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Los modders ya han encontrado una manera de aumentar el rendimiento de DLSS 5 en un 61%, pero hay una trampa

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La nueva tecnología DLSS 5 de NVIDIA puede proporcionar una iluminación significativamente más realista en los juegos, pero tiene un costo en el rendimiento. Como demostraron las pruebas con NBA 2K27, el uso de 3D-Guided Neural Rendering puede reducir la velocidad de fotogramas en aproximadamente un 60% incluso en tarjetas gráficas GeForce RTX 5080 y RTX 5090 a resolución 4K.

Una de las razones de esta alta carga es la posición de DLSS 5 Neural Rendering en el pipeline gráfico estándar. En la etapa actual, la tecnología funciona después de DLSS Super Resolution. Por ejemplo, al usar el modo Performance en 4K, la imagen se renderiza primero en 1080p, luego se escala a 4K, y Neural Rendering procesa el fotograma final a resolución completa.

Mientras tanto, NVIDIA continúa optimizando DLSS 5 para las tarjetas gráficas de la serie RTX 50 y aún no ha abierto el soporte oficial para la tecnología en RTX 40 y generaciones anteriores. Sin embargo, los entusiastas ya han encontrado una manera de reducir significativamente las pérdidas de rendimiento.

La modificación se llama Neural Upstream. Cambia el orden de procesamiento de DLSS 5 Neural Rendering y DLSS Super Resolution: Neural Rendering se ejecuta antes del escalado de la imagen. Así, a resolución 4K y en modo DLSS Performance, la etapa de red neuronal trabaja con el fotograma original en 1080p, después de lo cual Super Resolution lo amplía a 4K.

Neural Upstream ya está disponible como parte de la herramienta DLSS 5 Autopilot, que permite habilitar DLSS 5 en una gran cantidad de juegos de PC.

Un resultado significativo se obtuvo en una GeForce RTX 4080 en Assassin's Creed Shadows. A resolución 4K con DLSS Performance y DLSS 5 Neural Rendering activado, la opción de procesamiento estándar proporcionaba alrededor de 31 fps. Después de activar Neural Upstream, el indicador aumentó a 50 FfpsS.

El aumento fue de aproximadamente el 61%. Sin embargo, este enfoque tiene una desventaja significativa: una reducción en la calidad y el detalle de la imagen. En otras palabras, Neural Upstream ofrece un notable aumento de rendimiento a costa de parte de las ventajas por las que se creó DLSS 5.