Нещодавній випуск Nvidia DLSS 5 для власників відеокарт серії RTX 50 привніс технологію нейронного рендерингу, яка попри підвищення якості зображення створює високе навантаження на апаратне забезпечення. Це призводить до помітного зниження частоти кадрів під час роботи в іграх. Проте ентузіасти розпочали розробку проєкту під назвою DLSS-NR-on-AMD на платформі GitHub, метою якого є запуск цієї технології на графічних процесорах AMD архітектур RX 9000 та RX 7000 шляхом повної переробки середовища виконання нейронної мережі.
Проєкт орієнтований на підтримку ігор з інтерфейсом DirectX 12, де вже реалізовано технологію FSR. Серед перших протестованих проєктів знаходяться Cyberpunk 2077 та GTA V Enhanced. Початкові тести на відеокарті Radeon RX 9070 XT виявили критичне падіння продуктивності до рівня 11-12 кадрів на секунду при активації модифікації. Без застосування нейронного рендерингу показник частоти кадрів стабільно перевищував 80 кадрів на секунду, що свідчить про низький рівень оптимізації поточної версії коду для архітектури AMD.
Активна робота над кодом призвела до швидких змін, зокрема випуску версій Alpha 0.3.3 та Alpha 0.4.0. Згідно з наданими даними, загальний приріст продуктивності між цими ітераціями склав близько 74 відсотки за 24 години. Процес встановлення став зручнішим завдяки спеціальному програмному запуску AMDNR, який автоматизує копіювання бібліотек та взаємодіє з інтерфейсом OptiScaler. Це дозволяє користувачам уникати ручного втручання у файлову структуру ігрових каталогів під час налаштування системи нейронного рендерингу.
Останнє тестування версії Alpha 0.4.0 у грі Cyberpunk 2077 при роздільній здатності 3440 на 1440 пікселів продемонструвало досягнення рівня 50 кадрів на секунду на обладнанні AMD. Це показник вищий за попередні 30 кадрів на секунду, проте він залишається значно нижчим за рівень продуктивності при вимкненому нейронному рендерингу. Наразі програмне забезпечення знаходиться на стадії альфа-тестування, тому стабільність роботи залишається залежною від конкретного ігрового рушія та технічних характеристик окремої відеокарти.
Попри технічні складнощі, розробники продовжують оптимізацію інструментарію та анонсують вихід нових оновлень, які мають покращити взаємодію алгоритмів з архітектурою Radeon. На сьогодні розв’язання проблеми низької швидкодії є головним бар’єром для перетворення цієї технології на повноцінну альтернативу нативним методам масштабування. Проєкт демонструє потенціал адаптації закритих технологій до іншої апаратної бази, проте досягнення практичного рівня продуктивності потребує додаткового часу на виправлення помилок у коді та оптимізацію нейронних мереж.
