Mit der offiziellen Veröffentlichung von DLSS 5 Neural Rendering hat NVIDIA einen bedeutenden Schritt in Richtung fotorealistische Beleuchtung in Spielen gemacht. Offiziell kommt die Technik bislang nur in einem einzigen Titel zum Einsatz – NBA 2K27 – doch weil DLSS 5 bereits vor dem offiziellen Debüt durchgesickert ist, experimentieren Modder und PC-Spieler weltweit damit und integrieren es nach und nach in verschiedenste Games. Die Kehrseite der Medaille: Die Aktivierung von DLSS 5 fordert selbst auf einer GeForce RTX 5090 einen massiven Performance-Tribut von rund 60 Prozent.
Neural Coprocessor: Die Wiedergeburt der Multi-GPU-Ära für DLSS 5
Während NVIDIA selbst noch an Performance-Optimierungen für DLSS 5 arbeitet, haben Modder eine eigene, unkonventionelle Lösung gefunden. Der Entwickler Marcelo Guibout hat eine Mod namens Neural Coprocessor veröffentlicht, die eine verblüffende Idee aus der Vergangenheit aufgreift: die Auslagerung der rechenintensiven Neural Rendering-Pipeline auf eine zweite, dedizierte Grafikkarte. In einer praktischen Demonstration verband Guibout zwei GeForce RTX 5060 Ti mit 16 GB VRAM über PCIe 5.0 x8 auf einem Mainboard – und erweckte damit den Geist der SLI- und CrossFire-Ära zu neuem Leben.
Anders als beim klassischen SLI, bei dem beide GPUs gleichzeitig an einem Frame arbeiten und die Last teilen, verfolgt Neural Coprocessor einen klar getrennten Ansatz: Die erste GPU rendert das Spiel in seiner Gesamtheit, während die zweite GPU ausschließlich den finalen DLSS-5-Neural-Rendering-Durchlauf übernimmt. Die zweite Karte wendet die neuronalen Berechnungen an und gibt den fertigen, nachgeschärften Frame aus. Diese Entkopplung bringt eine spezifische Latenz mit sich, da der Frame über die zweite Karte ausgegeben wird, bietet aber einen entscheidenden Vorteil: Die Performance-Einbußen durch DLSS 5 sind nicht mehr an die Ausgabeauflösung von DLSS Super Resolution gebunden.
Wie die Auslagerung die Framerate steigert
Der eigentliche Performance-Gewinn entsteht dadurch, dass die Haupt-GPU von der extrem aufwendigen neuronalen Berechnung entlastet wird. Statt dass ein einzelner Chip sowohl die Geometrie, Texturen und Shader als auch die KI-gestützte Neuralbeleuchtung verarbeiten muss, teilen sich zwei Karten die Arbeit. Die erste GPU arbeitet ohne DLSS-5-Last und liefert somit eine höhere Rohbildrate. Die zweite GPU, die für nichts anderes zuständig ist als den DLSS-5-Durchlauf, kann diesen ohne konkurrierende Arbeitslasten bewältigen. Der modulare Aufbau erinnert weniger an ein klassisches SLI-Setup, sondern vielmehr an eine spezialisierte Beschleunigerkarte – ähnlich wie PhysX-Beschleuniger oder dedizierte KI-Beschleuniger, nur dass die zweite GPU hier ein vollwertiger Grafikchip ist.
Verfügbarkeit und praktische Anwendung
Die Mod trägt den treffenden Namen Neural Coprocessor und steht als ReShade-Add-on auf GitHub zur Verfügung. Voraussetzung ist der Besitz einer zweiten GeForce-RTX-50-Serie-GPU sowie die Nutzung von DLSS 5. Der Entwickler demonstrierte das Setup in Cyberpunk 2077, was belegt, dass die Mod nicht auf die offiziell unterstützten Titel beschränkt ist. Angesichts der Tatsache, dass Modder DLSS 5 bereits in zahlreiche Spiele eingeschleust haben, eröffnet Neural Coprocessor für Besitzer eines dualen GPU-Setups eine neue Möglichkeit, die KI-gestützte Beleuchtung ohne prohibitive Performance-Nachteile zu nutzen.
Warum DLSS 5 auf einer einzelnen GPU so leistungshungrig ist
Der grundlegende Performance-Overhead von DLSS 5 Neural Rendering liegt in der Natur der Technologie selbst. Anders als klassische Upscaling-Verfahren, die auf algebraischen und räumlichen Operationen basieren, führt Neural Rendering eine komplette neuronale Netzwerkberechnung für die Beleuchtung durch. Diese Berechnung skaliert nicht linear mit der Ausgabeauflösung von DLSS Super Resolution, sondern stellt einen eigenständigen, hochkomplexen Prozess dar. Selbst auf der Flaggschiff-GPU GeForce RTX 5090 bleibt dieser Aufwand enorm. Neural Coprocessor umgeht dieses Problem elegant, indem es den neuronalen Beleuchtungsdurchlauf physisch von der Hauptkarte entkoppelt.
Entkopplung der Arbeitslasten als effizienter Ansatz
Die logische Weiterentwicklung dieser Idee könnte in Zukunft dazu führen, dass dedizierte KI-Beschleuniger oder sogar speziell für neuronale Beleuchtung optimierte GPU-Chiplet-Architekturen zum Einsatz kommen. Der manuelle und hardwareintensive Ansatz von Neural Coprocessor mag für den Durchschnittsspieler unpraktisch sein, illustriert aber eindrucksvoll, wie modulare und spezialisierte Hardware-Architekturen die Performance von KI-gestützten Rendering-Techniken drastisch steigern können. Für Enthusiasten und Technikliebhaber, die noch eine zweite Karte der RTX-50-Serie besitzen, bietet Neural Coprocessor eine faszinierende Möglichkeit, das volle Potential von DLSS 5 zu erkunden – und gleichzeitig einen Blick auf eine mögliche Zukunft der Grafikhardware zu werfen, in der Spezialisierung und Auslagerung wieder eine größere Rolle spielen.
