ม็อด DLSS 5 ใหม่ย้ายงาน Neural Rendering ไปการ์ดจอใบที่สอง ลดภาระเฟรมเรตได้มาก

มีการพัฒนาม็อด ReShade สำหรับ DLSS 5/Neural Rendering ที่ออกแบบให้ย้ายภาระงานประมวลผล AI ไปยังการ์ดจอใบที่สองแทนการรันบนการ์ดหลัก ซึ่งช่วยลดผลกระทบต่อเฟรมเรตได้อย่างมีนัยสำคัญ แนวคิดนี้สอดคล้องกับเดโมช่วงเปิดตัวที่ Nvidia เคยสาธิตการทำงานของเทคโนโลยีบนระบบสองการ์ดอยู่แล้ว จึงไม่ใช่เรื่องแปลกในเชิงสถาปัตยกรรม แต่ถือเป็นก้าวสำคัญของฝั่งม็อดเดอร์ที่พยายามทำให้ฟีเจอร์นี้ใช้งานได้คุ้มค่าขึ้นบนพีซีทั่วไป

ม็อดดังกล่าวมีชื่อว่า mgpu_bridge และทำงานเป็น add-on สำหรับ ReShade ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้แทรกเอฟเฟกต์ภาพลงในเกมบนพีซี ผู้พัฒนาระบุว่าเมื่อเอาเฟรมที่เรนเดอร์เสร็จแล้วส่งไปให้การ์ดใบที่สองทำ Neural Rendering ต่อ จากนั้นให้การ์ดนั้นแสดงผลออกจอของตัวเอง ก็จะหลีกเลี่ยงต้นทุนด้าน latency และการส่งเฟรมกลับไปมาบางส่วนได้ ผลลัพธ์คือการ์ดหลักถูกปลดภาระจริงมากกว่าการเปิดโหมดบนการ์ดใบเดียว

ประเด็นนี้สำคัญเพราะ DLSS Neural Rendering มีต้นทุนด้านประสิทธิภาพสูงมาก Nvidia เองเคยประเมินว่าการเปิดใช้งานอาจทำให้เฟรมเรตตกลงราว 50-60% โดยไม่ขึ้นกับเกมหรือระดับการกรอง AI ที่ใช้ และในบางกรณีผลกระทบอาจหนักกว่านั้น บทความชี้ว่าปัญหาหลักของทั้งม็อดชุมชนและการใช้งานจริงในปัจจุบันคือ แม้ภาพจะดีขึ้น แต่ผู้เล่นต้องแลกด้วยเฟรมเรตที่ลดลงอย่างชัดเจน

ผู้พัฒนาม็อดรายนี้อธิบายว่า Neural Post-processing มีแนวโน้มจะกินทรัพยากรของอุปกรณ์ที่รันเต็มที่เสมอ หากรันบนการ์ดใบเดียว การลดความละเอียดเรนเดอร์ก็ไม่ช่วยมากนัก เพราะทรัพยากรที่ประหยัดได้จะถูก AI stage กลืนกลับไปทันที แต่ถ้าย้ายไปใช้ GPU อีกใบ การ์ดที่ใช้เรนเดอร์หลักจะมีทรัพยากรเหลือจริง ทำให้แนวคิดการอัปสเกลและใส่ฟิลเตอร์ AI เริ่มมีประโยชน์มากขึ้น

อย่างไรก็ดี ม็อดนี้ยังไม่ใช่โซลูชันพร้อมใช้งานเชิงพาณิชย์ ผู้พัฒนาย้ำชัดว่าเป็นงานทดลองเพื่อการวิจัยและพัฒนาต่อ มีการทดสอบบนเครื่องเพียงเครื่องเดียวกับเกมแค่สามเกม และแนะนำให้ผู้ใช้ตรวจสอบซอร์สโค้ดก่อนใช้งานด้วย นอกจากนี้ โค้ดยังผ่านกระบวนการช่วยเขียนบางส่วนด้วยโมเดลภาษาท้องถิ่นและ Claude ซึ่งผู้พัฒนายอมรับว่า AI ให้คำตอบผิดอย่างมั่นใจหลายครั้งระหว่างพัฒนา

ข้อจำกัดอีกหลายอย่างยังทำให้แนวทางนี้ใช้จริงได้ยาก ได้แก่ ราคาของการ์ดจอสองใบที่ยังสูงมาก ต้องมีจอภาพใบที่สองเป็นเงื่อนไขจำเป็น และวิธีทำงานแบบนี้ยังเป็นเพียงขั้นตอนหลังการเรนเดอร์สุดท้าย ไม่ได้ผสานข้อมูล depth หรือ motion vector แบบการใช้งานของ Nvidia อย่างเป็นทางการ ทำให้การนำไปใช้ในระดับที่ลึกกว่านี้อาจต้องมีการรวมเข้ากับกระบวนการเรนเดอร์มากกว่าที่เป็นอยู่

แม้จะยังมีข้อจำกัด แต่ความเคลื่อนไหวนี้สะท้อนว่าชุมชนม็อดกำลังทดลองขยายศักยภาพของ DLSS 5 ไปไกลกว่าที่ผู้ผลิตนำเสนอ และยังเปิดมุมมองว่าการ์ดจอใบเก่าหรือการ์ดรองอาจถูกใช้เป็น “neural coprocessor” ในอนาคตได้ หากซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ถูกออกแบบให้รองรับมากขึ้น บทความมองว่าแม้จะยังไม่พร้อมใช้งานจริง แต่ถือเป็นพัฒนาการที่น่าสนใจมากในเรื่องราวของ DLSS 5 และอาจมีนัยต่อทิศทางผลิตภัณฑ์ของ Nvidia ในอนาคต