DLSS 5: Un modder usa dos tarjetas gráficas para mejorar el rendimiento

La implementación de DLSS 5 de NVIDIA, centrada en el Neural Rendering, ha generado un intenso debate técnico debido a su elevado impacto en el rendimiento, que puede alcanzar pérdidas de entre el 50 y el 60 % en los juegos compatibles. Ante este escenario, un desarrollador ha creado mgpu_bridge, una solución experimental para ReShade que permite utilizar una segunda tarjeta gráfica para aliviar la carga de trabajo del sistema.

Representación de la tecnología DLSS de NVIDIA

Cómo funciona la descarga de procesamiento mediante mgpu_bridge

El funcionamiento técnico de esta herramienta se basa en una división de tareas entre dos adaptadores gráficos. La GPU principal se encarga de renderizar la información visual base, mientras que la tarjeta secundaria procesa exclusivamente la capa de inteligencia artificial del Neural Rendering. Al delegar esta carga computacional, la tarjeta principal puede mantener una tasa de fotogramas por segundo más estable.

Esta configuración ha sido probada con éxito en equipos equipados con tarjetas como la RTX 5060 Ti. Sin embargo, su implementación actual presenta limitaciones significativas que la alejan de ser una solución para el usuario promedio. Entre los requisitos técnicos, destaca la necesidad de utilizar dos monitores para que el procesamiento se realice correctamente, ya que el sistema operativo requiere que el segundo adaptador gráfico gestione la salida de vídeo del fotograma procesado.

Detalle técnico sobre el procesamiento neuronal

Limitaciones y riesgos de esta solución

Es importante señalar que esta herramienta se encuentra en una fase muy temprana de desarrollo. Además de requerir hardware adicional, el autor recomienda precaución al ejecutar el código. Al tratarse de una implementación basada en ReShade y no en una integración nativa de los controladores de NVIDIA, el resultado visual puede diferir del esperado en la implementación oficial de DLSS 5. Por ahora, el sector continúa a la espera de futuras optimizaciones por parte de NVIDIA para mejorar el rendimiento de esta tecnología sin necesidad de configuraciones hardware externas.

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