Комбинация “DLSS FG + AMD FMF” в три раза увеличивает fps в Cyberpunk 2077. Но есть нюансы

Компании NVIDIA и AMD активно развивают свои технологии интеллектуального масштабирования изображения, что позволяет значительно повысить производительность в играх. Особенно это касается новейших версий NVIDIA DLSS Frame Generation и AMD Fluid Motion Frames (FMF), которые оказывают существенное влияние на конечные показатели fps. Как оказалось, работу обеих технологий можно совместить, получив еще боль поразительные количественные результаты.

Например, практические тесты QuasarZone показывают, что средние значения кадров/c в Cyberpunk 2077 можно увеличить в три раза, используя видеокарты от NVIDIA и AMD. Тестовый стенд коллег одновременно включал GeForce RTX 4090 24 ГБ и Radeon RX 6600 8 ГБ, к которому подключен монитор. Программные настройки были выполнены таким образом, что RTX 4090 первоначально использовалась для рендеринга с DLSS Frame Generation, а затем уже на RX 6600 дополнительно применялась AMD Fluid Motion Frames для генерации еще большего количества кадров.

В результате начальные показатели Cyberpunk 2077 в режиме 4К увеличились втрое – среднее количество кадров/c выросло с 72 до 209 fps.

В Call of Duty: Modern Warfare III и Ratch&Clank: Rift Apart производительность почти удваивалась, но в большинстве своем показатели росли при активации AFMF. Игра Starfield также активно реагировала на включение DLSS+AFMF, причем очевидно авторы экспериментировали еще до появления официальной поддержки DLSS 3 в этом проекте.

Идея объединения усилий обеих технологий выглядит достаточно интересной как минимум в теории. Без внимания остаются моменты, которые не освещены в материале. Непосредственно по отношению к фактическому качеству картинки, которая в процессе дважды трансформируется. Также в определенных играх возможно даже снижение показателей редких случаев (1%), что может даже усугубить общее восприятие. Вопрос есть и в отношении потенциального увеличения входных задержек (input lag), что актуально для режимов даже с одинарной “генерацией кадров”.

Со всем тем, на уровне концепта и отдельного исследования, тема DLSS+AFMF выглядит перспективной. До массового практического применения дело вряд ли дойдет – слишком много дополнительных условий.