L’implémentation officieuse du rendu neuronal DLSS 5 sur les cartes graphiques AMD connaît une accélération fulgurante. Le projet, piloté par Daniel Blanco et connu sous le nom de DLSS-NR-on-AMD, a reçu deux mises à jour majeures en l’espace de 24 heures, transformant un outil de contournement jusqu’alors difficilement jouable en une solution de plus en plus viable.
Des performances augmentées de 74 % sur les cartes graphiques Radeon en une seule journée
Ces chiffres traduisent une progression spectaculaire pour une technologie qui impose historiquement une lourde charge de calcul. Sur le matériel AMD, conçu à l’origine sans architecture dédiée à ce type de traitement lourd, les premiers essais de ce mod se soldaient par des résultats à peine exploitables. Grâce aux instructions FP8 prises en charge par l’architecture RDNA 4, le code intercepte les appels des fichiers DLL de NVIDIA pour router les calculs neuronaux vers le matériel d’AMD.
Daniel Blanco a indiqué qu’il s’agissait d’une « amélioration des performances par rapport à la dernière version, la 0.3.2. Le même jour, le développeur a déployé une autre mise à jour majeure pour l’outil. Il s’agit de la version Alpha 0.4.0 », selon Wccftech.
Tests en conditions réelles sur Cyberpunk 2077 et gains mesurés par la communauté
La réalité de ces progrès a été éprouvée par des testeurs indépendants. Le youtubeur Ancient Gameplays a mis à l’épreuve la version Alpha 0.4.0 sur le jeu Cyberpunk 2077 dans une définition de 3440×1440 pixels. Là où les versions antérieures du mod peinaient à franchir le seuil des 30 images par seconde, le matériel a atteint environ 50 images par seconde avec la nouvelle mise à jour, illustrant l’impact direct des optimisations du développeur.
La dynamique ne s’est pas arrêtée là. Une mise à jour ultérieure, l’Alpha 0.4.1, a encore grignoté des performances supplémentaires avec une hausse globale de performance et un gain constaté sous les charges de travail lourdes, d’après le suivi technique publié par TechPowerUp. Parallèlement, des mesures distinctes menées par l’équipe de développement ont montré qu’un passage complet de réseau neuronal sur une carte Radeon RX 7800 XT, configurée en définition 1440p avec l’option FSR Quality, a vu son temps de traitement chuter de près de 73 millisecondes à 52 millisecondes.
Simplification de l’installation et arrivée de l’AMDNR Launcher
Au-delà de la vitesse pure, l’obstacle majeur de ces solutions communautaires résidait traditionnellement dans leur complexité de mise en œuvre, obligeant les utilisateurs à manipuler manuellement des fichiers DLL pour chaque titre compatible. Pour pallier cette friction, un outil d’accompagnement baptisé AMDNR Launcher a été mis en place pour automatiser l’installation et la configuration des composants.
L’interface centralise plusieurs aspects de la gestion des mods, offrant des avantages pratiques pour les joueurs :
- Sélection automatisée des jeux et des runtimes en quelques clics sans manipulation directe des fichiers système.
- Intégration d’un installateur graphique doté d’un éditeur de paramètres et de contrôles d’affichage superposés.
- Prise en charge native de l’interface OptiScaler, permettant d’accéder aux réglages FSR, XeSS, de génération d’images, ainsi qu’aux fonctions de régénération de rayons et d’entrelacement de modèles.
- Fonctionnalités de suppression et de mise à jour des composants AMDNR depuis une interface unique.
- Tests préliminaires d’une compatibilité expérimentale avec les consoles portables, notamment l’appareil ROG Ally Z1 Extreme, signalés par les équipes de VideoCardz.
Ces efforts conjoints permettent au projet de fédérer le runtime DLSS-NR-on-AMD et le runtime open-source HIP de Kien. Bien que ces initiatives demeurent des travaux de modélisation indépendants non affiliés officiellement aux fabricants de semi-conducteurs, les perspectives d’évolution laissent entrevoir un rapprochement progressif avec les performances des solutions propriétaires, d’autant que de nouvelles mises à jour logicielles pour les gammes Radeon RX 9000 et RX 7000 sont activement préparées.
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