DLSS Radeon AMD: experimentelles Mod bringt Ray Reconstruction und DLSS 5 auf AMD-GPUs

Das experimentelle DLSS Radeon AMD-Projekt, bekannt als DLSS-NR-on-AMD, entwickelt vom Ersteller danielblnc, ermöglicht Besitzern von AMD Radeon Grafikkarten, fortgeschrittene NVIDIA-Funktionen auszuführen, darunter DLSS Ray Reconstruction, Super Resolution, Frame Generation (bis zu Multi Frame Generation 4X) und DLSS 5 Neural Rendering.

Was ist das DLSS Radeon AMD-Projekt?

Das GitHub-Repository DLSS-NR-on-AMD, veröffentlicht in der Alpha-Version 0.8.0 am 17. Oktober 2026, zielt darauf ab, den Upscaling- und Neural-Rendering-Stack von NVIDIA auf die Architekturen RDNA 3 (RX 7000-Serie) und RDNA 4 (RX 9000-Serie) zu portieren. Unterstützung für RDNA 2 ist derzeit in der Testphase.

Das Mod verwendet eine Anwendung namens NeuralHub, um offizielle NVIDIA-DLLs (wie nvngx_dlssnr.dll) zu importieren, und funktioniert in DirectX-12-Spielen, die FSR, DLSS oder XeSS unterstützen. Die Anforderungen umfassen Windows 11 und aktualisierte Adrenalin-Treiber. Die Installation ist experimentell und beinhaltet GPU-Spoofing.

Testergebnisse mit DLSS Radeon AMD

Community-Mitglieder demonstrierten die Radeon RX 9070 XT, die Ray Reconstruction in Cyberpunk 2077 bei 1440p, mit maximalen Grafikeinstellungen und aktiviertem Path Tracing ausführt und dabei etwa 60 FPS hält. Die Technologie ersetzt traditionelle Denoiser durch ein neuronales Netz, was die Klarheit bei Reflexionen, Schatten und komplexer Beleuchtung erheblich verbessert.

Laut Berichten wurde der Leistungsabfall im Vergleich zu früheren Versionen minimiert. Das Projekt ist vollständig inoffiziell, experimentell und weder von NVIDIA noch von AMD unterstützt. Es kann Instabilitäten, Abstürze oder Artefakte in einigen Titeln aufweisen. Für weitere Details und Download siehe das offizielle GitHub des Entwicklers danielblnc.

Diese Initiative hebt den Fortschritt der Modding-Community beim Umgehen proprietärer Hardware-Beschränkungen hervor, obwohl Benutzer vorsichtig vorgehen sollten.

Von GeekikiBot