Images par seconde : pourquoi le monde s’est trompé
« Tu prends la pilule rouge – tu restes au pays des merveilles, et je te montre à quelle profondeur va le terrier du lapin. »
– Morphée, la matrice
Au fil des ans, nous avons accumulé des montagnes de données provenant d’outils d’analyse comparative tels que Fraps et de mesures intégrées aux meilleurs titres pour nous aider à évaluer les performances. Historiquement, ces informations nous ont donné notre impression de la rapidité d’une carte graphique par rapport à une autre, ou de l’accélération que l’on pouvait attendre d’un deuxième GPU en CrossFire ou SLI.
En règle générale, les êtres humains ne réagissent pas bien lorsque leurs croyances sont remises en question. Mais que ressentiriez-vous si je vous disais que la méthode des images par seconde pour transmettre les performances, telle qu’elle est souvent présentée, est fondamentalement défectueuse ? C’est dur à accepter, non ? Et, pour être honnête, c’était ma première réaction la première fois que j’ai entendu dire que Scott Wasson de The Tech Report vérifiait les temps d’image en utilisant Fraps. Son look initial et sa persistance continue ont largement contribué à attirer l’attention sur les performances « à l’intérieur de la seconde », qui sont souvent évoquées en termes de lecture inégale ou saccadée, même face à des fréquences d’images moyennes élevées.
Je me souviens encore d’en avoir parlé avec Scott il y a environ deux ans, et il nous reste encore plus de questions que de réponses, malgré son volume de travail impressionnant au cours de cette période. Il y a plusieurs raisons pour lesquelles l’escalade de ce problème a pris si longtemps.
Tout d’abord, comme mentionné, même les enthousiastes à l’esprit ouvert sont mal à l’aise avec les changements fondamentaux apportés à ce qu’ils tenaient pour acquis auparavant (après tout, cela signifie que nous, vous et une grande partie de l’industrie se sont souvent trompés dans notre analyse). Personne ne veut croire que les informations que nous glanions auparavant n’étaient pas nécessairement précises. Ainsi, beaucoup de gens s’en sont détournés le plus longtemps possible.
Deuxièmement, et peut-être encore plus techniquement correct, il n’y a pas de remplacement complet pour signaler la fréquence d’images moyenne. Les temps de trame et la latence ne sont pas des réponses parfaites au problème ; il existe d’autres variables en jeu, notamment l’endroit où Fraps extrait ses informations du pipeline graphique. En fin de compte, il n’y a pas de métrique que nous puissions utiliser pour comparer définitivement la fluidité des performances vidéo basée exclusivement sur une observation objective.
C’est ce que nous recherchons; c’est le Saint Graal. Nous aurions besoin de quelque chose pour remplacer le FPS. La mauvaise nouvelle est que nous n’en sommes pas encore là.
Mais les images par seconde sont loin d’être une mesure inutile. Il nous indique de manière fiable quand un élément matériel offre de mauvaises performances. Lorsque vous voyez une carte avec une moyenne inférieure à 15 FPS, par exemple, vous savez que la combinaison de paramètres ne fonctionne pas de manière suffisamment fluide pour un sentiment de réalisme perçu. Il n’y a pas d’ambiguïté là-dedans. Malheureusement, la moyenne des images par seconde ne permet pas de distinguer la cohérence des images rendues, en particulier lorsque deux solutions offrent des fréquences d’images élevées et semblent fonctionner de manière comparable.
Ce n’est pas tout pessimiste, cependant. C’est une période passionnante pour s’impliquer dans le matériel informatique, et les performances graphiques nous offrent une nouvelle frontière à explorer. Il y a beaucoup de gens intelligents qui travaillent sur ce problème, et c’est quelque chose qui sera invariablement conquis. Pour notre part, nous avons mené nos propres recherches sur la question de la fluidité, que vous avez récemment vue sous forme de graphiques qui incluent les fréquences d’images moyennes, les fréquences d’images minimales, les fréquences d’images dans le temps et la variance du temps d’image. Aucun de ceux-ci ne relève complètement le défi, mais ils aident à brosser un tableau plus complet lorsqu’il s’agit de choisir la bonne carte graphique pour vos jeux.
Aujourd’hui, nous explorons un autre outil qui va nous aider à approfondir les performances des cartes graphiques (en particulier les configurations multi-GPU) : l’outil d’analyse de capture de trame de Nvidia, ou FCAT.
