Un modder logró ampliar las funciones de DLSS 5 a tarjetas gráficas NVIDIA que originalmente no son compatibles con algunas de sus nuevas tecnologías de renderizado neuronal. La modificación permite utilizar Neural Rendering en GPUs con arquitecturas Turing, Ampere y Ada Lovelace, correspondientes a las familias RTX 20, RTX 30 y RTX 40.
El proyecto modifica el archivo nvngx_dlssnr.dll para habilitar el modelo neuronal en hardware anterior. Sin embargo, el funcionamiento de la generación de fotogramas cambia dependiendo de la generación de la tarjeta.
En las RTX 40, la modificación aprovecha el código de DLSS Multi Frame Generation de NVIDIA y elimina las restricciones que impiden utilizarlo oficialmente en determinados modelos. En las RTX 20 y RTX 30, en cambio, la generación de fotogramas se realiza mediante una implementación modificada de AMD FidelityFX FSR 3.1, utilizando DLSS Enabler.
Esta alternativa permite obtener configuraciones de generación de fotogramas 2X, 3X y 4X, aunque en las RTX 20 y 30 no se utiliza el procesamiento nativo de NVIDIA.
El mod está limitado a juegos DirectX 12 que cuenten con soporte nativo para DLSS Upscaling y DLSS Frame Generation. Además, los títulos que utilizan sistemas antitrampas pueden bloquear las bibliotecas modificadas, por lo que su utilización está enfocada principalmente en juegos para un solo jugador.
RTX 4060 muestra resultados positivos
Las primeras pruebas realizadas con Cyberpunk 2077 en una RTX 4060 muestran que la generación de fotogramas puede funcionar correctamente mediante esta modificación. No obstante, uno de los principales efectos señalados durante las pruebas es un incremento perceptible de la latencia.
En las tarjetas RTX 20 y RTX 30 el panorama es más complejo. Estas generaciones no cuentan con aceleración FP8 nativa, lo que incrementa considerablemente el costo de procesamiento de DLSS 5 y puede provocar una reducción importante del rendimiento.
Aun así, combinar Neural Rendering con generación de fotogramas puede compensar parte de esa pérdida y hacer que la tecnología resulte más viable en hardware que NVIDIA no contempla oficialmente para estas funciones.
El resultado también evidencia que el rendimiento no depende únicamente de habilitar las funciones mediante software. La arquitectura de cada GPU continúa siendo determinante, por lo que una RTX 40 puede ofrecer una experiencia considerablemente distinta frente a una RTX 20 o RTX 30 utilizando la misma modificación.
La expansión no representa, por tanto, una forma de convertir cualquier tarjeta RTX en un equivalente de las generaciones más recientes, sino una demostración de que algunas de las restricciones de compatibilidad pueden sortearse mediante modificaciones de software, aunque con compromisos en rendimiento y latencia.
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