Résumé :
Un développeur a publié la version 0.8.0 du module DLSS-NR-on-AMD, affirmant qu'il permet aux cartes graphiques AMD Radeon RDNA 3 et RDNA 4 d'exécuter un certain nombre de fonctions DLSS initialement destinées aux GPU NVIDIA, notamment la super-résolution DLSS 4.5, la reconstruction légère, la génération d'images et jusqu'à 4x la génération multi-images, et prend également en charge le rendu neuronal DLSS 5.
Le projet est maintenu par le développeur Danielblnc. La dernière version intègre diverses fonctions dans une suite de modules appelée "Neural Rendering Supermod" et ajoute l'interface de gestion NeuralHub pour faciliter l'installation et la gestion des configurations de jeu.
La nouvelle fonctionnalité dont on parle le plus est la reconstruction des rayons DLSS. La technologie de NVIDIA utilise des réseaux de neurones pour remplacer les débruiteurs de lancer de rayons traditionnels et reconstruire des images basées sur les données de lancer de rayons fournies par le jeu ; Les lecteurs de cartes graphiques AMD utilisent généralement la régénération de la lumière FSR d'AMD ou les solutions traditionnelles de réduction du bruit. Le développeur du module a déclaré que le projet ne consiste pas simplement à traduire les instructions d'utilisation de NVIDIA, mais à réimplémenter l'environnement d'exploitation du réseau neuronal pour la plate-forme AMD, y compris le cœur de calcul HIP, la disposition de la mémoire et le code d'intégration de jeu pour l'architecture AMD.
Un utilisateur de la communauté a montré l'écran d'exécution du module dans "Cyberpunk 2077". La plate-forme de test était une carte graphique Radeon RX 9070 XT associée à un processeur Ryzen 7 9700X. Il était réglé sur 1440p, la qualité d'image la plus élevée, et le traçage du chemin était activé. L'éditeur a déclaré qu'aucune perte de performances n'a été observée après l'activation de la reconstruction légère DLSS, mais il ne s'agit que d'une comparaison de l'expérience et des captures d'écran d'un seul utilisateur, et non d'un test de performances standardisé ; les performances sous différentes cartes graphiques, jeux et configurations peuvent varier considérablement.
La version 0.8.0 ajoute également la génération de trames DLSS. Dans les jeux pouvant fournir une entrée de génération de trames DLSS correspondante, le module peut permettre jusqu'à 4 fois plus de génération de trames. La partie super-résolution DLSS a transplanté les modèles M, L et autres, et les développeurs ont déclaré avoir étendu la prise en charge d'un plus grand nombre de formats d'entrée. L'outil de gestion NeuralHub permet aux utilisateurs d'importer de manière centralisée des bibliothèques de liens dynamiques DLSS et de les appliquer aux jeux compatibles, évitant ainsi d'avoir à placer des fichiers de modèles volumineux séparément dans chaque répertoire de jeu. La DLL DLSS propriétaire de NVIDIA n'est pas distribuée avec le module et les utilisateurs doivent la fournir eux-mêmes.
Le rapport indique que les conditions d'utilisation incluent Windows 11, AMD Adrenalin 26.1.1 ou version ultérieure et les jeux prenant en charge DirectX 12 ; la génération d'images nécessite également un déguisement GPU et le jeu pour fournir l'entrée DLSS nécessaire. La prise en charge de RDNA 2 est encore expérimentale. Les notes de version du développeur mentionnent également que le module inclut la fonction de mise à l'échelle FSR 4.1.1 et améliore les performances et la vitesse de chargement de certains modes. Cependant, le nouveau lanceur Epic ne le prend actuellement pas en charge et les jeux individuels ne peuvent pas être automatiquement ajoutés via le gestionnaire.
Il s'agit encore d'un projet communautaire expérimental non officiel. Cela ne signifie pas que NVIDIA a officiellement rendu le DLSS compatible avec les cartes graphiques Radeon, et ne peut pas non plus garantir que chaque jeu fonctionnera normalement. La compatibilité, la qualité d'image et les performances de fréquence d'images peuvent varier en fonction de la mise en œuvre du jeu et du matériel ; les effets réels du rendu neuronal DLSS 5, de la reconstruction de la lumière, de la génération de trames et d'autres fonctions nécessitent des tests plus indépendants pour être vérifiés.
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