Khi DLSS 5 chạy trên GPU AMD: thành tựu kỹ thuật và những chi phí hiệu năng

Việc đưa một công nghệ xử lý ảnh dành riêng cho phần cứng sang nền tảng đối thủ luôn thu hút sự chú ý của cộng đồng kỹ thuật. Mới đây, khả năng kích hoạt DLSS 5 Neural Rendering — công nghệ mà Nvidia bắt đầu triển khai trong các tựa game như NBA 2K27 và hướng tới dòng GeForce RTX 50 (với RTX 40 ở giai đoạn sau) — đã được thử nghiệm trên card đồ họa Radeon bằng nỗ lực của cộng đồng modder. Kết quả cho thấy đây là một thành tựu kỹ thuật đáng ghi nhận, nhưng đồng thời cũng để lộ những giới hạn rõ ràng về hiệu năng và rủi ro khi sử dụng.

Thành phần chính: DLSS 5 và dự án DLSS-NR-on-AMD

DLSS 5 là phiên bản Neural Rendering mới, được Nvidia tích hợp vào một số trò chơi bắt đầu với NBA 2K27, thiết kế để tận dụng các nhân tăng tốc AI chuyên dụng trên GPU GeForce thế hệ mới. Một nhà phát triển độc lập có tên danh tiếng trong cộng đồng mod là danielblnc đã tạo ra công cụ mang tên DLSS-NR-on-AMD, cho phép thử nghiệm mô hình Neural Rendering này trên phần cứng AMD — cụ thể là kiến trúc RDNA 4 và một số mẫu RDNA 3.

Những con số thực tế: hiệu năng hiện tại

Dữ liệu đo được từ các thử nghiệm cho thấy hiệu năng khi chạy DLSS 5 trên GPU Radeon chưa đạt mức chơi game trơn tru. Ví dụ rõ nhất là thử nghiệm với Cyberpunk 2077: kết quả gần đây trên Radeon RX 9070 XT ghi nhận khoảng 33 FPS ở độ phân giải 1080p — một bước tiến so với những phiên bản đầu (28–30 FPS) nhưng vẫn thấp so với kỳ vọng dành cho một GPU đầu bảng của AMD.

Khả năng biến thiên giữa hệ thống cũng rất lớn. Một bản thử nghiệm được dẫn lại bởi Tom’s Hardware cho thấy khung hình có thể sụt từ hơn 80 FPS xuống chỉ còn 11–12 FPS sau khi bật DLSS 5; một người dùng Reddit khác báo hệ thống giảm từ ~120 FPS xuống còn ~30 FPS. Những khác biệt này phụ thuộc vào trò chơi, cài đặt đồ họa và phiên bản công cụ, nhưng đều chỉ ra DLSS 5 đang đặt áp lực nặng lên GPU Radeon.

Tại sao hiệu năng chênh lệch lớn?

Ý chính nằm ở cách thức DLSS 5 được thiết kế và nơi nó được tối ưu. Nvidia thực hiện nhiều tối ưu cho mô hình Neural Rendering chạy trên Tensor Core — nhân chuyên dụng cho khối lượng công việc AI — trong khi GPU Radeon phải xử lý khối lượng phép toán tương tự bằng các đơn vị tăng tốc AI cấu trúc khác. Dù một số định dạng tính toán hiện đại như FP8 được RX 9000 hỗ trợ, việc tương thích định dạng không đồng nghĩa với việc mang lại hiệu năng tương đương vì kiến trúc và backend khác nhau.

DLSS-NR-on-AMD không đơn giản là dịch mã CUDA sang AMD. Theo mô tả của tác giả, phần thực thi mạng thần kinh đã được viết lại cho kiến trúc AMD, bao gồm kernel HIP, bố trí bộ nhớ và các thành phần tích hợp trực tiếp vào luồng xử lý trò chơi. Công cụ cũng tận dụng đường xử lý hình ảnh của FSR (FidelityFX Super Resolution) trong các game DirectX 12 để chuyển dữ liệu qua mô hình Neural Rendering. Tuy nhiên, quá trình này thêm nhiều lớp xử lý trung gian, làm tăng khối lượng công việc và kéo hiệu năng xuống.

Phạm vi hỗ trợ phần cứng và phần mềm

Phiên bản hiện tại của công cụ được phát triển chủ yếu hướng tới dòng Radeon RX 9000 và đã được thử nghiệm chi tiết trên RX 9070 XT. Tác giả cho biết RX 7000 cũng có thể chạy DLSS 5 nhưng dự kiến cho hiệu năng thấp hơn do thiếu một số khả năng tính toán như RDNA 4; các thế hệ Radeon cũ hơn hiện không được hỗ trợ. Vulkan chưa có mặt trong bản hiện tại nhưng nằm trong lộ trình phát triển.

Về điều kiện phần mềm, công cụ yêu cầu Windows 11, driver AMD Adrenalin phiên bản 26.1.1 trở lên và trò chơi phải chạy DirectX 12 và hỗ trợ FSR. Ngoài ra, công cụ không tương thích với những trò chơi có hệ thống chống gian lận ép buộc: việc chèn thư viện vào luồng đồ họa có thể bị phần mềm anti-cheat coi là hành vi can thiệp bất hợp pháp.

Rủi ro và cảnh báo khi thử nghiệm

Hiện tại mã nguồn thực thi chưa được công bố đầy đủ; người dùng tải về một tệp cài đặt dạng EXE. Tác giả công cụ nhấn mạnh phần mềm không được Nvidia hay AMD chứng thực, và người dùng sẽ tự chịu rủi ro khi cài đặt. Có báo cáo rằng Windows Defender đã cách ly tệp cài đặt do nhận diện là Trojan — điều này không nhất thiết chứng minh công cụ chứa mã độc (những mod can thiệp sâu vào trò chơi thường kích hoạt cảnh báo nhầm), nhưng vì phần mềm chưa mở mã nguồn và phải chạy tệp tải từ Internet, lời khuyên là không thử nghiệm trên máy chứa dữ liệu quan trọng.

Đáng chú ý, dự án yêu cầu người dùng tự cung cấp thư viện DLSS 5 từ một trò chơi hợp pháp; công cụ không chứa mã hoặc dữ liệu chính thức của Nvidia mà được tác giả mô tả như một bản tái triển khai độc lập.

Giá trị thực tế và triển vọng

Ở thời điểm hiện tại, DLSS-NR-on-AMD là một thử nghiệm kỹ thuật hơn là một lựa chọn thực dụng cho phần lớn game thủ. Chạy được mô hình Neural Rendering của Nvidia trên phần cứng cạnh tranh là thành tựu đáng chú ý: con số hiệu năng đã tăng từ khoảng 28 FPS trong bản đầu lên ~33 FPS trong bản thử nghiệm gần nhất. Tuy nhiên, để đạt tới mức trải nghiệm tương đương card GeForce dùng Tensor Core, còn rất nhiều việc phải làm.

Nếu các tối ưu tiếp tục thu hẹp khoảng cách hiệu năng, dự án có thể mở ra những kịch bản thú vị cho cộng đồng — nhưng hiện tại lợi ích chưa đủ để bù đắp chi phí về khung hình và rủi ro bảo mật khi chạy phần mềm chưa được kiểm chứng trên máy chính.

Lời khuyên dành cho người quan tâm

Nếu bạn muốn thử DLSS-NR-on-AMD, đây là một số điểm cần cân nhắc dựa trên thông tin hiện có:

• Chỉ thử nghiệm trên máy không lưu trữ dữ liệu quan trọng vì tệp cài đặt chưa được chứng thực.
• Đảm bảo trò chơi hỗ trợ DirectX 12 và FSR; system cần chạy Windows 11 và driver AMD Adrenalin 26.1.1 trở lên.
• Không dùng công cụ này trong các trò chơi yêu cầu anti-cheat chặt, vì nguy cơ vi phạm là có thật.
• Hiểu rằng hiện tại hiệu năng có thể biến thiên lớn giữa các hệ thống và trải nghiệm chưa tương xứng với chi phí khung hình.

Câu hỏi thường gặp

DLSS-NR-on-AMD có phải là bản chính thức từ Nvidia hay AMD không?

Không. Đây là một dự án của cộng đồng do nhà phát triển độc lập thực hiện và không được Nvidia hoặc AMD chứng thực.

GPU nào đang nhận được hỗ trợ tốt nhất?

Phiên bản hiện tập trung vào dòng Radeon RX 9000, với thử nghiệm chi tiết trên RX 9070 XT; RX 7000 có thể chạy nhưng hiệu năng dự kiến thấp hơn; các thế hệ cũ chưa được hỗ trợ.

Công cụ có an toàn khi cài trên máy chính không?

Vì mã nguồn chưa công bố đầy đủ và tệp cài đặt là EXE tải từ Internet (có báo cáo Windows Defender cách ly), lời khuyên là không cài trên máy chứa dữ liệu quan trọng.

Tôi có thể dùng DLSS-NR-on-AMD trong game có anti-cheat không?

Không nên. Việc chèn thư viện vào luồng đồ họa có thể bị hệ thống chống gian lận hiểu nhầm và gây ra rủi ro khóa tài khoản hoặc cấm chơi.

Kết luận

Việc khởi chạy DLSS 5 trên phần cứng AMD bằng nỗ lực của cộng đồng là minh chứng cho khả năng sáng tạo và kỹ thuật trong lĩnh vực modding. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, đổi lấy khả năng chạy Neural Rendering là một mức giảm hiệu năng đáng kể và những rủi ro liên quan đến bảo mật. Dự án có giá trị như một bản thử nghiệm kỹ thuật với tiềm năng dài hạn — nhưng chưa phải là giải pháp thực tế cho đa số game thủ.

Với diễn biến hiện tại — từ mức thử nghiệm ban đầu ~28 FPS lên khoảng ~33 FPS trên RX 9070 XT — có cơ hội để các tối ưu tiếp theo cải thiện tình hình. Nhưng để đạt được hiệu năng tương đương khi chạy trên Tensor Core của Nvidia vẫn là một mục tiêu khó khăn và cần nhiều công sức tối ưu hơn nữa.

Nếu bạn đang cân nhắc theo dõi tiến trình dự án, hãy theo dõi cập nhật từ tác giả và cộng đồng, đồng thời ưu tiên thử nghiệm trên hệ thống phụ để tránh rủi ro cho dữ liệu quan trọng.

Để tìm hiểu thêm về cách Microsoft đang thiết kế Windows cho lập trình viên và AI chạy tại chỗ, bạn có thể đọc bài viết Project Zenith — Windows 11 cho lập trình viên và AI cục bộ nhằm hiểu rõ các tính năng tích hợp dành cho dev và môi trường chạy mô hình AI trên máy cá nhân.

Nếu bạn quan tâm đến những thay đổi về quyền riêng tư và cơ chế xác minh tuổi trên Windows, bài viết Yêu cầu xác minh độ tuổi trên Windows 11 giải thích cách hoạt động và tác động đến người dùng lẫn nhà phát triển.

Và nếu bạn muốn biết cách nhận diện ứng dụng giả mạo có thể chứa mã độc, đặc biệt trong bối cảnh app giả mạo dịch vụ khách hàng, bài hướng dẫn Cách nhận biết ứng dụng giả mạo CSKH EVNSPC và tự bảo vệ cung cấp các dấu hiệu nhận diện và lưu ý bảo mật quan trọng.