Un mod lleva DLSS 5 a las Radeon RX 9000 y RX 7000 con un runtime reescrito
El proyecto DLSS-NR-on-AMD ejecuta el Neural Rendering de Nvidia sobre GPU de AMD con una reimplementación completa del runtime de la red neuronal, y ya funciona en juegos DirectX 12 con FSR.
Nvidia puso DLSS 5 en circulación a principios de este mes y, como ocurre con cada generación de su tecnología de reescalado, la atención se ha desplazado en seguida a quien no tiene una RTX. Un proyecto alojado en GitHub, DLSS-NR-on-AMD, ejecuta el Neural Rendering de DLSS 5 sobre las Radeon RX 9000 y RX 7000. No es un wrapper ni un truco de compatibilidad: según su desarrollador, se trata de una reimplementación completa desde cero del runtime de la red neuronal para las arquitecturas de AMD.
Runtime propio, no una capa de compatibilidad
El planteamiento encaja con lo que hace DLSS 5. Las primeras pruebas sobre RTX 50 han dejado mejoras de calidad de imagen y de renderizado, pero también un coste alto: el conjunto consume muchos recursos y la tasa de fotogramas cae de forma notable. Llevar eso a hardware que no es de Nvidia obliga a reescribir la parte que ejecuta la red neuronal, no basta con emularla.
De momento la herramienta funciona con juegos de DirectX 12 que ya usan FSR. Entre los títulos probados están Cyberpunk 2077 y GTA V Enhanced. Es una base limitada, y conviene recordar que esto son pruebas de la comunidad, no un producto con soporte detrás.
El ritmo de desarrollo es lo que llama la atención. La última build incorpora un lanzador que automatiza la instalación y, según su autor, entrega un 74% más de rendimiento en apenas 24 horas. Ese porcentaje es suyo, no de un tercero, y no viene acompañado de una metodología publicada.
Que un runtime de neural rendering salte de una arquitectura a otra en cuestión de semanas dice bastante de cómo se está moviendo esta capa del stack gráfico. También explica por qué los usuarios de Radeon llevan años mirando de reojo cada anuncio de DLSS. Queda por ver si el proyecto amplía la lista de juegos compatibles y si el rendimiento aguanta cuando el runtime tenga que hacer más trabajo que un simple reescalado.
