DLSS 5 chạy trên GPU AMD: thành tựu kỹ thuật nhưng trả giá bằng hiệu năng

Một nhóm phát triển độc lập vừa chứng minh: mô hình Neural Rendering mới nhất của Nvidia có thể vận hành trên phần cứng Radeon. Dù vậy, kết quả thực tế cho thấy đây là một bước tiến kỹ thuật nhiều ý nghĩa hơn là một giải pháp sẵn sàng cho game thủ.

Tóm tắt tình hình: DLSS 5 tới tay cộng đồng mod

DLSS 5 Neural Rendering ban đầu được đưa vào NBA 2K27 và dự kiến hướng tới dòng GeForce RTX 50, với RTX 40 nhận hỗ trợ ở giai đoạn sau. Ngay sau khi công nghệ xuất hiện, một tác giả mod tên danielblnc đã phát triển công cụ mang tên DLSS-NR-on-AMD, cho phép đưa DLSS 5 chạy trên card Radeon dựa trên kiến trúc RDNA 4 và một vài mẫu RDNA 3.

Những con số hiệu năng hiện tại

Các thử nghiệm ban đầu cho thấy độ khó khi ép một công nghệ tối ưu cho phần cứng Nvidia vào GPU AMD. Với Cyberpunk 2077, Radeon RX 9070 XT khi bật DLSS 5 đạt khoảng 33 FPS ở 1080p—một mức cải thiện so với con số xuất phát 28–30 FPS nhưng vẫn thấp so với kỳ vọng cho một GPU mạnh của AMD.

Các kết quả còn khác biệt đáng kể tùy hệ thống và cấu hình. Một thử nghiệm được trích dẫn bởi Tom’s Hardware cho thấy FPS có thể giảm từ trên 80 xuống còn khoảng 11–12 sau khi bật DLSS 5. Trong khi đó, một người dùng trên Reddit báo cáo hệ thống của họ giảm từ khoảng 120 FPS xuống còn 30 FPS. Những biến động này phản ánh ảnh hưởng lớn về khối lượng tính toán mà DLSS 5 đặt lên GPU không được thiết kế chuyên dụng cho tác vụ đó.

Tại sao hiệu năng kém? Vấn đề không chỉ là gõ lại mã CUDA

Một điểm quan trọng cần hiểu là DLSS-NR-on-AMD không đơn giản là chạy lại mã CUDA của Nvidia trên phần cứng AMD. Nhóm phát triển đã viết lại phần thực thi mạng thần kinh, sử dụng các kernel HIP, bố trí lại vùng nhớ và tích hợp các thành phần cần thiết vào luồng đồ họa của trò chơi.

Về mặt dữ liệu, một số GPU Radeon mới (RDNA 4) đã hỗ trợ định dạng tính toán FP8, điều giúp chúng đủ khả năng biểu diễn các phép toán AI hiện đại. Tuy nhiên, DLSS 5 của Nvidia được tối ưu để tận dụng Tensor Core — bộ nhân xử lý chuyên dụng cho AI trên GPU GeForce. Khi các phép tính AI được chuyển sang backend khác, Radeon phải thực hiện nhiều thao tác bổ sung; điều này sinh ra overhead và kéo tụt tốc độ khung hình.

Phạm vi hỗ trợ và những hạn chế hiện tại

DLSS-NR-on-AMD hiện chỉ hoạt động với trò chơi DirectX 12 đã tích hợp FSR. Công cụ chạy trên Windows 11, yêu cầu driver AMD Adrenalin 26.1.1 trở lên và trò chơi phải có FSR sẵn. Vulkan chưa được hỗ trợ ngay lập tức nhưng nằm trong lộ trình phát triển.

Phiên bản hiện ưu tiên cho dòng RX 9000 và đã thử nghiệm đầy đủ trên RX 9070 XT. RX 7000 nói chung có thể chạy nhưng do thiếu hỗ trợ FP8 giống RDNA 4, hiệu năng dự đoán sẽ kém hơn. Những card Radeon đời cũ hiện chưa được hỗ trợ.

Một hạn chế thực tế quan trọng khác: công cụ can thiệp vào luồng đồ họa và chèn thư viện bên thứ ba, nên không tương thích với những trò chơi bắt buộc bật hệ thống chống gian lận. Việc thêm thư viện hay thay đổi xử lý đồ họa có thể bị phần mềm anti-cheat coi là hành vi không hợp lệ.

Vấn đề an toàn và cách phát hành hiện nay

Với tình trạng mã nguồn thực thi chưa được công khai hoàn toàn, tác giả phân phối tệp cài đặt dạng EXE. Nhà phát triển nhấn mạnh công cụ không được Nvidia hay AMD chứng thực; người dùng phải chịu rủi ro khi chạy file tải từ Internet. Một số người đã thấy Windows Defender cách ly tệp cài đặt với cảnh báo Trojan — hiện tượng không khẳng định có mã độc, nhưng là lý do để thận trọng.

Về mặt bản quyền, dự án yêu cầu người dùng tự cung cấp thư viện DLSS 5 từ một trò chơi hỗ trợ hợp pháp; công cụ không chứa mã hay dữ liệu trực tiếp của Nvidia mà được mô tả là một bản tái triển khai độc lập.

Đánh giá: thử nghiệm kỹ thuật hay giải pháp cho game thủ?

Ở thời điểm này, DLSS-NR-on-AMD là một bằng chứng kỹ thuật ấn tượng: nó cho thấy về mặt kiến trúc, GPU AMD có thể thực thi mô hình Neural Rendering của Nvidia. Tuy nhiên, thực tiễn sử dụng trong game còn nhiều rào cản. Việc đổi hiệu năng lớn để có được tính năng này khiến trải nghiệm chưa đủ hấp dẫn đối với đa số người chơi.

Một điểm sáng là hiệu suất từng bước được tối ưu: bản đầu tiên đạt khoảng 28 FPS, và phiên bản mới đã tiến lên ~33 FPS trên RX 9070 XT. Nếu xu hướng tối ưu tiếp tục, khoảng cách có thể được thu hẹp. Dù vậy, mục tiêu của tác giả là đạt hiệu năng tương đương RTX 5070 Ti và hành trình ấy vẫn còn rất dài.

Những điều người dùng nên cân nhắc

• Không thử nghiệm trên máy chứa dữ liệu quan trọng: do tệp thực thi chưa được công khai mã nguồn và có thể bị phần mềm bảo mật cảnh báo.
• Kiểm tra tương thích trò chơi: chỉ những tựa DX12 có FSR mới có khả năng chạy công cụ.
• Hiểu rõ rủi ro với anti-cheat: việc chèn thư viện vào luồng xử lý đồ họa có thể vi phạm chính sách chống gian lận.
• Đo đạc kỳ vọng: hiện đây phù hợp cho người quan tâm nghiên cứu kỹ thuật hơn là người tìm trải nghiệm chơi mượt.

Câu hỏi thường gặp

DLSS-NR-on-AMD có hợp pháp không?

Dự án không chứa mã DLSS 5 của Nvidia; tác giả yêu cầu người dùng tự cung cấp thư viện DLSS 5 từ một trò chơi mà họ sở hữu hợp pháp. Vấn đề pháp lý phụ thuộc vào cách bạn lấy và sử dụng các thư viện đó, nên cần thận trọng.

Tôi có nên cài công cụ này trên máy chính không?

Không khuyến nghị cài trên hệ thống chứa dữ liệu quan trọng. Tệp hiện được phân phối dưới dạng EXE và chưa công bố mã nguồn đầy đủ; một số trình bảo mật đã cảnh báo tệp có thể chứa trojan — điều này thường xảy ra với phần mềm mod can thiệp sâu, nhưng vẫn là rủi ro thực tế.

DLSS 5 trên AMD có tương thích với mọi GPU Radeon không?

Không. Hiện công cụ chủ yếu hướng tới RDNA 4 (RX 9000) và có thể chạy trên một số mẫu RDNA 3, nhưng card cũ hơn chưa được hỗ trợ. RX 7000 có thể chạy nhưng hiệu năng dự kiến thấp hơn vì thiếu một số tính năng tính toán như FP8.

Kết luận

Việc đưa DLSS 5 chạy trên GPU AMD là một mốc kỹ thuật đáng chú ý, mở ra câu hỏi về khả năng tương thích giữa các hệ sinh thái phần cứng và phần mềm AI. Song ở trạng thái hiện tại, đây vẫn là một thử nghiệm nhiều hơn là một tính năng thiết thực cho đại đa số người dùng. Nếu bạn tò mò về mặt công nghệ, dự án là nguồn học quý; nếu bạn tìm sự ổn định và hiệu năng chơi game, giải pháp chính thức từ nhà sản xuất vẫn là lựa chọn an toàn hơn.

Để mở rộng sang những hướng chăm sóc cá nhân sau trải nghiệm công nghệ căng thẳng, bạn có thể đọc tiếp bài về cách phục hồi hiệu quả sau khi say; bài viết này đưa ra lộ trình thực tế giúp bù nước, chọn thực phẩm và biết khi nào cần hỗ trợ y tế, rất hữu ích cho ngày sau buổi nhậu. Tham khảo thêm tại lộ trình an toàn hồi phục sau say.

Nếu bạn quan tâm đến cách các nhà phát triển lớn đối mặt với việc ứng dụng AI trong sản xuất game, có một phân tích thú vị về quyết định của Rockstar khi khẳng định không dùng generative AI cho phần chơi đơn của GTA VI; bài viết phân tích lý do và hệ quả dài hạn, đáng đọc để hiểu bối cảnh công nghiệp. Xem chi tiết tại phân tích quyết định của Rockstar về AI.

Và nếu chủ đề về chi phí vận hành khi tích hợp AI trên nền tảng miễn phí thu hút bạn, bài phân tích về cách AI thay đổi mô hình chi phí của Canva giải thích vì sao người dùng miễn phí có thể trở thành gánh nặng tài chính cho nhà cung cấp. Bài viết mở rộng góc nhìn giúp nắm hệ quả chiến lược tại tác động chi phí AI trên nền tảng miễn phí của Canva.