Назад
Модери розблокували DLSS 5 та Multi-Frame Generation для старих GPU Nvidia
SiTech AI Team3 хв читання

Модери розблокували DLSS 5 та Multi-Frame Generation для старих GPU Nvidia

Двоє модерів за допомогою програмних патчів запустили DLSS 5 Neural Rendering та Multi-Frame Generation на старих відеокартах RTX 4000, Turing і навіть AMD, які Nvidia залишила виключно для GPU Blackwell.

Злам програмних замків Nvidia

У минулому тижні моддинг-спільнота досягла того, що Nvidia вважала неможливим: запуск DLSS 5 Neural Rendering та Multi-Frame Generation (MFG) на старих архітектурах GPU. Двоє модерів, Dashdogy та Uncle Burrito, зламали програмні замки, які обмежували ці функції виключно найновішими GPU Nvidia на базі Blackwell серії RTX 5000. Базові моди тепер слугують основою для хвилі форків та інтеграцій, які розширили підтримку аж до архітектури Turing 2018 року, а в випадку з DLSS 5 — навіть до апаратного забезпечення AMD.

Розблокування Multi-Frame Generation

Dashdogy, австралійський студент, який вивчає фізику, математику та космічні науки, витратив один тиждень на проміжних есзі на реверс-інжиніринг MFG після того, як ця функція ніколи не була випущена для апаратного забезпечення Ada Lovelace, хоча про неї говорили для карт серії RTX 4000. Головний прорив стався, коли модер націлився на Streamline та власний Neural Graphics Framework (NGX) від Nvidia. Streamline є універсальним перекладачем між іграми та технологіями апскейлінгу. Підробляючи виклики пам'яті, які визначають, скільки кадрів може генерувати GPU, Dashdogy переконав GPU Ada, що вони можуть генерувати п'ять кадрів замість одного, і обійшов помилку чорного екрана, яка раніше блокувала попередніх модерів.

Перша версія, випущена у вигляді мода для Cyberpunk 2077, виявила проблеми з ритмічністю кадрів на високих множниках понад 2X. Dashdogy використав хмарну інстанцію з GPU RTX 6000 Pro Blackwell та допомогою AI-моделі проаналізував kernel dump-и, щоб встановити причину: ядро 40-ї серії було жорстко запрограмоване виводити тільки середнє масштабування точки для 2X, що призводило до накопичення згенерованих кадрів посередині інтервалу кадру. Виправлення рівномірно розподілило кадри відповідно до референсних значень Blackwell, і мод тепер працює як завантажуваний ASI-файл, який підтримує генерацію аж до 6X; форки вже об'єднують цю логіку в ReShade.

Портування DLSS 5 Neural Rendering

Uncle Burrito, досвчений любитель графіки, який раніше використовував RTX Remix для додавання Path Tracing у Need For Speed Underground 2, взявся за справу, як тільки nvngx_dlssnr.dll від DLSS 5 вперше з'явився в інтернеті. Незважаючи на те, що він був написаний для Blackwell, архітектура Ada також має підтримку інструкцій FP8, необхідних для ваг моделі. З 15 CUDA-бінарників у DLL лише чотири були несумісні з Ada. Використовуючи інструмент реверс-інжинірингу Ghidra та Claude Code, Uncle Burrito перекомпілював проблемні бінарники, хоча перша спроба провалилася, оскільки AI-модель обрала неправильну версію CUDA SDK і викликала чорний екран. Після правильної перекомпіляції патчений DLL запустився на GPU серії RTX 4000. Nvidia пізніше пояснила, що Neural Rendering справді мала підтримку на картах серії RTX 4000, що підсилює думку, що підтримка Ada була незавершеною, а не технічно неможливою.

Ширший вплив

Оскільки вектори руху та буфери глибини стандартизовані в сучасних іграх, патчений DLL працює як готова заміна офіційно розповсюдженої версії. Встановлення тепер можливе за допомогою інструментів click-and-install в сотнях ігор. Іронія в тому, що обидва прориви спиралися на AI-моделі — ту саму технологію, яка рухає бізнес Nvidia — щоб обійти її ж програмні обмеження. Коли GPU RTX 5090 тепер наближаються до $9,000, ці моди дають власникам старих карт можливість продовжити життя свого апаратного забезпечення. Для тих, хто не боїться змінити кілька файлів в грі, ці функції вже доступні, хоч і неофіційно.

Джерела: Tomshardware

SSiTech

SiTech — веброзробка з підтримкою AI

Створюємо швидкі та сучасні сайти й інтегруємо AI у бізнес-процеси. Маєте проєкт чи запитання? Із задоволенням допоможемо.