Техническая реализация и совместимость
Моддер danielblnc представил инструмент DLSS-NR, позволяющий запускать нейросетевой рендеринг DLSS 5 на графических процессорах AMD. Решение работает путем установки файла nvngx_dlssnr.dll в папку с игрой и переключения профиля через FSR 3 или FSR 4. На данный момент технология протестирована в Cyberpunk 2077 и GTA V: Enhanced. Важно отметить: мод не работает в играх с античитом, поэтому применим только для одиночных кампаний. Старые архитектуры (RDNA 1/2) не поддерживаются из-за отсутствия аппаратной поддержки FP8.
Производительность: от 80 FPS до 30 FPS
Главная проблема портирования — катастрофическая потеря производительности. Изначальные сборки снижали FPS в Cyberpunk 2077 с нативных 80+ до 11–12 кадров в секунду на разрешении 1080p. Обновление Alpha v0.2.7 позволило вернуть около 12% производительности, что вывело результат на уровень ~30 FPS. Для флагманской карты Radeon RX 9070 XT это неприемлемо низкий показатель, делающий технологию пока непрактичной для гейминга.
| Параметр | Значение / Статус |
|---|---|
| Тестируемая видеокарта | AMD Radeon RX 9070 XT (RDNA 4) |
| Игра | Cyberpunk 2077 (1080p) |
| Нативный FPS (без DLSS 5) | > 80 FPS |
| Начальный FPS с модом | 11–12 FPS |
| Текущий FPS (Alpha v0.2.7) | ~30 FPS |
| Поддержка античитов | Нет (только одиночные игры) |
Почему это вообще работает?
Успех портирования обусловлен архитектурным сходством: DLSS 5 использует вычисления с плавающей точкой двойной точности FP8. Архитектура AMD RDNA 4, как и NVIDIA RTX 40/50-й серий, имеет нативную поддержку FP8. Это позволяет видеокарте выполнять математические операции нейросети, хотя и без оптимизации, заложенной NVIDIA в свои Tensor Cores. Официально NVIDIA заявляла, что DLSS 5 доступна только для архитектуры Blackwell, но энтузиасты уже обходят эти ограничения.
Значение для рынка
Этот кейс демонстрирует, что программные ограничения NVIDIA (защита через NGX) не являются непреодолимым барьером для конкурентов. Хотя на текущем этапе мод является лишь proof-of-concept (подтверждением концепции), он показывает, что будущее нейросетевого апскейлинга может стать кроссплатформенным. Однако до стабильной работы на AMD потребуется значительная оптимизация драйверов и самого DLL-файла.
Источник: TechPowerUp ↗