DLSS 5 ma sprawić, że gry będą wyglądały znacznie lepiej dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Jest jednak pewien haczyk: renderowanie neuronowe wymaga sporej mocy obliczeniowej GPU, przez co liczba klatek może wyraźnie spaść. Gracze znaleźli jednak nietypowe rozwiązanie – wystarczy dołożyć drugą kartę graficzną.
DLA CIEBIESamsung - przegląd oferty lodówek
Jedna karta renderuje grę, druga zajmuje się AI
Renderowanie neuronowe w czasie rzeczywistym wykorzystuje modele AI do generowania części obrazu. Problem w tym, że takie obliczenia są wymagające dla układu graficznego. Karta graficzna musi najpierw wyrenderować grę, a następnie wykonać dodatkową, wymagającą obróbkę obrazu.
Eksperyment przeprowadzony z wykorzystaniem projektu Neural Coprocessor pokazuje, że można rozdzielić te zadania pomiędzy dwie karty. Jedna zajmuje się grą, natomiast druga przejmuje na siebie renderowanie neuronowe.
Nie jest to więc powrót do SLI czy CrossFire. Obie karty nie renderują wspólnie tej samej klatki. Zamiast tego każda dostaje zupełnie inne zadanie.
Druga karta potrafi zrobić dużą różnicę
Twórca rozwiązania wykorzystał dwie karty GeForce RTX 5060 Ti 16 GB. W The Blood of Dawnwalker przy rozdzielczości 1920 × 1080 uzyskano bardzo interesujące wyniki.
W trybie DLSS Performance jedna karta osiągała z włączonym renderowaniem neuronowym zaledwie 59 FPS. Po przeniesieniu obliczeń AI na drugą kartę wynik wzrósł do 106–107 FPS.
Podobnie wyglądało to w innych trybach:
- DLAA: 44 → 67–70 FPS
- DLSS Quality: 54–55 → 91 FPS
- DLSS Performance: 59 → 106–107 FPS
- DLSS Ultra Performance: 69–71 → 157 FPS
To pokazuje, jak dużym obciążeniem dla GPU może być samo renderowanie neuronowe. Po oddelegowaniu tego zadania druga karta uwalnia zasoby pierwszej, która może skupić się wyłącznie na renderowaniu gry.
WIDEO
Jest jeden haczyk
Warto jednak uważać z interpretacją tych wyników. 107 FPS oznacza, że pierwsza karta może renderować grę z taką szybkością po odciążeniu jej z obliczeń związanych z renderowaniem neuronowym. Druga karta w tym samym czasie zajmuje się przetwarzaniem obrazu przez AI.
Nie oznacza to więc, że na monitorze pojawia się 107 w pełni przetworzonych przez DLSS 5 klatek na sekundę. Druga karta może nie nadążać z obróbką każdej klatki. Eksperyment pokazuje przede wszystkim, że przeniesienie obliczeń AI na drugą GPU pozwala znacząco odciążyć kartę odpowiedzialną za grę.
Mimo to eksperyment pokazuje ciekawą możliwość: zamiast kupować znacznie mocniejszą kartę, można dołożyć drugą wyłącznie do obliczeń AI.
Brzmi jak powrót do czasów dwóch GPU
Rozwiązanie wymaga obecnie dwóch kart GeForce RTX 50, dwóch monitorów oraz odpowiedniej konfiguracji ReShade. Projekt jest również na wczesnym etapie i trudno jeszcze powiedzieć, czy taki sposób wykorzystania dwóch GPU znajdzie praktyczne zastosowanie.
Jest w tym jednak coś znajomego. Kilkanaście lat temu entuzjaści dokładali drugą kartę, aby zwiększyć wydajność w grach. Dzisiaj druga karta graficzna może dostać zupełnie nowe zadanie: nie renderować gry, lecz pomagać sztucznej inteligencji.
Redaktor prowadzący serwis Benchmark.pl, dziennikarz technologiczny z ponad 15-letnim doświadczeniem. Specjalizuje się w tematach związanych ze sprzętem komputerowym, rozwojem technologii AI oraz trendami w branży IT. W swojej pracy stawia na rzetelność, praktyczne podejście i pasję do nowinek technologicznych, koncentrując się na ocenie produktów pod kątem ich wartości i opłacalności dla użytkowników. W wolnym czasie angażuje się w wolontariat, aktywnie spędza czas oraz rozwija swoje zainteresowania i pasje.
