सार:
NVIDIA की नई पीढ़ी DLSS 5 न्यूरल रेंडरिंग तकनीक के आगमन के साथ, पीसी गेमिंग हार्डवेयर समुदाय ने एक बार फिर अद्भुत लोक तकनीकी रचनात्मकता का प्रदर्शन किया। एक डेवलपर ने हाल ही में एक अभूतपूर्व रीशेड प्लग-इन मॉड बनाया है, जिसने लंबे समय से निष्क्रिय मल्टी-ग्राफिक्स कार्ड समानांतर (मल्टी-जीपीयू) ऑपरेटिंग मोड को मुख्यधारा के खिलाड़ियों के क्षितिज में सफलतापूर्वक वापस ला दिया है।
यह समाधान अत्यधिक हार्डवेयर प्रदर्शन का उपभोग करने वाले डीएलएसएस 5 न्यूरल पोस्ट-प्रोसेसिंग कार्यों को पूरी तरह से हटा देता है और उन्हें दूसरे स्वतंत्र ग्राफिक्स कार्ड में स्थानांतरित कर देता है। यह न केवल मुख्य रेंडरिंग ग्राफिक्स कार्ड पर बोझ से राहत देता है, बल्कि कुछ परीक्षण परिदृश्यों में 127% तक की महत्वपूर्ण फ्रेम दर छलांग भी प्राप्त करता है।
लंबे समय से, ड्राइवर अनुकूलन, क्रॉस-कोर सिंक्रोनाइज़ेशन देरी और माइक्रो-स्टटरिंग मुद्दों में कठिनाई के कारण NVIDIA की SLI और क्रॉसफ़ायर जैसी डुअल-कार्ड समानांतर तकनीकों को मुख्यधारा के गेम और हार्डवेयर निर्माताओं द्वारा धीरे-धीरे छोड़ दिया गया है। हालाँकि, हालांकि NVIDIA की नवीनतम DLSS 5 न्यूरल रेंडरिंग (DLSS-NR) तकनीक अपने जटिल पूर्ण-फ्रेम AI पोस्ट-प्रोसेसिंग पाइपलाइन के कारण बेहद चौंकाने वाली छवि गुणवत्ता पुनर्जीवन प्रभाव लाती है, आधिकारिक परीक्षणों से पता चलता है कि जब इसे चालू किया जाता है, तो यह अक्सर पारंपरिक रैस्टर और रे ट्रेसिंग प्रदर्शन को 50% या उससे अधिक की चट्टान जैसी फ्रेम दर की गिरावट का कारण बनता है। उच्च कंप्यूटिंग शक्ति दंड का मतलब है कि जब खिलाड़ी सुपर-रिज़ॉल्यूशन चालू करते हैं, तब भी अधिकांश प्रदर्शन बोनस भारी एआई फ़िल्टरिंग गणनाओं द्वारा पूरी तरह से निगल लिया जाएगा।
इस प्रदर्शन गतिरोध को तोड़ने के लिए, डेवलपर मार्सेलो गिबुट ने "एमजीपीयू ब्रिज" नामक एक स्व-विकसित ऐड-ऑन बनाने के लिए डीएलएसएस 5 की अनूठी पाइपलाइन सुविधाओं का लाभ उठाया। पारंपरिक एसएलआई के विपरीत, जिसके लिए दो ग्राफिक्स कार्डों को अत्यधिक समन्वित और वैकल्पिक रूप से प्रस्तुत करने की आवश्यकता होती है, डीएलएसएस 5 तंत्रिका प्रतिपादन संपूर्ण ग्राफिक्स पाइपलाइन के अंत में होता है। इसका सार प्रस्तुत की गई पूरी तस्वीर प्राप्त करना है, और फिर एआई मॉडल द्वारा पुनर्निर्माण के बाद अंतिम तस्वीर सामने लाना है। इस तंत्र की मदद से, यह मॉड मुख्य ग्राफिक्स कार्ड को गेम के 3डी मूल दृश्य को प्रस्तुत करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है, और फिर पीसीआईई बस के माध्यम से वास्तविक समय में प्रदान किए गए फ्रेम डेटा को द्वितीयक ग्राफिक्स कार्ड में स्थानांतरित करता है; सेकेंडरी कार्ड फ्रेम को संभालने के लिए एक स्वतंत्र Direct3D 12 डिवाइस बनाता है और स्वतंत्र रूप से DLSS-NR न्यूरल नेटवर्क गणना करता है, और अंत में सेकेंडरी कार्ड के स्वयं के डिस्प्ले इंटरफ़ेस से छवि को सीधे मॉनिटर पर आउटपुट करता है।
दो Nvidia RTX 5060 Ti 16GB ग्राफ़िक्स कार्ड के साथ जोड़े गए AMD Ryzen 7 7800X3D प्रोसेसर से युक्त एक परीक्षण प्लेटफ़ॉर्म पर, श्रम आर्किटेक्चर के इस दोहरे कार्ड डिवीजन ने अद्भुत प्रदर्शन रिलीज़ का प्रदर्शन किया। चूँकि मुख्य कार्ड तंत्रिका प्रतिपादन के उच्च भार से पूरी तरह मुक्त है, तापमान और बिजली की खपत काफी कम हो जाती है। "साइबरपंक 2077" और कई जटिल प्रौद्योगिकी प्रदर्शनों में, न्यूरल रेंडरिंग के साथ गेम फ्रेम दर एकल-कार्ड ऑपरेशन की तुलना में 127% तक बढ़ गई, जिससे न्यूरल रेंडरिंग के कारण होने वाले प्रदर्शन नुकसान को लगभग कम कर दिया गया। चूंकि छवि सीधे सेकेंडरी कार्ड से स्क्रीन पर आउटपुट होती है, ट्रांसमिशन ओवरहेड और PCIe बस में डेटा के सेकेंडरी ट्रांसमिशन के कारण होने वाली अतिरिक्त हानि से बचा जाता है।
हालाँकि, यह तकनीक फिलहाल मुफ़्त नहीं है। विश्लेषण में बताया गया है कि चूंकि फ्रेम डेटा को दो ग्राफिक्स कार्ड और पूर्ण अतुल्यकालिक गणनाओं के बीच PCIe बस में स्थानांतरित किया जाना चाहिए, इसलिए स्क्रीन का समग्र एंड-टू-एंड डिस्प्ले विलंब एक निश्चित सीमा तक बढ़ जाएगा। इसका इंटरैक्टिव अनुभव प्रदर्शन फ्रेम जनरेशन तकनीक के समान है, और धीमी गति वाली क्रियाओं या भारी इमर्सिव छवि गुणवत्ता-उन्मुख स्टैंड-अलोन मास्टरपीस के लिए अधिक उपयुक्त है। बहरहाल, उद्योग में वरिष्ठ हार्डवेयर उत्साही लोगों द्वारा इस कार्य मोड की व्यापक रूप से "स्वतंत्र PhysX भौतिक कार्ड मोड" के आधुनिक संस्करण के रूप में प्रशंसा की जाती है। यह न केवल उन उत्साही लोगों के लिए एक नई दिशा की ओर इशारा करता है, जिनके पास निष्क्रिय ग्राफिक्स कार्ड हैं या उनका सर्वोत्तम उपयोग करने के लिए पुराने ग्राफिक्स कार्ड को अपग्रेड करते हैं, बल्कि ग्राफिक्स कार्ड निर्माताओं को भविष्य के अल्ट्रा-हैवी एंड-साइड एआई ग्राफिक्स रेंडरिंग से निपटने के लिए विषम मल्टी-कोर सहयोग का उपयोग करने की असीमित क्षमता भी दिखाता है।
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