Pourquoi l’upscaling est l’avenir même si vous le détestez

Ce qu’est vraiment l’upscaling (et ce que ce n’est pas)

L’upscaling n’est pas « transformer une image basse résolution en haute résolution ». C’est la phrase marketing. La phrase utile est :
l’upscaling réalloue le budget. Vous dépensez moins de calcul pour le rastérisation ou l’éclairage à une résolution interne plus basse,
puis dépensez un peu de calcul (et un peu de métadonnées supplémentaires) pour reconstruire une sortie haute résolution qui donne l’impression que vous n’avez pas lésiné.

En termes de production, l’upscaling est une stratégie de déplacement de coûts. Il déplace le travail depuis la partie la plus coûteuse de votre pipeline (ombrage par pixel, éclairage lourd,
grand nombre d’échantillons) vers quelque chose qui peut être amorti (accumulation temporelle, reconstruction guidée par vecteurs de mouvement, inférence apprise).
Si vous exploitez des systèmes, vous avez déjà vu ce schéma : faites moins de travail par requête, mettez mieux en cache, approximations quand c’est possible,
et réservez la pleine fidélité aux cas qui la justifient.

Deux frontières importent :

• L’upscaling n’est pas gratuit. Il coûte du temps GPU, de la VRAM, de la bande passante, et souvent de la marge qualité. Si vous êtes déjà limité par la bande passante,
  le titre « FPS gratuits » vous fera du tort subtilement.
• L’upscaling n’est pas purement une fonctionnalité graphique. C’est une fonctionnalité système. Il modifie la latence, le pacing des images, le trafic mémoire,
  la complexité du graphe de rendu, et la manière dont votre pipeline échoue quand les ressources se raréfient.

Si vous le détestez parce que ça ressemble à de la triche, vous réagissez à un vrai problème : c’est une couche d’indirection entre « ce que vous avez rendu »
et « ce que l’utilisateur voit ». Les couches cachent la complexité jusqu’à ce qu’elles ne la cachent plus. Ce n’est pas une raison pour les éviter. C’est une raison pour les instrumenter.

Pourquoi « rendre en natif » perd

Le rendu natif augmente de façon brutale avec la résolution. Doublez la résolution linéaire et vous quadruplez le nombre de pixels. C’est déjà pénible.
Ajoutez les modèles d’ombrage modernes, les requêtes de rayons, les effets en espace écran, l’anticrénelage temporel et le post-traitement.
Vous ne pouvez pas « juste quadrupler » quoi que ce soit ; vous amplifiez la pression sur la bande passante mémoire, les défauts de cache et les frais de synchronisation.

Dans le même temps, le monde continue d’expédier des écrans à plus haute résolution. Pas seulement des moniteurs 4K—téléphones, ordinateurs portables, TV, casques, écrans embarqués, panneaux muraux.
Si votre pipeline vise « natif partout », vous vous engagez à payer le coût du pire cas partout.
Ce n’est pas de l’ambition. C’est un chèque en blanc payé en consommation électrique.

L’upscaling gagne parce qu’il s’adapte aux contraintes que tout le monde prétend optionnelles jusqu’à la réception des factures :

• Énergie : le rendement énergétique (performance par watt) est le vrai produit. Votre GPU peut faire des merveilles, mais la thermique négociera votre temps de trame.
• Bande passante : la bande passante mémoire est souvent le réactif limitant. Rendre plus de pixels revient surtout à « déplacer plus d’octets » déguisé en maths.
• Budgets de latence : les utilisateurs perçoivent le pacing des images et le délai d’entrée bien avant de pouvoir dire ce qui cloche.
• Échelle : cloud gaming, VDI et rendu distant se préoccupent plus de la sortie encodée et des contraintes réseau que d’une pureté native théorique.

Une idée paraphrasée du point de vue fiabilité, attribuée à Werner Vogels : tout échoue, donc concevez pour l’échec et la récupération.
L’upscaling n’est pas « parfait ». Il est vivable—lorsque vous le traitez comme un composant système avec des modes de défaillance connus.

Faits intéressants et contexte historique

• L’upscaling grand public initial était surtout de l’interpolation brute. Pendant des années, les TV utilisaient des scalers bilinéaires/bicubiques qui lissaient les détails et amplifiaient les résonances.
  Cette « texture savonneuse » explique pourquoi on se méfie encore de l’upscaling par principe.
• Les écrans de l’ère DVD ont rendu les upscalers courants. Quand les dalles plates sont devenues HD, la plupart des contenus ne l’étaient pas. Les puces dédiées au scaling sont devenues une fonctionnalité,
  pas un accessoire.
• L’anticrénelage temporel (TAA) a ouvert la voie. Une fois que les moteurs ont reposé sur des buffers d’historique, des vecteurs de mouvement et du jitter, la reconstruction est devenue culturellement acceptable :
  « utilisez les images précédentes pour corriger celle-ci. »
• Le rendu en damier (checkerboard) a été utilisé dans des titres de consoles majeurs. C’était une réponse pratique aux budgets matériels fixes : rendre la moitié des pixels,
  reconstruire le reste, maintenir le temps de trame stable.
• L’apprentissage profond a changé la conversation de « deviner » à « inférer ». Les modèles appris peuvent reconstruire des détails plausibles—mais introduisent aussi
  de nouvelles classes d’artefacts de type hallucination si on leur fournit de mauvais vecteurs de mouvement ou de profondeur.
• Le scaling de résolution existait avant que ce soit à la mode. La résolution dynamique dans les moteurs a été utilisée comme régulateur de temps de trame pendant des années,
  particulièrement dans les scènes lourdes côté CPU où l’on veut garder le GPU occupé sans le surcharger.
• Les encodeurs vidéo ont été « adjacents à l’upscaling » pendant des décennies. Des techniques comme la compensation de mouvement, la prédiction et le filtrage temporel sont
  essentiellement de la reconstruction sous contraintes. Le recoupement n’est pas un accident.
• Les écrans modernes effectuent souvent du scaling indépendamment de votre opinion. Beaucoup de TV et moniteurs appliquent du scaling, du sharpening et du lissage de mouvement sauf si vous les désactivez explicitement.
  Vous pouvez être « anti-upscaling » et être quand même upscalé.

Comment fonctionne l’upscaling moderne en pratique

Le modèle mental honnête : reconstruction plus garde-fous

Un upscaler moderne utilise typiquement :

• Trame actuelle basse résolution (couleur)
• Buffer de profondeur (ou profondeur linéaire)
• Vecteurs de mouvement (vitesse par pixel de la trame précédente à la trame courante)
• Masques d’exposition et réactifs (où ne pas faire confiance à l’historique : particules, transparences, UI)
• Buffers d’historique (sortie reconstruite des images précédentes)

Le pipeline fait ensuite :

1. Reprojette l’historique dans la trame courante en utilisant les vecteurs de mouvement.
2. Mélange les échantillons actuels avec l’historique reprojeté, avec des heuristiques de confiance.
3. Applique du sharpening ou de la reconstruction de détails.
4. Clampe et stabilise pour réduire scintillement et ghosting.

Les upscalers appris ajoutent un modèle qui consomme ces entrées et produit une image reconstruite. Cela peut améliorer les détails fins et réduire le scintillement,
mais cela signifie aussi que vous avez désormais une surface de comportement « modèle » : la qualité dépend de la distribution d’entraînement et de la justesse des entrées.

Pourquoi les vecteurs de mouvement et la profondeur sont déterminants

Si les vecteurs de mouvement sont faux, l’upscaler n’est pas « un peu pire ». Il est activement nuisible. Il ramène les détails de la trame précédente au mauvais endroit,
étale les bords, laisse des traînées fantômes et casse le texte. Les erreurs de profondeur entraînent une mauvaise gestion des désocclusions—en gros, l’algorithme insiste pour que
quelque chose soit encore derrière un objet alors que ce n’est plus le cas, d’où une bouillie temporelle.

C’est là que l’ingénieur stockage en moi s’agace : on blâme l’upscaler quand la chaîne de métadonnées est défaillante.
C’est comme blâmer votre logiciel de sauvegarde parce que votre système de fichiers a menti sur le comportement de flush.

Pourquoi l’upscaling est aussi une histoire d’E/S

L’upscaling change les schémas de trafic mémoire :

• Vous ajoutez des buffers d’historique à la résolution de sortie (souvent multiples).
• Vous ajoutez des passes intermédiaires qui lisent/écrivent de grandes textures.
• Vous augmentez les chaînes de dépendances dans le graphe de rendu, ce qui peut générer des bulles GPU si la planification n’est pas serrée.

Quand les équipes disent « ça a l’air correct mais les performances n’ont pas amélioré », c’est souvent parce que le rendu est limité par la bande passante. Baisser la résolution interne
réduit le coût d’ombrage, mais le trafic mémoire pour la reconstruction et le post-traitement reste élevé. Vous avez déplacé le goulot, pas supprimé le coût.

Blague #1 : L’upscaling, c’est comme la compression — on ne le remarque pas jusqu’à ce que quelqu’un vous envoie une capture d’écran pour prouver qu’on devrait le remarquer.

Où ça casse : artefacts, latence et confiance

Taxonomie des artefacts que vous devriez vraiment utiliser

Traitez les artefacts comme des incidents : nommez-les, classez-les, et arrêtez de discuter en adjectifs.

• Ghosting : traînées derrière les objets en mouvement. Généralement vecteurs de mouvement erronés, masques réactifs manquants, ou poids d’historique trop agressif.
• Scintillement : détail subpixel qui vacille (clôtures, fils fins). Souvent stabilité d’historique insuffisante, sharpening agressif, ou décalage de jitter.
• Smear de désocclusion : quand un objet s’écarte et que l’arrière-plan « met un moment » à apparaître. Inadéquation profondeur/mouvement ou manque de détection de désocclusion.
• Ringing sur les bords : halos dus au sharpening. Souvent un problème de réglage ; parfois intentionnel et pourtant inapproprié.
• Crawl spéculaire : reflets qui dansent lorsque la caméra bouge. La reconstruction peine parce que le spéculaire dépend de la vue et est bruyant.
• Corruption de l’UI : éléments HUD reconstruits comme s’ils étaient dans le monde. Généralement séparation de couches ou ordre de composition incorrect.

Latence : la partie que les gens prétendent inexistante

L’upscaling peut augmenter la latence de deux façons :

• Augmentation du temps de trame : la passe d’upscaler elle-même coûte du temps, surtout à haute résolution de sortie.
• Augmentation de la profondeur du pipeline : les approches temporelles dépendent des trames précédentes, et cela peut dégrader la réactivité perçue lorsqu’on ajoute
  files d’attente, triple buffering ou comportement VRR.

Vous pouvez quand même gagner sur la latence car une résolution interne plus basse peut réduire le temps d’ombrage lourd. Mais n’assumez pas.
Mesurez bout en bout : échantillonnage d’entrée → simulation → rendu → affichage. Si vous ne mesurez que les kernels GPU, vous faites du théâtre de performance.

Confiance : vos utilisateurs pardonneront la moindre fidélité avant d’accepter l’instabilité

Les gens tolèrent « un peu plus doux ». Ils ne tolèrent pas « parfois ça a l’air cassé ». Les artefacts temporels détériorent particulièrement la confiance car ils ressemblent à des glitches.
Votre objectif est une qualité consistante, pas une qualité de pointe sur un parcours caméra parfait.

Trois mini-récits d’entreprise du terrain

Mini-récit 1 : L’incident causé par une mauvaise hypothèse

Une équipe produit de taille moyenne a livré une fonctionnalité de visualisation distante pour des modèles industriels. Le pipeline était simple :
rendu sur GPU, upscaling en 4K, encodage, streaming vers les clients. Ils ont testé sur quelques moniteurs. Tout semblait « correct ».
Puis un client l’a utilisé sur un écran à haute fréquence avec le rafraîchissement variable activé et a commencé à signaler des « traînées fantômes » intermittentes derrière des pièces en mouvement.

L’hypothèse de l’équipe était simple : les vecteurs de mouvement sont corrects parce que le renderer les produit déjà pour le TAA.
Malheureusement, ils généraient des vecteurs de mouvement en espace objet, puis appliquaient une transformation de caméra tardive dans une étape différente.
Sur des panoramiques rapides et des sous-assemblages animés, les vecteurs étaient cohérents mais faux—consciemment faux, ce qui est le pire cas.

Le support a escaladé en « bug de l’upscaler ». L’ingénierie a répondu « mais ça n’arrive que sur la config du client ».
Les opérations ont été impliquées parce que l’incident affectait le client et bloquait un renouvellement. Nous avons capturé des dumps de trame,
validé visuellement les vecteurs de mouvement, et constaté que les vecteurs étaient inversés pour un chemin de rendu utilisé seulement quand un certain flag d’optimisation était activé.

La correction n’a pas été de tuner l’upscaler. La correction a été de corriger l’espace de coordonnées pour la vélocité, et d’ajouter un mode de validation qui superpose les vecteurs de mouvement
en couleurs vives durant la QA. Après cela, l’upscaler s’est comporté. Le client a arrêté de voir des fantômes, et l’équipe a arrêté d’appeler ça « aléatoire ».

Mini-récit 2 : L’optimisation qui s’est retournée contre eux

Une autre organisation voulait plus de FPS sur une application riche en UI tournant sur des GPU intégrés. Quelqu’un a proposé un truc astucieux :
rendre l’UI en résolution native, rendre la scène 3D en basse résolution, n’upscaler que la 3D, puis composer l’UI par-dessus.
Le meilleur des deux mondes, non ?

Au labo, c’était excellent. En production, ils ont vu des saccades périodiques et un pacing de trames bizarre. Le FPS moyen s’est amélioré, mais le 99e centile s’est dégradé.
Les utilisateurs se sont plaints plus, pas moins. C’est l’équivalent performance de « on a économisé en achetant des pneus moins chers ».

La cause racine était la bande passante et la synchronisation. Le pipeline scindé a introduit des targets de rendu supplémentaires et forcé des lectures mémoire GPU↔GPU supplémentaires.
Pire, la passe de compositeur est devenue une barrière stricte : elle devait attendre la sortie de l’upscaler, puis mélanger l’UI, puis post-traiter, puis présenter.
Les GPU intégrés détestent les passes supplémentaires qui touchent de grandes surfaces.

La correction finale a été ennuyeuse : réduire le nombre de targets intermédiaires, fusionner les passes quand possible, et permettre à l’UI d’être rendue dans une plane séparée
que la couche de présentation peut superposer sans forcer une composition pleine trame à chaque fois. L’optimisation a échoué parce qu’elle optimisait pour la « charge moyenne »
au lieu de la « planification du pire cas ».

Mini-récit 3 : La pratique ennuyeuse mais correcte qui a sauvé la situation

Une équipe plateforme gérait une flotte de stations de travail GPU utilisées par des artistes. Ils ont introduit l’upscaling partout pour prolonger la viabilité des machines.
Prévisible : une semaine plus tard : « ça a parfois un aspect bizarre ». La tentation était de commencer à changer globalement les réglages de qualité et d’espérer le meilleur.

À la place, ils ont fait quelque chose douloureusement peu sexy : ils ont créé un pipeline de capture reproductible. Chaque rapport de bug devait inclure une courte capture :
résolution interne, résolution de sortie, visualisation des vecteurs de mouvement, visualisation de la profondeur, et l’instantané exact de configuration.
Ils ont aussi figé les versions de pilotes et déployé par anneaux (10% → 50% → 100%).

Deux mois plus tard, une mise à jour du pilote a introduit une régression dans un chemin de format de texture utilisé par le buffer d’historique. Le symptôme ressemblait à un « scintillement aléatoire »
mais seulement sur certains GPU. Parce qu’ils avaient verrouillé les versions et des déploiements par anneau, cela a frappé l’anneau à 10% en premier. Ils ont corrélé la régression à la mise à jour du pilote,
rollbacké en quelques heures, et évité une semaine de débats improductifs.

La pratique ennuyeuse a sauvé la situation : captures déterministes, instantanés de configuration, déploiement phasé. Personne n’a eu de prix de performance.
Tout le monde a respecté ses délais.

Playbook de diagnostic rapide : quoi vérifier en priorité / secondaire / tertiaire

Quand l’upscaling « n’aide pas », « a un mauvais rendu » ou « ajoute des saccades », ne commencez pas par du tuning subjectif. Commencez par l’identification du goulot.
Vous voulez répondre à trois questions : qu’est-ce qui limite le débit, qu’est-ce qui casse les entrées de reconstruction,
et qu’est-ce qui déstabilise le pacing des images.

Premier : confirmer la classe de goulot (GPU compute vs bande passante GPU vs CPU vs E/S)

• Vérifier l’utilisation GPU, les horloges et les limites de puissance sous charge.
• Vérifier l’utilisation de la VRAM et la charge du contrôleur mémoire ; chercher saturation de bande passante.
• Vérifier le temps CPU par trame et si le thread de rendu est bloqué sur de la synchronisation.
• Vérifier que vous tournez réellement à la résolution interne prévue.

Second : valider les entrées de reconstruction (vecteurs de mouvement, profondeur, masques réactifs)

• Visualiser les vecteurs de mouvement ; chercher des discontinuités, inversions ou vecteurs manquants sur des objets animés.
• Valider la stabilité du buffer de profondeur ; assurer le bon espace et la précision.
• Confirmer la séparation UI/transparence ; s’assurer que l’upscaler n’accumule pas l’historique du HUD.

Troisième : isoler les sources de saccade (pacing, mode de présentation, profondeur de file d’attente)

• Vérifier le mode de présentation (mailbox/fifo/immediate), le VRR, et les interactions avec le limiteur de trames.
• Rechercher des pics périodiques dus à la compilation de shaders, au streaming, à la GC ou au paging.
• Vérifier que la résolution dynamique n’oscille pas (thrashing) autour des seuils.

Blague #2 : La résolution dynamique sans hystérésis, c’est comme l’auto-scaling sans période de refroidissement—techniquement réactif, émotionnellement épuisant.

Tâches pratiques : commandes, sorties, ce que ça signifie, ce que vous décidez

Ce sont des tâches de terrain que vous pouvez exécuter sur des stations Linux et serveurs GPU. Le but n’est pas la commande ; c’est la décision qui suit.
Ne collectez pas des métriques pour les admirer. Collectez des métriques pour changer quelque chose.

Task 1: Identify the GPU and driver actually in use

cr0x@server:~$ nvidia-smi -L
GPU 0: NVIDIA RTX A4000 (UUID: GPU-1c2d3e4f-...)

La sortie signifie : Confirme quel GPU le système voit et énumère. Si vous attendez plusieurs GPU ou un modèle différent, arrêtez-vous ici.

Décision : Si le GPU n’est pas celui prévu (mauvaise référence, iGPU actif, passthrough mal câblé), corrigez l’inventaire ou la configuration BIOS/driver avant de tuner l’upscaling.

Task 2: Check if you’re power-limited (hidden performance killer)

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=clocks.sm,clocks.mem,power.draw,power.limit,utilization.gpu --format=csv
clocks.sm [MHz], clocks.mem [MHz], power.draw [W], power.limit [W], utilization.gpu [%]
1410, 7001, 138.42, 140.00, 97

La sortie signifie : Le GPU est proche de la limite de puissance ; les horloges peuvent être inférieures aux attentes de boost.

Décision : Si power.draw atteint power.limit, les gains d’upscaling peuvent être limités. Envisagez d’ajuster la limite de puissance (si autorisé), d’améliorer le refroidissement, ou de choisir un mode d’upscaler moins exigeant.

Task 3: Detect VRAM pressure and paging risk

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=memory.total,memory.used,memory.free --format=csv
memory.total [MiB], memory.used [MiB], memory.free [MiB]
16376, 15420, 956

La sortie signifie : Vous êtes proche de la VRAM pleine. L’upscaling ajoute des buffers d’historique ; vous risquez des évictions ou de la compression.

Décision : Réduire la résolution de sortie, réduire les formats des buffers d’historique, abaisser la qualité des textures, ou passer à un mode avec moins de buffers. Ne vous contentez pas de « juste augmenter le sharpening ».

Task 4: Confirm PCIe link width/speed (yes, this still bites people)

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d PCI | sed -n '1,40p'
PCI
    Bus                          : 0x01
    Device                       : 0x00
    Domain                       : 0x0000
    Bus Id                       : 00000000:01:00.0
    PCIe Generation
        Max                      : 4
        Current                  : 1
    Link Width
        Max                      : 16x
        Current                  : 1x

La sortie signifie : Le GPU tourne en Gen1 x1. Ce n’est pas « sous-optimal ». C’est une scène de crime.

Décision : Reseat le matériel, corrigez les paramètres BIOS, vérifiez les risers, ou changez de slot. Tant que ce n’est pas corrigé, toute discussion sur l’upscaling est du cosplay.

Task 5: Check CPU saturation and thread contention

cr0x@server:~$ mpstat -P ALL 1 3
Linux 6.5.0 (server) 	01/21/2026 	_x86_64_	(16 CPU)

12:10:01 PM  CPU  %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %idle
12:10:02 PM  all  68.2  0.0   9.1   0.3    0.0  0.6   0.0   21.8
12:10:02 PM    7  99.0  0.0   1.0   0.0    0.0  0.0   0.0    0.0

La sortie signifie : Un cœur est saturé (probablement le thread de rendu ou le main thread), tandis que les autres sont moins occupés.

Décision : L’upscaling ne résoudra pas un goulot CPU. Réduisez les draw calls, corrigez la traversée de scène, déplacez du travail hors du thread principal, ou augmentez le budget de tick de simulation.

Task 6: Catch CPU stalls on disk I/O (streaming can mimic upscaler stutter)

cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.5.0 (server) 	01/21/2026 	_x86_64_	(16 CPU)

Device            r/s   rkB/s   rrqm/s  %rrqm r_await rareq-sz  w/s   wkB/s  w_await wareq-sz  aqu-sz  %util
nvme0n1         85.0  4200.0     0.0    0.0    2.10    49.4   6.0   512.0    1.80    85.3    0.18   22.0

La sortie signifie : Attentes et utilisation saines. Si vous voyez des pics r_await (dizaines/centaines ms), le streaming peut causer des hitchs.

Décision : Si le stockage spike, préchargez les assets, augmentez le cache, corrigez les options de montage du système de fichiers, ou déplacez les données chaudes vers un NVMe plus rapide. Ne blâmez pas encore « l’upscaling saccade ».

Task 7: Verify you’re not swapping under VRAM/RAM pressure

cr0x@server:~$ free -h
               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            62Gi        58Gi       1.2Gi       1.1Gi       2.9Gi       2.3Gi
Swap:           16Gi       4.0Gi        12Gi

La sortie signifie : Le swap est utilisé ; la RAM disponible est faible. Cela peut ajouter des pauses périodiques qui ressemblent à des problèmes de pacing.

Décision : Réduire l’empreinte mémoire, corriger les fuites, ajuster le caching, ou ajouter de la RAM. L’upscaling n’échappera pas au swapping.

Task 8: Find periodic hitches (kernel + userspace view)

cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | tail -n 12
[Tue Jan 21 12:11:02 2026] nvidia-modeset: WARNING: GPU:0: Corrected ECC error detected
[Tue Jan 21 12:11:04 2026] watchdog: BUG: soft lockup - CPU#7 stuck for 22s! [render-thread:24119]

La sortie signifie : Problèmes matériels ou pilotes et un soft lockup CPU. Ce n’est pas un « problème de réglage qualité ».

Décision : Traiter comme un incident : isoler la machine, mettre à jour/rollbacker le pilote, lancer des diagnostics hardware, vérifier la thermique, et cesser de tuner les paramètres de reconstruction.

Task 9: Inspect GPU throttling reasons (thermals vs power vs reliability)

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d PERFORMANCE | sed -n '1,120p'
Performance State                          : P2
Clocks Throttle Reasons
    Idle                                   : Not Active
    Applications Clocks Setting            : Not Active
    SW Power Cap                           : Active
    HW Thermal Slowdown                    : Not Active
    HW Power Brake Slowdown                : Not Active

La sortie signifie : Le cap logiciel de puissance est actif ; le GPU ne peut pas maintenir les horloges demandées.

Décision : Confirmer la politique de puissance ; sur des flottes gérées, assurer des limites de puissance cohérentes entre hôtes. Si vous ne pouvez pas changer, adaptez : baissez la résolution de sortie ou utilisez un upscaler plus léger.

Task 10: Check display server and compositing path (latency ambush)

cr0x@server:~$ echo $XDG_SESSION_TYPE
wayland

La sortie signifie : Vous êtes sur Wayland ; le comportement du compositeur diffère de X11 et peut affecter le timing de présentation.

Décision : Si la très faible latence est critique, testez Wayland et X11, et vérifiez les paramètres du compositeur (vsync, triple buffering). Ne comparez pas des pommes à des oranges compositées.

Task 11: Detect GPU memory errors (silent corruption becomes “weird upscaling”)

cr0x@server:~$ sudo journalctl -k -g NVRM --since "1 hour ago" | tail -n 8
Jan 21 12:07:13 server kernel: NVRM: Xid (PCI:0000:01:00): 79, pid=24119, GPU has fallen off the bus.

La sortie signifie : Le GPU est tombé du bus. Tout rapport d’artefact dans cette fenêtre est du bruit.

Décision : Stop. Corrigez la stabilité hardware (PCIe, alimentation, thermique, pilote). Le tuning d’upscaling est hors sujet tant que la plateforme n’est pas stable.

Task 12: Confirm resolution and refresh from the OS point of view

cr0x@server:~$ xrandr --current | sed -n '1,25p'
Screen 0: minimum 8 x 8, current 3840 x 2160, maximum 32767 x 32767
DP-0 connected primary 3840x2160+0+0 (normal left inverted right x axis y axis) 600mm x 340mm
   3840x2160     60.00*+  59.94

La sortie signifie : Résolution de sortie 4K à 60 Hz. Si vous attendiez 120 Hz, votre analyse de pacing doit changer.

Décision : Corrigez les discordances de rafraîchissement avant de diagnostiquer le « microstutter ». Décidez aussi si l’upscaling cible la cohérence à 60 Hz ou des cibles de rafraîchissement plus élevées.

Task 13: Check if the CPU is frequency-throttled (laptops and dense racks)

cr0x@server:~$ sudo turbostat --Summary --quiet --show CPU,Avg_MHz,Bzy_MHz,TSC_MHz,PkgWatt -i 2 -n 3
CPU Avg_MHz Bzy_MHz TSC_MHz PkgWatt
-     980    2100    2800    34.12

La sortie signifie : La fréquence moyenne est basse ; le CPU peut être en gestion d’énergie, provoquant des délais intermittents du thread principal.

Décision : Définir un gouverneur approprié, revoir la politique d’alimentation BIOS, ou ajuster l’ordonnancement des charges. L’upscaling ne réveillera pas un CPU qui roupille.

Task 14: Spot network-induced stutter in remote rendering (VDI/cloud)

cr0x@server:~$ ping -c 5 client01
PING client01 (10.20.1.55) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 10.20.1.55: icmp_seq=1 ttl=64 time=2.14 ms
64 bytes from 10.20.1.55: icmp_seq=2 ttl=64 time=2.07 ms
64 bytes from 10.20.1.55: icmp_seq=3 ttl=64 time=18.92 ms
64 bytes from 10.20.1.55: icmp_seq=4 ttl=64 time=2.12 ms
64 bytes from 10.20.1.55: icmp_seq=5 ttl=64 time=2.11 ms

La sortie signifie : Un pic de latence. Pour le streaming interactif, les pics comptent plus que les moyennes.

Décision : Si les pics corrèlent avec des « saccades », corrigez le QoS réseau, la contention Wi‑Fi, ou le routage. L’upscaling n’est pas votre principal problème ; le jitter l’est.

Erreurs courantes : symptômes → cause racine → correctif

1) « L’upscaling a l’air pâteux quand la caméra bouge »

Symptôme : les détails fins deviennent bouillie en mouvement, puis redeviennent nets à l’arrêt.

Cause racine : accumulation temporelle trop lourde, vecteurs de mouvement incorrects, ou masques réactifs manquants pour les transparences en mouvement.

Correctif : valider la vélocité dans le bon espace ; clôre la contribution de l’historique sur les désocclusions ; ajouter des masques réactifs pour particules et surfaces transparentes ; réduire le poids de l’historique lors de mouvements rapides de caméra.

2) « Texte et UI fantomisent ou scintillent »

Symptôme : bords du HUD qui traînent ou clignotent ; petites polices instables.

Cause racine : l’UI est injectée dans l’historique de l’upscaler ou subit du jitter comme du contenu 3D.

Correctif : rendre l’UI à la résolution de sortie après l’upscale ; désactiver le jitter pour l’UI ; assurer la composition et la gestion alpha correctes des couches.

3) « Les FPS augmentent mais c’est pire »

Symptôme : FPS moyen plus élevé, mais ressenti moins fluide.

Cause racine : pire pacing des images dû aux passes supplémentaires, files d’attente, ou oscillation de résolution dynamique.

Correctif : mesurer les percentiles de temps de trame ; ajouter de l’hystérésis à la résolution dynamique ; réduire les barrières du render-graph ; choisir un mode de présentation cohérent avec les objectifs de latence.

4) « Aucun gain de performance du tout »

Symptôme : résolution interne réduite, mais le temps de trame change à peine.

Cause racine : charge limitée par la bande passante, post-traitement lourd à la résolution de sortie, ou goulot CPU.

Correctif : profiler la bande passante mémoire ; réduire les passes à résolution de sortie (SSR, SSAO, volumétries) ; optimiser la soumission CPU des draws ; envisager des approches fovéales si applicable.

5) « Étincelles aléatoires sur les reflets spéculaires »

Symptôme : reflets scintillants, surtout sur métaux ou surfaces mouillées.

Cause racine : spéculaire dépendant de la vue + échantillons insuffisants + instabilité temporelle ; le sharpening amplifie le bruit.

Correctif : augmenter la stabilité via antialiasing spéculaire, clamp/réduction du scintillement, ou réduire le sharpening ; envisager de rendre le spéculaire à une résolution interne plus élevée ou d’utiliser correctement des débruiteurs.

6) « Artefacts seulement sur certaines machines »

Symptôme : même build, qualité différente selon la flotte.

Cause racine : dérive des versions de pilotes, scaling différent dans la pipeline d’affichage, limites de puissance, ou gestion incorrecte de l’espace de couleur.

Correctif : figer les pilotes ; standardiser les réglages d’affichage ; capturer des instantanés de configuration ; tester avec le même mode de présentation et pipeline couleur.

7) « Trop d’accentuation, rendu dur »

Symptôme : halos autour des bords, bruit amplifié.

Cause racine : sharpening appliqué après reconstruction sans limites adaptées au contenu ; réglage par défaut trop agressif.

Correctif : réduire le sharpening ; appliquer un sharpening adaptatif ; clamper selon la luminance et la détection de bords ; fournir des presets par type de contenu.

8) « Le flou de mouvement est erroné avec l’upscaling »

Symptôme : traînées de flou doublées ou étalées de façon étrange.

Cause racine : la passe de flou attend des vecteurs de mouvement en résolution native ou un ordre de composition pré-upscale.

Correctif : vérifier l’ordre des passes ; assurer que les vecteurs de mouvement correspondent à la résolution de la passe qui les consomme ; envisager d’appliquer le motion blur à la résolution interne puis de reconstruire, ou de déplacer le flou après l’upscale avec des vecteurs corrects.

Listes de contrôle / plan étape par étape

Étape par étape : adopter l’upscaling sans se faire appeler à 2 h du matin

1. Définir l’objectif en une phrase.
   Exemple : « Maintenir 16,6 ms de temps de trame en sortie 4K sur des GPU milieu de gamme sans ghosting visible sur l’UI. »
2. Choisir une scène de référence et une scène pire cas.
   Référence pour les tests de régression ; pire cas pour la planification de capacité.
3. Instrumenter les percentiles de temps de trame, pas seulement le FPS moyen.
   Suivre P50/P95/P99 et la variance present-to-present.
4. Valider d’abord les entrées : vecteurs de mouvement, profondeur, masques de désocclusion.
   Ajouter des vues debug que la QA peut capturer sans builds spéciaux.
5. Allouer explicitement la VRAM.
   Les buffers d’historique à la résolution de sortie peuvent surprendre. Documentez formats, nombre et durée de vie.
6. Choisir un mode par défaut de façon conservatrice.
   Les valeurs « équilibrées » gagnent. Les valeurs « ultra performance » par défaut génèrent des tickets.
7. Ajouter de l’hystérésis et des limites de taux à la résolution dynamique.
   Traitez-la comme de l’autoscaling : éviter l’oscillation.
8. Gérer les déploiements.
   Anneau canari d’abord, puis expansion graduelle. Suivre les plaintes d’artefacts comme métrique.
9. Standardiser pilotes et paramètres sur la flotte.
   Si vous laissez dériver, vous déboguerez des « bugs » qui sont en fait du skew de version.
10. Définir des issues de secours.
    Un toggle runtime pour désactiver l’upscaling, une résolution de repli sûre et une configuration connue bonne.

Checklist : validation qualité avant livraison

• UI rendue après l’upscale ; pas de jitter appliqué à la couche UI.
• Vecteurs de mouvement corrects pour meshes skinés, coupes de caméra et transforms animés.
• Masques réactifs couvrant particules, transparences et textures animées.
• Aucune réutilisation d’historique après une coupe de caméra (reset explicite sur cut).
• Sharpening réglé par classe de contenu ; éviter des halos universels.
• Tests de régression basés sur des captures incluant pans rapides, géométrie fine et scènes riches en spéculaire.

Checklist : validation performance avant livraison

• Mesurer les percentiles de temps de trame et les pics du pire cas.
• Confirmer qu’il n’y a pas de limitation par puissance/thermique dans les environnements cibles.
• Confirmer la marge VRAM sous les scènes du pire cas.
• Confirmer que le mode de présentation et le comportement du compositeur correspondent à vos objectifs de latence.
• Valider les performances sur des versions de pilotes représentatives (ou les figer).

FAQ

1) L’upscaling, c’est du « faux 4K » ?

C’est du 4K reconstruit. La sortie est en pixels 4K ; la question est de savoir si ces pixels représentent la vérité ou un détail plausible. Pour la plupart des contenus, la plausibilité gagne.
Pour le travail médico-légal (imagerie médicale, UI pixel-exact, certains CAO), vous aurez peut-être besoin de chemins natifs.

2) Pourquoi l’upscaling a parfois l’air pire que baisser simplement la résolution ?

Parce que la reconstruction peut échouer de façon bruyante. Baisser la résolution est une dégradation constante. La reconstruction introduit des artefacts temporels que le cerveau juge « faux »,
en particulier le ghosting et le scintillement. Corrigez d’abord les entrées (mouvement/profondeur/masques) avant de tuner les filtres.

3) L’upscaling améliore-t-il toujours les performances ?

Non. Si vous êtes limité par la bande passante ou par le CPU, vous verrez peu d’amélioration. L’upscaling réduit le coût d’ombrage, mais peut ajouter des passes pleine résolution et du trafic mémoire supplémentaire.
Profilez avant de promettre des miracles.

4) L’upscaling temporel est-il intrinsèquement plus latent ?

Les techniques temporelles dépendent de l’historique, mais cela ne signifie pas automatiquement une latence d’entrée plus élevée. La latence vient du temps de trame et de la profondeur des files d’attente.
Si l’upscaling réduit le temps de trame plus qu’il n’ajoute, la latence peut s’améliorer. Mesurez bout en bout.

5) Pourquoi les lignes fines et les clôtures scintillent-elles autant ?

Ce sont des détails subpixel qui se déplacent sur la grille d’échantillonnage. Si votre pattern de jitter, le poids de l’historique et le sharpening ne sont pas réglés,
la reconstruction ne peut pas les stabiliser. La solution est souvent moins de sharpening et de meilleures heuristiques de stabilité, pas « un mode plus agressif ».

6) Quelle est la cause la plus commune de ghosting ?

Mauvais vecteurs de mouvement—espace incorrect, manquants sur certains objets, ou non remis à zéro sur les coupes de caméra. En deuxième position, l’absence de masques réactifs sur transparences/particules.

7) Comment choisir les modes de qualité par défaut pour un produit ?

Par défaut, privilégiez la stabilité. Choisissez le mode qui évite les artefacts dans les scènes pire cas, pas le mode qui a l’air le mieux sur une capture statique.
Proposez des options avancées pour les power users, mais ne les faites pas défaut.

8) Peut-on upscaler tout en gardant une UI pixel-perfect ?

Oui : rendre l’UI à la résolution de sortie après l’upscaler, et garder l’UI hors de l’historique temporel/jitter. Traitez l’UI comme une plane séparée avec ses propres règles.

9) Et les TV — font-elles la même chose que les upscalers GPU ?

Conceptuellement oui (reconstruction sous contraintes), mais les entrées diffèrent. Les TV n’ont généralement pas de vecteurs de mouvement ou de profondeur fournis par un renderer.
Elles infèrent le mouvement depuis le flux vidéo, ce qui explique pourquoi le scaling TV peut peiner avec le texte fin et le bruit de compression.

10) Quelle est la façon la plus SRE-friendly de déployer l’upscaling sur une flotte ?

Canari, déploiement par étapes, figer les pilotes, rapports de bugs basés sur des captures, et un kill switch dur. Vous devez pouvoir revenir rapidement en arrière quand une régression survient.

Conclusion : prochaines étapes concrètes

L’upscaling est l’avenir parce que c’est la seule stratégie qui respecte les contraintes réelles : puissance, bande passante et perception humaine.
Vous pouvez détester l’argument esthétique et accepter l’argument opérationnel. Les pixels natifs ne sont pas scalables. Les budgets le sont.

Prochaines étapes pratiques :

• Instrumenter le pacing des images (P95/P99 des temps de trame) et corréler avec les changements de mode d’upscaler.
• Valider les vecteurs de mouvement et la profondeur avec des overlays de debug avant de tuner les filtres.
• Auditer la marge VRAM et compter les buffers d’historique comme si vous comptiez des répliques dans une base de données.
• Figer et phaser les mises à jour des pilotes pour distinguer une « régression » d’un PC surchauffé.
• Ajouter de l’hystérésis à la résolution dynamique pour qu’elle n’oscille pas et n’engendre pas de saccades auto-infligées.
• Garder l’UI hors de l’historique temporel. Une UI pixel-perfect est une décision politique, pas un espoir.

L’upscaling n’est pas de la magie. C’est de l’ingénierie. Traitez-le comme une dépendance de production—entrées, budgets, déploiements, rollback—et ça cesse d’être un combat.
Ça devient un levier.