Экспериментальный MGPU Bridge выносит нейросетевой этап DLSS 5 на вторую видеокарту

Разработчик Марсело Гибут опубликовал исследовательское дополнение MGPU Bridge для ReShade, распределяющее рендеринг игры и нейросетевую обработку между двумя видеокартами. Это не аналог SLI и не нативная интеграция DLSS 5 от Nvidia: вторая GPU получает уже готовый кадр и обрабатывает его библиотеками DLSS Neural Rendering.

Разработчик Марсело Гибут, публикующий код под псевдонимом maohgad-web, представил открытый исследовательский проект Neural Coprocessor. Его основной компонент — дополнение MGPU Bridge для платформы постобработки ReShade, позволяющее выполнять нейросетевой этап DLSS на отдельной видеокарте.

В играх на DirectX 12 дополнение определяет GPU, используемую для рендеринга, создаёт устройство D3D12 на втором адаптере и копирует туда завершённые кадры через разделяемую между адаптерами память. Вторая видеокарта выполняет DLSS Neural Rendering с помощью библиотек Nvidia NGX и выводит результат на подключённый к ней монитор. В отличие от SLI, работа над одним кадром не разделяется между GPU.

Основные замеры проведены в The Blood of Dawnwalker при разрешении 1920 × 1080 на двух GeForce RTX 5060 Ti с 16 Гбайт памяти. В режиме DLSS Performance частота рендеринга игры составляла 59 кадров/с при выполнении нейросетевого этапа на основной карте и 106–107 кадров/с после переноса на вторую; без этого этапа система обеспечивала 127–131 кадр/с. Cyberpunk 2077 использовалась только для проверки совместимости, стабильности и энергопотребления, а не для получения сравнительных результатов.

Автор подчёркивает, что MGPU Bridge остаётся экспериментальным кодом, а не продуктом или официальной функцией Nvidia. Для работы нужны ReShade 6.8.0 или новее с поддержкой дополнений, игра на DirectX 12 и в текущей конфигурации два монитора. Качество изображения и полная задержка от ввода до вывода не измерялись, генерация кадров не протестирована, а модуль не получает из игрового движка данные о глубине и векторы движения, доступные нативной интеграции DLSS 5.