Владельцы видеокарт Radeon получили возможность использовать технологии, аналогичные NVIDIA DLSS 5 Neural Rendering, благодаря неофициальным проектам сообщества. Разработчики представили новые инструменты, которые не только повышают частоту кадров, но и значительно упрощают процесс настройки нейронного рендеринга на графических процессорах AMD.
Два подхода к реализации нейронного рендеринга
На текущий момент существуют две основные реализации: проект dlss5-on-amd-9070xt-porting от пользователя Kien и DLSS-NR-on-AMD от Дэниела Бланко (danielblnc). Оба решения базируются на создании собственных ядер HIP, позволяющих запускать нейронную сеть DLSS 5 непосредственно на аппаратном обеспечении Radeon. Это выгодно отличается от метода трансляции кода NVIDIA в реальном времени. Стоит отметить, что подход Бланко остается проприетарным, в то время как альтернатива от Kien распространяется с открытым исходным кодом.
Динамика оптимизации поражает: согласно данным Дэниела Бланко, версия Alpha 0.3.3 обеспечила прирост скорости на 23%. Последовавшие за ней Alpha 0.4.0 и 0.4.1 добавили еще 42% и 8% производительности соответственно. В совокупности это привело к увеличению быстродействия примерно на 89% по сравнению с версией v0.3.2 всего за две недели разработки. Прогресс заметен и в реализации от Kien: обновление AMDNR версии 0.3.4 позволило сократить время выполнения прохода нейронной сети с 73 мс до 52 мс при разрешении 1440p (режим FSR Quality) на видеокарте AMD Radeon RX 7800 XT, что дает прирост скорости рендеринга на 29%.
Аппаратная поддержка и удобство установки
Графические процессоры архитектуры RDNA 4 демонстрируют повышенную эффективность благодаря нативной поддержке форматов данных FP8/E4M3. Кроме того, реализована экспериментальная поддержка портативных устройств на базе APU, включая Z1 Extreme, Z2, графику Radeon 780M, а также более современные решения серий 890M и 880M.
Важным нововведением стал релиз AMDNR Launcher, который кардинально упрощает интеграцию технологий. Если раньше пользователям приходилось вручную копировать сборки OptiScaler, конфигурационные файлы, библиотеки DLL и веса нейросетей в папки с каждой отдельной игрой, то теперь установка и обновление осуществляются в несколько кликов. Приложение позволяет выбирать между средой выполнения от Дэниела Бланко и HIP-вариантом от Kien/lmxxf, сохраняя доступ к широкому функционалу OptiScaler.
Ограничения неофициального метода
Несмотря на технические достижения, важно учитывать особенности использования подобных модификаций. Перенос DLSS 5 через кастомные ядра HIP не является универсальным решением. Нейронные вычисления остаются ресурсоемкими для оборудования Radeon, и в динамичных сценах иногда могут проявляться визуальные артефакты. Кроме того, из-за специфики внедрения через DLL-инъекции данные моды ограничены исключительно однопользовательскими игровыми проектами. Тем не менее, данные наработки наглядно демонстрируют, как усилия сообщества позволяют сократить технологический разрыв до того, как официальные производители представят собственные решения.
Особенности реализации и технические нюансы
Важно понимать разницу в подходах разработчиков: если решение Дэниела Бланко остается проприетарным (закрытым), то альтернатива от Kien предоставляет открытый исходный код. Оба проекта принципиально отказываются от трансляции кода NVIDIA в реальном времени, вместо этого используя специально разработанные ядра HIP (Heterogeneous-Compute Interface for Portability), что позволяет нейронной сети DLSS 5 исполняться на архитектуре AMD максимально эффективно.
Оптимизация и аппаратные возможности
Технологический прогресс в этой области демонстрирует высокую скорость: совокупный прирост производительности на 89%, достигнутый всего за две недели между версиями Alpha 0.3.2 и 0.4.1, подчеркивает потенциал энтузиастов. Стоит добавить, что новые графические процессоры на базе архитектуры RDNA 4 показывают лучшие результаты в этих задачах благодаря внедрению нативной поддержки типов данных FP8/E4M3, что критически важно для работы современных нейросетей.
Практические ограничения метода
Несмотря на появление удобного лаунчера AMDNR, пользователям следует учитывать специфику данных модификаций. Во-первых, использование DLL-инъекций делает проект пригодным исключительно для одиночных игр — попытки запуска в многопользовательских проектах с системами защиты от несанкционированного доступа крайне не рекомендуются. Во-вторых, даже при использовании нативных вычислительных мощностей и оптимизаций, нейронная нагрузка остается значительной для оборудования Radeon. В динамичных сценах все еще могут наблюдаться артефакты изображения, так как кастомная реализация не является «магическим» решением, способным полностью заменить аппаратные блоки NVIDIA. На текущий момент эти инструменты остаются прежде всего способом «заглянуть в будущее» и опробовать технологии нейронного рендеринга до того, как сама AMD представит официальную альтернативу в ответ на DLSS 5 от NVIDIA.
