Недавний выпуск Nvidia DLSS 5 для владельцев видеокарт серии RTX 50 привнес технологию нейронного рендеринга, которая, несмотря на повышение качества изображения, создает высокую нагрузку на аппаратное обеспечение. Это приводит к заметному снижению частоты кадров во время работы в играх. Тем не менее, энтузиасты начали разработку проекта под названием DLSS-NR-on-AMD на платформе GitHub, целью которого является запуск этой технологии на графических процессорах AMD архитектур RX 9000 и RX 7000 путем полной переработки среды выполнения нейронной сети.
Проект ориентирован на поддержку игр с интерфейсом DirectX 12, где уже реализована технология FSR. Среди первых протестированных проектов находятся Cyberpunk 2077 и GTA V Enhanced. Начальные тесты на видеокарте Radeon RX 9070 XT выявили критическое падение производительности до уровня 11-12 кадров в секунду при активации модификации. Без применения нейронного рендеринга показатель частоты кадров стабильно превышал 80 кадров в секунду, что свидетельствует о низком уровне оптимизации текущей версии кода для архитектуры AMD.
Активная работа над кодом привела к быстрым изменениям, в частности выпуску версий Alpha 0.3.3 и Alpha 0.4.0. Согласно предоставленным данным, общий прирост производительности между этими итерациями составил около 74 процентов за 24 часа. Процесс установки стал более удобным благодаря специальному программному запуску AMDNR, который автоматизирует копирование библиотек и взаимодействует с интерфейсом OptiScaler. Это позволяет пользователям избегать ручного вмешательства в файловую структуру игровых каталогов во время настройки системы нейронного рендеринга.
Последнее тестирование версии Alpha 0.4.0 в игре Cyberpunk 2077 при разрешении 3440 на 1440 пикселей продемонстрировало достижение уровня 50 кадров в секунду на оборудовании AMD. Это показатель выше предыдущих 30 кадров в секунду, однако он остается значительно ниже уровня производительности при выключенном нейронном рендеринге. В настоящее время программное обеспечение находится на стадии альфа-тестирования, поэтому стабильность работы остается зависимой от конкретного игрового движка и технических характеристик отдельной видеокарты.
Несмотря на технические сложности, разработчики продолжают оптимизацию инструментария и анонсируют выход новых обновлений, которые должны улучшить взаимодействие алгоритмов с архитектурой Radeon. На сегодня решение проблемы низкого быстродействия является главным барьером для превращения этой технологии в полноценную альтернативу нативным методам масштабирования. Проект демонстрирует потенциал адаптации закрытых технологий к другой аппаратной базе, однако достижение практического уровня производительности требует дополнительного времени на исправление ошибок в коде и оптимизацию нейронных сетей.
