开源项目首实DLSS 5异步部署于AMD显卡，帧率从20提升至119FPS

近日，一名技术爱好者推出了一项实验性开源项目，首次实现将DLSS 5神经网络模型部署于AMD显卡平台，并显著提升其运行效率——帧率由原本的20帧每秒跃升至119帧每秒。

该项目的关键突破在于采用异步计算架构。DLSS 5的图像重构过程涉及大量神经网络运算，而AMD显卡缺乏专用于AI加速的张量核心，导致相关计算延迟较高。若沿用常规同步调用方式，即每帧画面均需等待神经网络完成全部推理后再输出，整体渲染流程将严重受阻，帧率大幅下滑，实际体验难以满足使用需求。

为验证这一瓶颈，开发者在搭载RDNA 3架构GPU的设备上开展基准测试：分辨率为2560×1440，关闭光线追踪，启用FSR 4超分辨率与帧生成技术。测试显示，未启用神经网络插帧时，原始帧率为139帧每秒；启用同步神经网络处理后，帧率骤降至约20帧每秒，几乎丧失交互性。

异步方案则另辟路径：神经网络一旦产出结果，系统立即接收并启动后续处理。具体而言，系统实时计算输入帧与神经网络输出之间的像素级差异，并借助位移图将该差异映射至当前渲染帧中。该机制使图形管线无需中断等待，从而在保持高帧率的同时，最大限度延续原有流畅感，最终稳定运行于119帧每秒。

需指出的是，该方案目前仍处于早期阶段，存在明显适用限制。在快速运动或复杂动态场景下，可能出现视觉伪影；且随着渲染与神经网络推理之间的时间偏差增大，尤其在启用帧生成功能时，伪影现象更为突出。相比之下，静态或低动态场景中，画面失真几近不可见。

开发者正持续推进优化工作，已集成多种算法以抑制重影效应。经验证，该工具完全支持Linux操作系统及Proton兼容层，具备跨平台部署基础。