Execução de renderização neural em hardware RDNA 4
A tecnologia de renderização neural DLSS 5, originalmente desenvolvida para o ecossistema da Nvidia, alcançou um marco técnico significativo ao ser executada em uma placa de vídeo Radeon RX 9070 XT. O experimento, conduzido por meio do projeto DLSS-NR-on-AMD, atingiu a marca de 30 FPS em 1080p durante testes com o jogo Cyberpunk 2077. Embora o resultado ainda esteja em estágio inicial, a prova de conceito demonstra a viabilidade de transpor cargas de trabalho complexas entre arquiteturas distintas.
Desempenho e evolução do projeto experimental
O desenvolvimento, identificado como versão Alpha 0.2.7, apresentou um ganho de desempenho de 12% em relação à iteração anterior. O responsável pelo canal Ancient Gameplays, Fábio Pisco, documentou o funcionamento da ferramenta, que utiliza o código disponibilizado no GitHub pelo desenvolvedor danielblnc. Além do título da CD Projekt Red, o experimento também foi submetido a verificações com GTA V Enhanced.
Desafios técnicos e a arquitetura das GPUs
A transposição do DLSS 5 para o hardware da AMD não é uma tarefa trivial, visto que a rede neural exige operações matemáticas de alta complexidade, incluindo estruturas de Transformer e processamento matricial FP8 E4M3. A Radeon RX 9070 XT, equipada com 128 aceleradores de IA, possui suporte a essas operações, o que permitiu a execução do código. Contudo, a ausência do código-fonte principal no repositório público limita a análise sobre o nível de otimização atual da implementação.
Perspectivas futuras e o papel do Project Helix
É fundamental distinguir este experimento comunitário do futuro FSR Diamond, que está sendo desenvolvido em colaboração entre AMD e Microsoft sob o Project Helix. Enquanto o projeto de danielblnc foca em adaptar uma solução existente, o FSR Diamond promete uma integração nativa e profunda, desenhada especificamente para o hardware de próxima geração. O experimento atual serve, portanto, como uma prova de conceito sobre a capacidade das novas Radeon em lidar com renderização neural, mas não reflete o potencial máximo de soluções otimizadas de fábrica.
