Моддеры нашли способ повысить производительность с помощью DLSS на 61%, но у этого решения есть нюанс

Энтузиасты создали модификацию Neural Upstream для технологии DLSS 5 от NVIDIA, которая позволяет снизить падение производительности при ее использовании.

Новая технология DLSS 5 от NVIDIA может обеспечить значительно более реалистичное освещение в играх, однако за это приходится платить производительностью. Как показали тесты на примере NBA 2K27, использование 3D-Guided Neural Rendering способно снизить частоту кадров примерно на 60% даже на видеокартах GeForce RTX 5080 и RTX 5090 при разрешении 4K.

Одной из причин столь высокой нагрузки является место DLSS 5 Neural Rendering в стандартном графическом конвейере. На текущем этапе технология работает после DLSS Super Resolution. Например, при использовании режима Performance в 4K изображение сначала рендерится в 1080p, после чего масштабируется до 4K, а Neural Rendering обрабатывает уже итоговый кадр в полном разрешении.

При этом NVIDIA продолжает оптимизировать DLSS 5 для видеокарт серии RTX 50 и пока не открывает официальную поддержку технологии для RTX 40 и более старых поколений. Однако энтузиасты уже нашли способ существенно уменьшить потери производительности.

Модификация получила название Neural Upstream. Она меняет порядок обработки DLSS 5 Neural Rendering и DLSS Super Resolution: Neural Rendering выполняется до масштабирования изображения. Таким образом, при разрешении 4K и режиме DLSS Performance нейросетевой этап работает с исходным кадром в 1080p, после чего Super Resolution увеличивает его до 4K.

Neural Upstream уже доступна в составе инструмента DLSS 5 Autopilot, который позволяет включать DLSS 5 в большом количестве ПК-игр.

Показательный результат был получен на GeForce RTX 4080 в Assassin’s Creed Shadows. При разрешении 4K с DLSS Performance и включенным DLSS 5 Neural Rendering стандартный вариант обработки обеспечивал около 31 fps. После активации Neural Upstream показатель вырос до 50 FfpsS.

Прирост составил примерно 61%. Однако у такого подхода есть существенный недостаток — снижение качества и детализации изображения. Иными словами, Neural Upstream предлагает заметный прирост производительности ценой части преимуществ, ради которых и создавалась DLSS 5.