Технология нейронного рендеринга Nvidia DLSS 5, недавно представленная официально, получила необычное применение благодаря сторонней разработке. Энтузиаст Марсело Гибу создал проект, позволяющий перенести выполнение ресурсоемких задач DLSS 5 на вторую видеокарту в системе. Этот подход напоминает использование выделенных графических ускорителей для PhysX в прошлом: основная видеокарта занимается отрисовкой игровых кадров, а вспомогательная берет на себя постобработку.
Принцип работы и особенности реализации MGPU Bridge
Модификация под названием MGPU Bridge представляет собой аддон для ReShade. Он перехватывает готовый кадр после завершения рендеринга на первой видеокарте и передает его для обработки нейросетью на второй GPU. Конечный результат выводится на монитор, подключенный непосредственно ко второй карте. Таким образом, графический процессор, отвечающий за отрисовку, освобождается от нейронных вычислений, что снижает его рабочую температуру и перераспределяет вычислительную нагрузку.
Для работы метода требуется наличие второго монитора и подключение по одному дисплею к каждой видеокарте. Разработчик предупреждает, что текущая реализация увеличивает задержку вывода изображения вдвое и не является полноценной заменой технологии SLI, так как не распределяет нагрузку на рендеринг кадра между адаптерами. Тем не менее, проект доступен для загрузки на платформе GitHub, что позволяет пользователям протестировать его самостоятельно.
Тестовые показатели производительности
Демонстрация работы технологии была проведена на системе с процессором Ryzen 7 7800X3D, 32 ГБ оперативной памяти DDR5 и двумя видеокартами Nvidia RTX 5060 Ti с объемом памяти 16 ГБ каждая. Обе карты работали в режиме PCIe 5.0 x8. В ходе тестов в игре The Blood of Dawnwalker при разрешении 1080p были зафиксированы значительные приросты частоты кадров при использовании нейронного рендеринга на втором устройстве.
Марсело Гибу пояснил, что смысл методики заключается в эффективности распределения ресурсов. Нейронная постобработка всегда выполняется в выходном разрешении и потребляет стабильный объем ресурсов вне зависимости от режима DLSS. Когда этот процесс происходит на основной видеокарте, он «съедает» значительную долю вычислительной мощности при снижении настроек DLSS. При переносе обработки на вторую видеокарту пользователь сохраняет до 86% производительности, полученной за счет масштабирования.
В дополнение к росту FPS, использование второй видеокарты для DLSS 5 позволило снизить температуру основного графического процессора на 21 градус по Цельсию. Важно отметить, что данное решение не является официальной задумкой Nvidia и работает без нативной интеграции, что делает его экспериментальным инструментом. Гибу также продемонстрировал работу системы на более доступной конфигурации с процессором Ryzen 5 5600 и памятью DDR4, подтверждая, что для запуска не требуется топовое железо.
Технические тонкости реализации
Разработчик Марсело Гибу подробно объясняет механику процесса: «Нейронный рендеринг происходит в конце формирования кадра: он берет готовый кадр и возвращает его обратно». Именно этот принцип «черного ящика» делает возможным перенос задачи на другое устройство. Аддон создает собственное D3D12-устройство на базе графического процессора второй видеокарты, отправляет туда завершенный кадр, выполняет DLSS-NR и выводит итоговое изображение на монитор, подключенный ко второму адаптеру. Благодаря такой схеме обратная передача данных не требуется, что исключает лишнюю нагрузку на шину данных. Рендеринг-GPU полностью избавлен от нейронных вычислений, что объясняет снижение его температуры на 21 градус по Цельсию.
Анализ эффективности и масштабируемости
В своих демонстрациях, охватывающих как кинематографический ролик The Blood of Dawnwalker, так и игру Cyberpunk 2077, Гибу подчеркивает: представленные видео являются техническими демонстрациями, а не эталонными бенчмарками. Тем не менее, сделанные выводы о масштабируемости системы весьма примечательны. Разработчик отмечает, что при выполнении нейронной постобработки на той же карте, где идет рендеринг, она «насыщает» устройство, работая всегда в выходном разрешении. В результате, при снижении настроек качества DLSS (например, переход от DLAA к Ultra Performance), вычислительная нагрузка на рендеринг падает, но «стоимость» нейронной обработки остается почти неизменной.
В итоге, на основной видеокарте нейросеть начинает отнимать всё большую долю ресурсов на каждый кадр, из-за чего эффект от апскейлинга фактически нивелируется — пользователь сохраняет лишь около трети от потенциального прироста производительности. Перенос этой задачи на вторую видеокарту позволяет эффективно «развязать» ресурсы, благодаря чему пользователь сохраняет до 86% производительности, которую дает система.
Ограничения и совместимость
Важно подчеркнуть, что данный проект — это стороннее решение, лишенное нативной поддержки со стороны Nvidia и не имеющее ничего общего с технологией SLI, которая традиционно распределяла рендеринг одного кадра между двумя GPU. Гибу открыто заявляет, что это не является «видением» Nvidia для развития DLSS 5. Кроме того, энтузиасты должны учитывать специфические системные требования: метод требует наличия второго дисплея и вызывает удвоение задержки отображения (display latency), что может быть критично в соревновательных дисциплинах. Тем не менее, успешная демонстрация на системе с Ryzen 5 5600 и памятью DDR4 доказывает, что технология не ограничена лишь флагманскими сборками и может быть опробована широким кругом энтузиастов, имеющих возможность задействовать два графических адаптера.
