Nvidia’nın DLSS 5 teknolojisi için geliştirilen deneysel bir mod, oyunun ana işleme yükü ile yapay zekâ tabanlı görüntü işleme aşamasını iki ayrı ekran kartına bölerek dikkat çekti. Geliştirici Marcelo Guibout’un paylaştığı gösterimde, oyun bir GPU’da çalışırken DLSS 5’in neural rendering kısmı ikinci GPU’ya aktarılıyor; böylece özellikle bu aşamanın yarattığı yük ana karttan alınmış oluyor.
Paylaşılan sonuçlara göre bu yaklaşım, neural rendering açık senaryolarda performansı belirgin biçimde yükseltebiliyor. Ancak bu bir resmî Nvidia özelliği değil; geliştiricinin teknik gösterimi ve GitHub üzerinden erişilebilen deneysel bir proje söz konusu.
Nasıl çalışıyor?
Çözüm, ReShade eklentisi olarak hazırlanan MGPU Bridge adlı araçla çalışıyor. Mantık şu: Oyun ilk ekran kartında kareyi normal şekilde oluşturuyor, ardından tamamlanmış görüntü ikinci ekran kartına gönderiliyor. DLSS 5’in neural rendering işlemi burada uygulanıyor ve sonuç doğrudan ikinci karta bağlı ekranda gösteriliyor.
Bu yaklaşımın önemli farkı, klasik çoklu GPU yöntemleri gibi kare oluşturma işini iki kart arasında paylaşmaması. Yani bu, eski SLI mantığının geri dönüşü değil. Daha çok geçmişte bazı sistemlerde fizik hesaplamaları için ayrı bir PhysX kartı kullanılmasına benzeyen bir iş bölümü sunuyor.
Gösterimde hangi sonuçlar paylaşıldı?
Geliştirici, bunun bir kıyaslama çalışması değil teknik gösterim olduğunu özellikle vurguluyor. Yine de paylaşılan veriler, ikinci GPU’ya taşınan neural post-processing yükünün performans kazanımı sağladığını gösteriyor. The Blood of Dawnwalker için yapılan 1080p demoda, bazı modlarda artışın yüzde 127’ye kadar çıktığı aktarıldı.
Bir başka dikkat çekici nokta da sıcaklık tarafında. Neural rendering yükü ana ekran kartından alındığında, oyunu işleyen kartın 21 derece daha serin çalıştığı paylaşıldı. Bu da performans kadar termal yük açısından da potansiyel bir avantaj anlamına geliyor.
Sınırlamalar ve pratikteki karşılığı
Bu çözüm günlük kullanım için kusursuz görünmüyor. En büyük sınırlamalardan biri ikinci bir ekran gerektirmesi. Ayrıca görüntü zinciri uzadığı için ekran gecikmesinin iki katına çıktığı belirtiliyor. Bu nedenle yöntem, özellikle rekabetçi oyunlar için değil, daha çok teknik meraklılara ve deneysel kurulumlara hitap ediyor.
Gösterimde bir sistemde Ryzen 7 7800X3D, 32 GB DDR5 bellek ve iki adet RTX 5060 Ti 16 GB kullanıldı. İkinci demoda ise Ryzen 5 5600 tabanlı daha mütevazı bir sistemin tercih edilmesi, çözümün yalnızca en üst düzey donanımlarla sınırlı olmayabileceğine işaret ediyor. Yine de hangi oyunlarda ne kadar verim alınacağına dair kapsamlı ve bağımsız testler henüz paylaşılmış değil.
Sonuç olarak burada görülen şey, Nvidia’nın resmî yol haritasından çok meraklı geliştiricilerin donanımı farklı biçimlerde kullanma çabası. Eğer benzer fikirler daha olgun araçlara dönüşürse, gelecekte yapay zekâ tabanlı görüntü işleme yükünün ayrı donanımlara dağıtılması daha ciddi biçimde tartışılabilir.
