// ai/mi · 2026.09.04 Megerősítette az NVIDIA: az RTX 40-es kártyák is megkapják a DLSS 5 támogatást Hivatalosan is eloszlatta a felhasználói kétségeket az NVIDIA: a vállalat megerősítette, hogy a legújabb generációs DLSS 5 technológia nem marad kizárólag a leendő GeForce RTX… olvasás →

A Marcelo Guibout mérnök által életre hívott nyílt forráskódú Neural Coprocessor projekt és a hozzá tartozó MGPU Bridge ReShade kiegészítő révén sikerült a játékok gépi tanulásos utófeldolgozását egy különálló, másodlagos videokártyára kiszervezni. A Tom’s Hardware beszámolója és a fejlesztő közzétett mérési adatai szerint a megoldás megszünteti a tenzormagok okozta szűk keresztmetszetet: a renderelő kártya tehermentesítésével a DLSS 5 Ultra Performance profilja mellett akár 127%-os képkockasebesség-növekedés érhető el.

Nem SLI: miért működik a terminális neurális utófeldolgozás?

A többkártyás PC-s játékok korszaka az SLI és a CrossFire technológiákkal gyakorlatilag lezárult. A hagyományos rendszerek a renderelési fázis közben (mid-graph), képkockaváltással (AFR) vagy felosztott képkockákkal (SFR) próbálták elosztani a számításokat, ami a modern motorok halasztott renderelési eljárásai, a temporális adatokra támaszkodó élsimítás és a valós idejű sugárkövetés mellett kezelhetetlen szinkronizációs hibákhoz és mikroszaggatásokhoz vezetett. Ezzel szemben a DLSS neurális rekonstrukciója (DLSS-NR) egy szigorúan terminális lépés: a motor által teljesen legenerált, kész színpuffert fogadja bemenetként, és egy felskálázott, rekonstruált képet ad ki anélkül, hogy magába a geometriai vagy bevilágítási csővezetékbe beavatkozna.

A fejlesztő az MGPU Bridge nevű, 64 bites ReShade kiegészítővel (.addon64) ezt a leválasztható jelleget használta ki DirectX 12 környezetben. A játékot futtató elsődleges videokártya (GPU 0) zavartalanul dolgozik a natív jeleneten. A ReShade a renderelési effektusok lezárásakor (finish_effects) elfogja az elkészült puffert, majd egy 64 bájtos biztonsági pecséttel ellátva átmásolja a PCIe csatolón keresztül egy adapterek közötti osztott memóriaterületre (cross-adapter shared heap). A másodlagos kártya (GPU 1) egy megosztott szinkronizációs jelzés (shared fence) észlelésekor beolvassa a puffert, lefuttatja rajta a hivatalos NGX könyvtár módosítatlan DLSS 5 neurális menetét, majd a végeredményt közvetlenül a saját fizikai videokimenetén jeleníti meg. Mivel a kész kép sosem másolódik vissza a PCIe buszon a renderelő kártyára, a kártyaközi sávszélesség nem válik fojtogató tényezővé.

Valós idejű telemetria és nvidia-smi adatok az MGPU Bridge kétkártyás tesztfuttatásán
Forrás: Marcelo Guibout / GitHub (Neural Coprocessor)

A mérések: +127% FPS és 21 °C-kal hűvösebb grafikus mag

Egyetlen grafikus kártyán futtatva a neurális utófeldolgozás komoly árat követel: mivel a tenzormagos számítások mindig a végleges kimeneti felbontáson futnak, a belső renderelési felbontás csökkentésekor a neurális fázis fix terhelése egyre nagyobb szeletet hasít ki a teljes képkockaidőből. Ez az oka annak, hogy az agresszívabb felskálázási profilok egy bizonyos pont után nem skálázódnak lineárisan.

A projekt dokumentációjában közzétett mérési adatok szerint egy AMD Ryzen 7 processzorral és két GeForce RTX 5060 Ti 16 GB kártyával felszerelt tesztgépen, The Blood of Dawnwalker alatt 1080p felbontásban a következő képkockasebességeket rögzítették:

DLSS profilEgyetlen kártyán (DLSS 5 aktív)Két kártyán (GPU 2 végzi a neurális fázist)Különbség
DLAA (natív felbontás)44 FPS67–70 FPS+52–59% (0% neurális büntetés)
Quality (Minőség)54–55 FPS91 FPS+65%
Performance (Teljesítmény)59 FPS106–107 FPS+80%
Ultra Performance69–71 FPS157 FPS+124–127%

Az eredmények rámutatnak a mechanizmus lényegére: míg egyetlen kártyán a DLAA és az Ultra Performance profil között mindössze 59%-os sebességnövekedés adódott a neurális telítettség miatt, a másodlagos kártyára bízott számításokkal a felskálázási nyereség 129%-ra ugrott. Ezzel a rendszer elérte a neurális kód nélküli elméleti felső plafon (172 FPS) 86%-át. A tehermentesítés hardveres hozadéka sem elhanyagolható: a kizárólag a jelenet rajzolásáért felelős elsődleges GPU maghőmérséklete 21 °C-kal alakult alacsonyabban a mérések során.

A kompromisszumok: duplázódó beviteli késleltetés és külön monitor

Bár a koncepció a dedikált PhysX gyorsítók fénykorát idézi, a mindennapi használathoz jelenlegi formájában komoly kompromisszumokat követel. A legfontosabb megkötés, hogy a megjelenítőt közvetlenül a másodlagos kártya DisplayPort vagy HDMI kimenetéhez kell csatlakoztatni, különben a kész képkockák visszamásolása a PCIe sávokon keresztül felemésztené a nyereséget.

A másik kritikus pont a beviteli késleltetés. A képpufferek gyűrűs pufferen (ring buffer) keresztüli átadása és az adapterek közti szinkronizáció miatt a megjelenítési késleltetés gyakorlatilag a duplájára nőtt a tesztekben. Versenyszerű, gyors reflexeket igénylő e-sport címeknél ez érezhető hátrányt jelent, ám történetközpontú vagy lassabb tempójú szerepjátékoknál a látványos képfrissítési ugrás ellensúlyozhatja a késést.

A fejlesztő nyomatékosította, hogy a projekt kísérleti jellegű mérnöki demonstráció, nem pedig polcról leemelhető fogyasztói termék. Ugyanakkor a kód bizonyítja, hogy a modern grafikai algoritmusok terminális jellegű gépi tanulásos szakaszai hardveresen hatékonyan szétválaszthatók, ami a jövőben akár dedikált neurális gyorsítókártyák vagy aszimmetrikus többkártyás rendszerek előtt is megnyithatja az utat.