Недавние тесты технологии DLSS 5 на видеокартах серии RTX 50 показали значительное падение частоты кадров при отключении генерации кадров. В частности, производительность RTX 5090 в разрешении 4K снизилась со 192 до 76 FPS, а RTX 5060 Ti при 1440p — со 129 до 46 FPS. Дополнительная нагрузка вызвана тем, что нейронная обработка DLSS 5 выполняется после апскейлинга, непосредственно на финальном кадре, что увеличивает затраты ресурсов в зависимости от разрешения монитора. В ответ на это моддеры разработали два способа решения проблемы.
Оптимизация через перенос нейронного прохода
Первый подход реализован в дополнении Neural Upstream для ReShade, доступном через инструмент DLSS5-Autopilot. Суть метода заключается в изменении порядка обработки: вместо стандартной схемы «рендеринг — DLSS Super Resolution — нейронная обработка», используется последовательность «рендеринг — нейронная обработка (в исходном разрешении) — DLSS Super Resolution». Поскольку нейросеть обрабатывает изображение меньшего размера, нагрузка существенно снижается. Например, при использовании режима DLSS Quality в 4K объем обрабатываемых пикселей сокращается с 8,3 млн до 2,7 млн.
Согласно отчетам пользователей, на видеокарте RTX 4080 в игре Assassin’s Creed Shadows затраты ресурсов на технологию снизились с 32 до 13 FPS, что обеспечило прирост производительности примерно на 61%. Подобные результаты наблюдаются в Stalker 2, Cyberpunk 2077 и GTA V Enhanced. Аналогичный экспериментальный функционал внедряется и в OptiScaler. Однако эксперты предупреждают о неизбежных компромиссах: уменьшение входных данных для нейросети может негативно сказаться на качестве изображения, что критично для DLSS 5, уже имеющей проблемы с эффектом «зловещей долины».
Использование второй видеокарты для нейронной обработки
Второе решение, предложенное Марсело Гибутом, заключается в использовании дополнения MGPU Bridge для ReShade. Инструмент разделяет задачи: игра отрисовывается на одной GPU, а выполнение нейронного прохода переносится на вторую. На этапе презентации технологии DLSS 5 компания Nvidia сама использовала две RTX 5090, где одна карта была выделена исключительно под нейронную обработку.
При тестировании двух RTX 5060 Ti 16GB в игре The Blood of Dawnwalker в разрешении 1080p было выявлено, что при переносе нейронной нагрузки на вторую карту доля затрат ресурсов падает с 35–60% до 0–17%. Температура основной видеокарты при этом снижается на 21 °C. Несмотря на эффективность, метод имеет существенные ограничения: требуется наличие двух графических ускорителей и двух мониторов, так как вывод изображения осуществляется картой, выполнившей нейронный проход.
Совместимость с архитектурами Turing, Ampere и Ada
Параллельно ведется работа по расширению поддержки нейронного рендеринга на предыдущие поколения видеокарт. Проект DLSS Unlocked от разработчика ShyVortex объединяет OptiScaler_DLSSNR и DLSS Enabler, позволяя использовать нейронную обработку и генерацию кадров на архитектурах Turing, Ampere и Ada как в Windows, так и в Linux. На картах серии RTX 20 и 30 сгенерированные кадры создаются с помощью AMD FSR 3.1. На RTX 40 первый кадр генерируется через DLSS-G, а последующие также обрабатываются FSR 3.1. Пользователям необходимо самостоятельно предоставить пропатченную DLL-библиотеку DLSS 5, так как проект не распространяет её из соображений законности. Специалисты напоминают о рисках использования подобных модификаций в играх с античитами и рекомендуют проявлять осторожность при выборе сторонних библиотек DLL.
Технические нюансы и ограничения производительности
Ключевым фактором, ограничивающим эффективность стандартного DLSS 5, является то, что включение апскейлинга возвращает лишь около 9% производительности. Это происходит потому, что нейронный проход в DLSS 5 привязан не к внутреннему разрешению рендеринга, а к конечному выходному разрешению вашего монитора. Такая архитектура создает высокую вычислительную нагрузку, которую моддинг-сообщество пытается нивелировать альтернативными путями.
Важно понимать, что метод Neural Upstream — это лишь один из способов экспериментов, не являющийся официальным видением Nvidia. Перенос нейронного прохода на этап до апскейлинга дает преимущество в скорости, но требует жертв в качестве картинки. Поскольку нейросеть лишь улучшает изображение, но не выполняет его масштабирование, работа с меньшим количеством пикселей существенно разгружает графический чип, однако Nvidia изначально выбрала финальный этап обработки именно ради достижения максимальной визуальной точности.
Особенности MGPU Bridge и наследие PhysX
Реализация Марсело Гибута с использованием двух GPU вызывает у энтузиастов ассоциации с эпохой специализированных карт для PhysX. При использовании MGPU Bridge нейронная обработка выступает в качестве терминальной стадии: готовый кадр передается на другую карту, которая возвращает уже обработанный результат. Это подтверждает концептуальную возможность распределенной работы, которую Nvidia демонстрировала на ранних этапах разработки DLSS 5, задействуя связку из двух флагманских RTX 5090.
Тем не менее, текущая реализация MGPU Bridge сопряжена с серьезными неудобствами: для корректной работы системы требуется наличие двух GPU и двух отдельных мониторов (по одному на каждое устройство), поскольку итоговый вывод изображения осуществляется той картой, которая выполнила нейронную обработку. Это делает технологию крайне затратным и нишевым решением в современных рыночных условиях, хотя сама идея официальной поддержки мульти-GPU конфигураций для подобных задач выглядит перспективной.
Безопасность и правовые аспекты модификаций
Помимо высокой сложности настройки, проект DLSS Unlocked несет в себе риски, связанные с безопасностью данных. Поскольку разработчики не могут распространять официальные DLL-файлы DLSS 5 из юридических соображений, пользователям приходится искать их самостоятельно. Это делает систему уязвимой: эксперты призывают к бдительности при выборе источников, напоминая об инцидентах с вредоносным ПО, связанных с сервисом DLSS Swapper, произошедших ранее в этом году. Также крайне не рекомендуется использовать любые методы инъекции DLL в онлайн-играх, оснащенных системами защиты от читов (античитами), так как подобные вмешательства неизбежно приведут к блокировке учетной записи.
