines Frames relativ gering ist.

Intel hat heute auf Twitter verlauten lassen oder eher nochmals bekräftigt, dass XeSS Open Source sein wird.

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@PCGH_Thilo Das ist eine News wert denke ich mal, der ganze Thread auf Twitter ist eine News wert, denn Nv, AMD und Intel hauen hier einen raus. ^^

Hier ist der Link zu dem ursprünglichen Posts eines Nv Mitarbeiters.

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Also nach all meinem anfänglichen Mißtrauen der NVidia Lösung gegenüber, muss ich schon feststellen, dass diese mittlerweile ein echter Gewinn ist, auch wenn die Liste der unterstützten Games immer noch nicht wirklich lang ist, so sind doch die "wichtigsten" Games mittlerweile flächendeckend mit 2.0 Unterstützung dabei.
Daher bekommt diese Lösung in meinen Augen immer mehr Zuspruch und dies mittlerweile zurecht.

Ich kann allerdings den dauernden "nvidia ist gut, AMD ist scheiße" Quatsch auch nicht mehr hören, Nvidias DLSS 1.0 war gelinde gesagt genauso schlecht wie FSR 1.0, haben scheinbar nur schon alle vergessen. Gewisse Techniken brauchen einfach etwas Zeit um sich zu entwickeln. Wobei ich fairerweise sagen muss, dass ich FSR in seiner derzeitigen Form nicht zutraue gegen DLSS zu bestehen.

Ich habe meine Hoffnungen (die ich auch mal in FSR gesetzt habe) nun der Intelschen Lösung zugesprochen, einfach weil ich nicht will, dass eine Lösung am Markt etabliert wird, die nur auf bestimmer Hardware läuft. Ich bin immer der offenen Lösung zugetan, einfach weil uns dies nicht in der Entwicklung hindert. Nvidias DLSS würde doch dazu führen, dass Nvidias Grafikchips 30% langsamer sein müssten als die AMDs um die gleiche Performance zu liefern und dann hast du irgendwie die Wahl zwischen Pest und Cholera. Entweder den langsameren Chip (der aber ohne Frage mind. genauso teuer sein wird), oder du verzichtest auf das Upscaling Feature. Daher wünsche ich mir einen offenen Standard, der Nvidia eben dazu zwingt, Leistung auf AMD Niveau anzubieten und vor allem jedem Nutzer, jedem Programmierer zugänglich ist. Eine wirklich breite Unterstützung kommt in meinen Augen mit den quelloffenen Standards besser und schneller zu stande.
 
DLSS fähige Karten konnte man schon 2018 kaufen. FSR ist ja nicht von Haus aus dabei, sondern muß von den Entwicklern ebenso implementiert werden.
Die WinWin Situation ergibt sich momentan nur für Nvidia Nutzer ab einer Turing.
Wenn ich da an das ganze gehate zu DLSS Anfangszeiten denke....heute wird ein FSR, das die selbe Grütze ist, verteidigt.
Naja die Situation war schon ein ganz andere. Erstens wurden jegliche Grafikkarten (damals noch ohne Pandemie und Co) automatisch ab 100€ aufwärts teurer mit kaum vorhandenem Leistungsanstieg nur durch die raytracing und tensor cores

Und dlss 1.0 sah definitiv sogar noch schlechter aus als fsr. Ich weiß noch noch ganz genau wie Hintergrund texturen zu einem undefinierbarem Farbbrei oder so extrem unscharf gemacht wurde als hätte ich neuerdings 5 Dioptrien. Da schlimmste daran war aber eben der Kontrast. Vorne alles scharf hinten alles Grütze.... Oder wie Maschendrahtzäune plötzlich keine Maschen mehr besaßen sondern zu einem transparenten grauen gekräusel wurden.

Und für dieses ekelhaft Feature was niemand nutzen wollte hat man noch extra viel Geld gezahlt......

Bei AMD bekommst du diese Technologie kostenlos serviert ohne irgendwie spezielle Hardware die benötigt wird und auch noch kompatibel zu allen Herstellern.
Selbst alte nichts dlss fähige Nvidia Karten erhalten immerhin fsr.....

Und wenn Nvidia eines bewiesen hat, dass upscaling Technologien doch was können, denn dlss 2.0 ist ein meilenweitreichender Unterschied....

Und ja. Fsr ist nun erstmal in seiner ersten Iteration Nvidia hat gezeigt dass zwischen den Iterationen viele Sprünge kommen können und selbst ich bin inzwischen relativ dankbar für solche Technologien. Weniger wegen der rein besseren Performance sondern eher um nicht die Auflösung unterhalb der nativen Auflösung meines Monitors betreiben zu müssen.

Denn egal wie schlecht fsr high quality aussehen mag für manches Auge aussehen mag. Wenn man an einem wqhd Monitor die Auflösung auf full HD reduziert das sieht tausend mal schlimmer aus....
 
So ein Unsinn. Natürlich bezahlt man für dieses Feature oder glaubst du AMD lebt von Luft und Liebe?

Es geht um die Frage, ob man dafür extra eine neue Karte kaufen muss.
Meine teuer gekaufte NVidia(!) Karte unterstützt kein DLSS.
FSR ist hingegen offener.
Und außerdem benötigt die KI von nVidia Server, die die Berechnungen ausführen.
Bei AMD geht das komplett ohne.
Das zahlen die NVidia Kunden zu den Entwicklungskosten auch noch alles mit.
Natürlich ist DLSS im Schnitt sicherlich besser, aber es läuft nur auf spezieller Hardware und speziell angepasster Software.
Offene Standards sind hingegen günstiger und für die Allgemeinheit gedacht, nicht nur für eine elitäre Gesellschaftsschicht, die es sich leisten kann oder will.
Es ist halt das gleiche Übel wie mit Gsync und den ganzen anderen Kram.
Schön, wenn man es sich leisten kann und auch mal unterstützt wird und gut funktioniert, aber in allen anderen Fällen einfach nur Mist und teuer gekauft.
 
Intel hat heute auf Twitter verlauten lassen oder eher nochmals bekräftigt, dass XeSS Open Source sein wird.
Da frage ich mich natürlich wie performant es dann per Shader-Emulation wird:

https://www.notebookcheck.net/More-...-revealed-by-principal-engineer.556659.0.html

The interview is quite extensive with plenty of details, but for those of you looking for a TLDR version, here are the most important takeaways:

  1. Just like DLSS 2.0, XeSS does not require training per game. This means that the general library can be easily adapted and moved between games, as we have seen with some recent DLSS third party tools. Karthik explained that the scene from the tech demo was never used to train XeSS.
  2. XeSS is trained with 64 samples per pixel, while Nvidia DLSS is trained with 16 samples per pixel (16K resolution images).
  3. XeSS will be available in two variants: XMX-accelerated exclusive to the Intel ARC GPUs, and DP4a-based that relies on Microsoft Shader Model 6.4 / 6.6. The latter version is thus compatible with Nvidia Pascal, Turing and AMD RDNA1/2 GPUs. According to a slide provided by Intel, 4K rendering on DP4a is a bit slower than XMX, but frame render times should still be considerably lower than native 4K.
  4. Both versions will be included in a single API, making it easier for game developers to switch between the two.
  5. Since XMX is exclusive to ARC, it will not support Nvidia Tensor cores and will not provide FP16/32 fallback either.
  6. XeSS will have multiple quality modes to suit lower-end and higher-end GPU models. Karthik noted that the performance mode aimed at lower-end GPUs should produce an image quality that is very close to the ultra quality mode so it does not take away from the visual experience like the AMD’s lower quality FSR modes, for example.
  7. XeSS 2.0 and 3.0 could become completely open source (including the XMX version).

- XeSS muss auch trainiert werden.
- Emulation über Shader auf Non-ARC GPU's, beschleunigt durch spezielle Einheiten auf ARC GPU's
- Expliziter Ausschluss der Tensor Cores

Expected XeSS compatibility
ArchitectureCompatible
Intel Xe-HPGYes - XMX (confirmed)
Intel Xe-LPYes - DP4A (confirmed)
Older Intel architectures (Gen 11, Gen 9)No
AMD RDNA 2Yes - DP4A (confirmed)
AMD RDNANo
AMD VegaNo
AMD Vega 7nmPossible - DP4A
AMD PolarisNo
Nvidia AmpereYes - DP4A
Nvidia TuringYes - DP4A
Nvidia PascalYes - DP4A
Older Nvidia architecturesNo
 
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