A tecnologia de renderização neural da Nvidia, conhecida como DLSS 5, acaba de ganhar uma nova dimensão de acessibilidade. Desenvolvedores independentes disponibilizaram um projeto no GitHub que possibilita a execução desse recurso em placas de vídeo da AMD, desafiando a exclusividade do ecossistema da fabricante original. Embora a implementação seja possível, o processo exige cautela e hardware capaz de suportar a carga de processamento exigida.
A chegada da tecnologia neural ao hardware Radeon
O projeto, liderado pelo usuário danielblnc, utiliza arquivos .dll extraídos de versões de acesso antecipado de títulos como NBA 2K27. A iniciativa permite que a tecnologia de reconstrução de imagem funcione em diversos jogos, mesmo naqueles que não possuem suporte nativo ao DLSS. A descoberta demonstra que, com as ferramentas adequadas, funcionalidades anteriormente restritas a arquiteturas específicas podem ser adaptadas para rodar em hardware concorrente.
Desafios técnicos e instabilidade no sistema
A experiência de rodar essa modificação em uma Radeon RX 9070 XT, rodando Cyberpunk 2077, revela que o caminho não é isento de obstáculos. Usuários podem enfrentar alertas de segurança do Windows, frequentemente classificados como falsos positivos de aprendizado de máquina, além de problemas críticos como telas pretas ou instabilidade severa durante a execução.
Para contornar as falhas, é necessário realizar procedimentos manuais, como a reinstalação de drivers e a execução direta do arquivo executável do jogo, ignorando lançadores como o Steam. O desempenho, contudo, é o ponto mais sensível: o DLSS 5 é extremamente exigente, e a tentativa de forçar essa carga em placas não projetadas para tal pode resultar em quedas drásticas na taxa de quadros e sobrecarga do silício.
O peso do processamento neural na GPU
A Nvidia estima que o DLSS 5 imponha uma penalidade de desempenho entre 50% e 60%, mesmo em placas da série RTX 50, projetadas especificamente para essa finalidade. Ao aplicar essa tecnologia em GPUs AMD, o impacto é sentido de forma ainda mais acentuada. A ausência de núcleos dedicados (Tensor Cores) otimizados para essa tarefa específica torna a experiência um exercício de curiosidade técnica, mais do que uma solução prática para melhorar a fluidez dos jogos.
Apesar das dificuldades, a iniciativa destaca a rápida evolução das modificações de software na comunidade gamer. A capacidade de transpor tecnologias proprietárias entre fabricantes diferentes levanta debates sobre a longevidade do hardware e a possibilidade de otimização via software, mesmo quando o fabricante original não oferece suporte oficial. Para mais detalhes técnicos sobre o projeto, consulte o repositório oficial em github.com/danielblnc/DLSS-NR-on-AMD.
