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NVIDIA DLSS chega a GPUs Radeon via mod que ativa Ray Reconstruction

Resumo

O mod DLSS-NR-on-AMD, em sua versão 0.8.0, passou a habilitar recursos avançados do NVIDIA DLSS em GPUs Radeon, incluindo Ray Reconstruction, DLSS Super Resolution 4.5 e Multi Frame Generation até 4X. O pacote foi desenvolvido por danielblnc e exige Windows 11, AMD Adrenalin 26.1.1 ou superior; usuários precisam fornecer as DLLs da NVIDIA. Testes comunitários mostraram o recurso em um RX 9070 XT a 1440p com Path Tracing.

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NVIDIA DLSS chega a GPUs Radeon via mod que ativa Ray Reconstruction
Foto: Divulgação
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NVIDIA DLSS — a tecnologia de upscaling e reconstrução neural da NVIDIA agora pode ser executada em placas AMD Radeon graças à atualização 0.8.0 do projeto DLSS-NR-on-AMD, uma implementação experimental que amplia alcance de recursos originalmente exclusivos da rival.

O que mudou: Ray Reconstruction e mais chegam às Radeon

A versão 0.8.0 do DLSS-NR-on-AMD inclui suporte para DLSS Ray Reconstruction, a técnica que usa redes neurais para substituir denoisers tradicionais de ray tracing, além de trazer a DLSS Super Resolution 4.5 e formas de Frame Generation, incluindo Multi Frame Generation de até 4X.

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O projeto não replica simplesmente as instruções de runtime da NVIDIA: adotou uma implementação própria do runtime neural, com kernels HIP e layouts de memória adaptados às arquiteturas AMD, segundo a documentação do release. Usuários precisam fornecer suas próprias DLLs da NVIDIA para ativar as funções.

Versão 0.8.0 do DLSS‑NR‑on‑AMD amplia suporte para RDNA 3 e RDNA 4 e inclui DLSS Ray Reconstruction, DLSS Super Resolution 4.5 e Multi Frame Generation até 4X.

Compatibilidade, requisitos e resultados iniciais

O desenvolvedor listou Windows 11 e AMD Adrenalin 26.1.1 ou superior entre os requisitos; a ativação de Frame Generation ainda pode exigir spoofing de GPU e os inputs específicos do DLSS FG. O suporte a RDNA 2 segue em fase experimental, com recursos adicionais previstos para releases futuros.

Resultados comunitários mostraram a reconstrução de raios rodando em um sistema com AMD Radeon RX 9070 XT e Ryzen 7 9700X a 1440p com Path Tracing ativado; um usuário relatou ausência de perda de desempenho nesse teste pontual, enquanto relatos adicionais apontam variação conforme configuração e jogo.

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O que você acha? Você acredita que esse tipo de mod deve ganhar espaço entre jogadores que usam Radeon? Para acompanhar mais, acesse nossa editoria.

Foto: Divulgação

Perguntas Frequentes

Como o DLSS-NR-on-AMD permite rodar o NVIDIA DLSS Ray Reconstruction em GPUs Radeon?

NVIDIA DLSS, via o projeto DLSS-NR-on-AMD v0.8.0, é executado usando uma implementação customizada do runtime neural que inclui kernels HIP e layouts de memória adaptados às GPUs AMD. A versão 0.8.0 integra DLSS Ray Reconstruction, SR 4.5 e MFG, mas exige que o usuário importe as DLLs oficiais da NVIDIA e rode em Windows 11.

Quais GPUs Radeon e requisitos mínimos o DLSS-NR-on-AMD v0.8.0 suporta?

NVIDIA DLSS, por meio do DLSS-NR-on-AMD v0.8.0, oferece suporte oficial para arquiteturas RDNA 3 e RDNA 4, com suporte experimental a RDNA 2. Os requisitos citados incluem Windows 11 e AMD Adrenalin 26.1.1 ou superior; Frame Generation pode requerer GPU spoofing e os inputs específicos do DLSS FG, além das DLLs da NVIDIA.

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Que desempenho foi observado ao ativar o NVIDIA DLSS Ray Reconstruction em jogos como Cyberpunk 2077?

NVIDIA DLSS mostrou-se funcional em um teste comunitário com Cyberpunk 2077 rodando em uma Radeon RX 9070 XT emparelhada a um Ryzen 7 9700X, a 1440p com Path Tracing, onde um usuário relatou zero perda de desempenho ao habilitar Ray Reconstruction. Esse resultado é inicial e a performance pode variar conforme jogo e configuração.

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POR Mariana Costa
Mariana Costa

Editora de conteúdo e atualização de notícias | Mariana Costa atua na produção, apuração e atualização de conteúdos do Diário da Mídia. Especializada em entretenimento, televisão, streaming, celebridades e tendências digitais, acompanha os principais acontecimentos em tempo real para entregar notícias precisas, contextualizadas e relevantes aos leitores.

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