Interview d'1h de Jensen Huang au CES : qu'a-t-il dit sur les RTX 50 et le DLSS 4 ?

Le 7 janvier 2025, Jensen Huang l'emblématique patron de NVIDIA invitait les médias qui avaient assisté à sa keynote la veille à participer à une longue interview d'environ une heure pour que ceux-ci puissent poser leurs questions directement à l'homme aux multiples jaquettes en cuir. De très nombreux sujets ont été abordés comme vous pouvez vous en douter avec une aussi longue interview, aussi nous ne reviendrons pas sur tous ces points dans cette simple brève. Si le cœur vous en dit, le site Yunze.com s'est fendu d'une courageuse retranscription de l'ensemble des échanges faits ce jour-là, en anglais. Nous allons de notre côté, le temps de ce billet, vous traduire ses déclarations concernant les nouvelles GeForce RTX 50 et le DLSS 4.

Question : Nous notons une différence de prix significative entre les RTX 5090 et 5080. Le nombre de CUDA Cores dans la 5090 est plus du double de celui dans la 5080, et le prix double également. Pourquoi avez-vous créé une si grande différence entre le très haut de gamme et le haut de gamme ?

La raison est simple. Une fois que quelqu'un veut ce qu'il y a de mieux, il choisira toujours ce qu'il y a de mieux. Vous savez, le marché n'est pas si segmenté que cela. Et pour les passionnés, s'ils veulent le meilleur, ils ne se contenteront pas de quelque chose d'un petit peu mieux et ne voudront pas économiser 100 $ pour quelque chose d'un peu moins bien. Ils voudront juste ce qu'il y a de mieux.

Bien sûr, 2000 $ ce n'est pas une petite somme et c'est sans aucun doute un prix élevé. Mais il faut garder à l'esprit que cette technologie est utilisée pour votre PC à un niveau digne d'un home cinéma. Et ce PC, dans lequel vous avez probablement déjà dépensé aux alentours de 10 000 $ pour votre écran et votre système sonore, aura clairement besoin du meilleur GPU. Nos acheteurs sont tout simplement à la recherche de ce qui est absolument le mieux.

Question : Pourquoi la 5070 dispose toujours de 12 Go de VRAM ? Bien des jeux désormais nécessitent davantage de mémoire, surtout aux définitions visées.

Nous sommes en permanence à la recherche de l'équilibre optimal entre la puissance de calcul, la puissance énergétique, la bande passante et la capacité mémoire. Bien qu'il soit difficile d'atteindre la perfection, c'est notre objectif. La mémoire et la puissance de calcul doivent coïncider. Trop de mémoire gâcherait les ressources en calcul, et trop de puissance de calcul serait limité par la capacité mémoire. Trouver l'équilibre est clairement un challenge pour nous.

Question : Après avoir vu les performances de la 5070 la nuit dernière, qui sont comparables à la 4090, et avec le prix à ce point en baisse, c'est très excitant ! Quelles sont vos prévisions pour les 5060 (Ti) ?

La nuit dernière, nous avons lancé quatre RTX Blackwell, et même la moins puissante d'entre elles surpasse les cartes graphiques les plus puissantes actuellement sur le marché. C'est totalement incroyable. Cela démontre la puissance des technologies liées à l'IA. Sans les innovations comme l'IA, les Tensor Cores et le DLSS 4, nous n'aurions jamais atteint un tel niveau de performances. Concernant les RTX 5060 (Ti), je n'ai rien de particulier à dire.

Question : Concernant le DLSS 4, vous nous avez présenté une démonstration la nuit dernière. Pourriez-vous développer un peu à son sujet, comme par exemple la technologie "multi-frame generation" ? Il s'agit toujours de calculer deux images, avec entre elles d'autres images générées / interpolées ? Vous avez également mentionné le "text re-compression" dans vos documents et vidéos. S'agit-il d'une technologie que les développeurs de jeux doivent adopter spécifiquement, ou c'est une fonction au niveau des pilotes qui bénéficiera à tous les jeux ou en tout cas à une majorité de jeux PC ?

Dans Blackwell, nous avons permis aux processeurs de flux de traiter les réseaux neuronaux et de cette manière nous pouvons mixer code et réseaux neuronaux. C'est crucial, car les textures et matériaux sont traités au niveau des processeurs de flux.

Si ceux-ci ne peuvent fonctionner avec une IA, ils ne peuvent profiter de l'avantage des avancées en matière d'algorithmes apportés par les réseaux neuronaux, comme la technologie de compression. La compression de texture est maintenant bien meilleure que les algorithmes utilisés ces 30 dernières années. Le ratio de compression a nettement augmenté, avec de nombreuses textures compressibles par un facteur additionnel de 5. Étant donné l'importante taille des jeux modernes, c'est un grand pas en avant.

Le second point concerne les matériaux. Ils déterminent comment la lumière va interagir avec les surfaces et leurs propriétés anisotropes font que la lumière se réfléchira dans des directions spécifiques. Ces propriétés se jouent à l'échelle atomique. Il est compliqué de décrire ce processus mathématiquement, mais nous pouvons utiliser une IA qui va l'apprendre. Cette technologie sera une avancée majeure, créant des images calculées plus vivantes et réalistes.

Concernant le DLSS, le frame generation n'est pas une interpolation, c'est littéralement une prédiction du futur. Vous n'êtes pas en train d'interpoler le passé, vous prédisez ce qui va se passer ensuite. La raison à tout cela est que nous essayons d'augmenter le framerate.

Question : Est-ce que l'IA joue désormais un rôle décisif dans le jeu sur PC ? Est-ce que les technologies géométriques nécessitant des calculs de rendu ont été remplacées par la génération IA ?

Non, je vais vous expliquer pourquoi. Quand ChatGPT a été lancé la première fois, bien des gens croyaient qu'il pouvait générer directement du contenu, mais ceux d'entre nous qui étaient de l'autre côté savaient que ce n'était pas réaliste. Le système a besoin de données fonctionnelles réelles, c'est une condition nécessaire. De la même manière que nous le contexte pour guider une conversation dans ChatGPT, il est important de comprendre le fond avant de répondre à une question.

La même chose s'applique aux jeux. Vous avez besoin de fournir un contexte, au sujet non seulement de l'histoire, mais aussi des relations spatiales. En fournissant les formes géométriques initiales ou les textures comme condition nécessaire, le système peut générer de nouveaux contenus ou une définition plus élevée. Cette méthode est finalement identique à la manière de ChatGPT d'utiliser le contexte.

Prenons l'exemple du DLSS 4. Quatre images auront un total de 33 millions de pixels, mais nous n'en calculerons que 2 millions par rendu. La magie est que nous génèrerons les 31 millions de pixels restant à partir de ces 2 millions. La clé est que ces 2 millions de pixels devront être localisés de manière adéquate. Avec cette base, nous pouvons générer les 31 millions de pixels restants. Ce qui est encore plus important, c'est qu'avec les ressources préservées en calcul, nous pouvons avoir un rendu encore plus détaillé de ces 2 millions de pixels, permettant d'avoir une référence de haute qualité pour la génération des autres pixels.

Cette transformation aura des impacts sur tous les aspects des jeux, des pixels à la géométrie en passant par l'animation. Ce processus du DLSS pour en arriver à là où il est aujourd'hui nous a pris six années. Quand il a été annoncé initialement, bien des gens ne croyaient pas en lui, en partie parce que je ne l'ai pas assez bien expliqué. Mais maintenant tout le monde reconnait que la génération par IA est le futur.