零、前情提要

事情要从2026年9月说起

2026年9月1日，NVIDIA正式公布了DLSS 5

哇我有两个技术，台下的人欣喜若狂，老黄！老黄！

这次的DLSS跟过去我们熟悉的DLSS Super Resolution、Ray Reconstruction已经不完全是一回事

过去的DLSS，核心思想大致还是：

“游戏先渲染一些东西，我再利用神经网络把这些东西重建得更好”

而DLSS 5迈得更远

NVIDIA把它称为3D-Guided Neural Rendering

根据NVIDIA Research的介绍，DLSS 5使用一个面向实时高分辨率渲染的单步像素空间扩散模型（one-step pixel-space diffusion model）。模型在推理时会参考当前渲染帧、游戏引擎提供的运动矢量、跨帧 temporal state，以及艺术方向参数，最后直接参与生成玩家看到的最终画面外观

换句话说，以前：

显卡负责画 → DLSS 帮你修

现在：

显卡负责画一个基础 → DLSS 开始自己动笔

厉不厉害你老黄

NVIDIA 甚至明确表示，这是第一代不再只是“重建更昂贵传统渲染结果”，而是直接生成最终显示外观的 DLSS 技术。目前官方运行平台依然是我们的获奖选手GeForce RTX 50系列

于是黄世凯站上城楼，大手一挥：

此乃我 RTX 正统！
Tensor Core 所至，皆为 DLSS 王土！

天下群众纷纷点头

毕竟这么多年下来：RTX 是你家的。Tensor Core 是你家的。NGX 也是你家的。DLSS 当然也是你家的

直到几天之后——

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一、根据地里突然升起了一面Radeon红旗

GitHub 上突然出现了一个非常朴实无华、但标题已经足够让人血压升高的项目：

DLSS-NR-on-AMD

README 第一行就写着：

Run DLSS 5 Neural Rendering on AMD Radeon RX 9000 (RDNA4) cards

人话：

让 AMD Radeon RX 9000 跑 DLSS 5 Neural Rendering

我第一次看到这玩意时脑子里大概只有：

啊？

再看一眼：

啊？？？

AMD？DLSS？

这两个单词是怎么出现在同一个句子里的？

苏妈到底是什么时候跟皮衣黄把证领了？

然后你继续往下面看

它甚至不是一张证明“Hello World”的技术截图

项目作者目前要求 Windows 11、DirectX 12 游戏、FSR，以及 AMD Radeon RX 9000 系列显卡。经过测试的游戏包括《赛博朋克 2077》和 GTA V Enhanced。玩家还需要自行提供正版游戏中的nvngx_dlssnr.dll。

启动游戏之后：开 FSR。

然后：跑 DLSS 5 Neural Rendering

……

这一刻，显卡历史进入了一个非常抽象的阶段：

AMD的FSR正在给NVIDIA的DLSS 5喂数据，最终计算却由 AMD GPU完成

苏独秀：

我？
青天大老爷冤枉啊！我什么时候发动革命了？

社区：

没关系，我们替你发动了。

这场革命的发源地当然还是我们老生常谈的......

硬件界黄埔军校——《電馭叛客 2077》

也就是那个每当显卡厂商、CPU 厂商、SSD 厂商、散热器厂商，乃至电源厂商有什么新东西，都恨不得先拉进去跑两圈的《赛博朋克 2077》

这游戏在硬件圈的地位已经不是游戏了

它更像：

硬件界全国统一显卡公务员考试指定考场

新显卡出来？那我们跑个《電馭叛客 2077》吧！

新超分出来？那我们跑个《電馭叛客 2077》吧！

新光追出来？那我们也跑个《電馭叛客 2077》吧！

现在连：

AMD 跑 NVIDIA 神经渲染

都要先去《電馭叛客 2077》报到

只能说：不愧是硬件界黄埔军校。毕业生遍布GPU各大战线

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二、苏独秀：我什么时候发动革命了？

这件事最抽象的地方在于：

项目不是让 AMD “原生支持 DLSS”。也不是 AMD 驱动突然觉醒

更不是 RX 9070 XT 某个晶体管半夜发现：原来我祖上姓 GeForce！

真正发生的事情，更接近：

社区开始尝试把 DLSS 的模型能力和 NVIDIA 自己的执行后端拆开

也就是说，以前：

DLSS 模型
   ↓
NVIDIA Runtime
   ↓
Tensor Core
   ↓
GeForce RTX

现在社区想干的是：

DLSS 模型
   ↓
自己重新做执行路径
   ↓
HIP/AMD GPU Compute
   ↓
Radeon

重点来了，这不是：

AMD的RDNA突然顿悟学会了CUDA

而是：

有人开始想办法让原本服务于NVIDIA平台的神经网络，在AMD GPU上执行

这俩概念还是差别很大

于是整个事件的性质也从：

苏妈和老黄是不是私下合作了？

变成：

社区群众绕过双方，自己开了个会

AMD：

我只是卖显卡的

NVIDIA：

我只是训练模型的

社区：

很好，你们两个都有贡献

苏独秀：

等会。这革命谁批的？

群众：

你别管谁批的，反正革命已经发动了

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三、黄世凯的革命果实，到底是什么？

这里得稍微正经一点

很多人会下意识认为：

DLSS=Tensor Core

甚至觉得DLSS就像一个刻在RTX芯片内部的固定功能

但实际上，进入神经渲染时代以后，问题应该拆成几部分来看：

第一：模型

第二：模型的输入

第三：运行这个模型的软件栈

第四：真正负责执行计算的硬件

NVIDIA可以训练自己的模型。可以做自己的Runtime。可以针对Tensor Core极致优化

也可以把所有东西整合成一套完整生态

但从最底层来看：

神经网络最终还是要变成大量矩阵乘法、数据搬运、kernel调度和内存访问

于是这里就出现了一个非常危险的思想：

数学没有国界

数学没有PCI Vendor ID

矩阵乘法不会看到NVIDIA的10DE就立正敬礼

神经网络也不会看到AMD的1002就掏出枪直接枪毙

于是社区群众发现：黄世凯手里的革命果实，好像可以拆

一部分是：

模型本身。

另一部分是：

NVIDIA 给这个模型准备的执行环境。

然后群众问：

后一半不给？
那我们自己造！

史称：

Radeon根据地包围 Tensor Core

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四、電馭叛客根据地正式建立

从公开运行日志来看，这条路线并不是简单套一个 ReShade 滤镜

它已经涉及：

• DirectX 12
• FSR输入
• HIP
• D3D12与HIP的资源共享
• zero-copy interop
• 自定义neural kernel

也就是说，这是真正在尝试把一整条神经渲染执行路径搬到Radeon上

于是《電馭叛客 2077》内部出现了一幅非常具有历史意义的画面：

游戏
 ↓
AMD FSR
 ↓
颜色/深度/Motion Vector/Temporal 数据
 ↓
DLSS 5 Neural Rendering
 ↓
HIP后端
 ↓
AMD Radeon

看到这里已经很难不用一句：

第一次红绿合作

FSR：

我给数据。

DLSS：

我给模型。

Radeon：

我负责算。

Modder：

统一战线成立

黄世凯：

？谁允许你们统一的？

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五、AMD给NVIDIA DLSS当补给线？

真正最离谱的其实还不是“DLSS跑AMD”

而是：

目前项目本身还依赖 FSR 提供游戏侧输入

换句话说：

AMD自己的FidelityFX Super Resolution正在给NVIDIA的DLSS Neural Rendering提供部分所需数据

然后 NVIDIA 的神经网络：

又跑在 AMD GPU 上
？！杂交！？

这已经不是跨厂商合作了。这是：

厂商本人毫不知情的跨厂商合作

AMD：

我提供硬件

NVIDIA：

我提供模型

FSR：

我提供输入

社区：

感谢三位同志对革命事业的大力支持！

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六、革命成果：30 FPS

到这革命浪漫主义就差不多结束了

接下来进入大家最关心的环节：

性能怎么样？

目前项目给出的结果大概是：

RX 9070 XT-1080P

也就二三十帧上下，反正比电竞帧率高了不少又不是不能玩

也就是说：

你问它能不能跑？

能

你问它好不好用？

......我们目前主要讨论的是历史意义

这就很像革命早期：根据地有了；旗子插了；路线也证明了

就是物资条件稍微有点艰苦

然后更离谱的来了

有人拿RX 7900 XTX也去试

结果：

？！真跑起来了？！

4K配FSR Ultra Performance

大概：5～10 FPS

依旧是1帧能玩，2帧流畅，3帧电竞。更何况都这么高了又不是不能玩

这属于：

能启动        √
能渲染        √
能证明路线    √
能正常玩游戏  ×

史学界一般把这个时期称作：

革命火种阶段

帧数虽然不高。但革命火种已经点着

7900 XTX在后面拖着五帧奋力爬坡：

同志们……
等等我……

RX 9070 XT 在前面高呼：

三十帧也是帧！

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七、这30 FPS其实没那么重要

如果你只是想打游戏：

说实话，这个项目现在没什么实际优势

官方 RTX 平台：

• 支持完整
• 性能正常
• 兼容稳定
• 厂商优化

游戏开发者直接畅快开发

而你在 AMD 上折腾这个：

• DLL
• Hook
• HIP
• 实验性后端
• 兼容性问题

最后一跑二三十帧

怎么看都不像正常消费场景。当然，如果真要跑依旧你开心就好

但这件事真正重要的地方不在帧数

而在于：

它让“DLSS模型”和“NVIDIA GPU”第一次出现了肉眼可见的裂缝。

以前大家问：

DLSS 能不能跑 AMD？

大家都得笑成某个不知名的黄色生物一样

现在答案变成：

能。

然后后面跟一大串：

但是……

这其实已经是巨大的变化

因为“不能”和“能但是很慢”，在工程领域完全是两个世界

一件事情只要第一次跑起来，接下来的问题就会自然变成：

• 怎么优化？
• 怎么减少数据搬运？
• 怎么做更好的 kernel？
• 怎么提高硬件利用率？
• 怎么解决兼容性？
• 怎么支持更多架构？

于是问题从：

能不能？

变成：

什么时候能跑快？

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八、新技术运动正式爆发

于是我们可以重新整理一下2026年GPU野史

黄世凯携RTX新军入加州，宣布：

DLSS 神经渲染，乃我 RTX 正统！

天下皆曰：

善~

数日后

GitHub民间根据地成立

群众以FSR为粮

以HIP为枪

以Radeon为根据地

以《電馭叛客 2077》为黄埔军校

开始练兵

黄世凯闻讯震怒：

此乃我NVIDIA革命果实！

群众：

数学是全人类的！

苏独秀：

？
我今天本来只是来卖显卡的

群众：

苏先生，请上主席台

苏独秀：

我什么时候领导新技术运动了？

群众：

报纸已经登了，苏先生您就是新技术运动的领导者

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九、打倒硬件门阀

当然，到这里先别急着宣布：

黄世凯死啦死啦地了！

没有

甚至可以说：

黄世凯活得还挺滋润

群众目前最大的革命成果，无非是证明了一件事：

黄府祖传菜谱是真的
但菜谱上好像没写“仅限 NVIDIA 炊具”

这可不代表黄府酒楼要倒闭

毕竟菜谱是他的，厨师是他的，厨房是他的，燃气管道是他的，连隔壁游戏开发商几点来送菜都是他安排的

别忘了黄家真正值钱的，从来不是：

“我手上有一个神经网络”

而是：

模型是我的
Runtime 是我的
开发工具是我的
驱动是我的
Tensor Core是我的
游戏厂商也是我一个个拉进生态的

甚至连哪口锅烧到多少度、什么时候下油、厨子站在哪里、菜从哪个门端出去，人家都给你安排好了

这才是黄世凯真正的家底

群众现在干的事情是什么？

大概相当于有人趴在黄府墙头观察了半天，然后突然发现：

等等，似乎......
这菜谱好像不要求锅必须姓黄

于是翻墙回家

搬出一口Radeon大铁锅
接上HIP煤气灶
旁边FSR洗菜切菜

然后对着黄家的做法开始复刻

第一锅出来：

30 FPS

隔壁RDNA3老乡闻着味也来了

拿自己那口7900 XTX老锅试了一遍：

5 FPS

群众沉默片刻：

能吃，就是有点夹生，口感略柴

所以现在当然谈不上：

打倒 NVIDIA！

更谈不上：

CUDA 帝国今日灭亡！

真正发生的事情只是——

黄府城墙上，有一块砖松了

然后第一个人过去推了一下

砖
动了

周围瞬间安静

因为计算机社区有一个非常危险的传统：当一个东西完全不能动的时候，大家通常也就算了

但只要有人证明：

这个东西能动！

接下来就一定会有人开始问：

能不能再推一点？
能不能把旁边那块也拆了？
能不能写个脚本自动拆？
能不能多线程拆？
能不能 GPU 加速拆？
能不能开源一个跨平台拆墙框架？

然后 GitHub 上出现：awesome-nvidia-wall-removal

三天后4.7k Stars

• Issue #184：RX 6800 XT拆墙时黑屏，求助
• Issue #231：Any Linux support?
• Issue #317：NVIDIA changed the wall layout after driver update.

黄世凯：

？？？

所以真正值得警惕的从来不是今天这二三十帧

而是社区已经从：

“这东西应该跑不了吧？”

进入了：

“这东西现在为什么还跑不快？”

的跨越

前一句是硬件门槛

后一句是：

TODO List

而任何一个东西，一旦被程序猿写进TODO List——事情通常就开始朝着奇妙的方向发展了

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十、GPU的未来，可能真的会越来越像AI平台

过去一项显卡功能，很可能对应一个非常明确的硬件单元

没有就是没有！

但 Neural Rendering 越来越普及之后，未来很多图形能力可能会变成：

模型
+
Runtime
+
GPU Compute
+
游戏数据

一旦变成这种结构，过去那种：

“这是某厂显卡独占技术”

就会慢慢变得比过去复杂

因为独占的东西可能不再是单一硬件能力

而是一整套：软件 + 模型 + 工程优化 + 商业授权

理论上的“能不能运行”和实际上的“有没有办法正常使用”会被彻底分开

这次DLSS-NR-on-AMD就是一个非常典型的例子

它目前：

• 不成熟
• 不够快
• 不够稳定
• 不适合普通用户

但它至少回答了一个问题：

Radeon 能不能执行这类神经渲染工作？

答案是：

可以试试看

于是黄世凯最不想听见的下一句话自然就来了：

那如果继续优化呢？

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十一、《GPU 野史·神经渲染本纪》

史载：

公元二〇二六年

黄世凯据Tensor Core而立，号令RTX天下

苏独秀偏安Radeon，未有异志

忽有民间开发者起于GitHub

以HIP为枪

以FSR为粮

取《電馭叛客 2077》为黄埔军校

操练Radeon新军

初战竟得三十帧！

天下为之震动

7900 XTX闻讯，率五帧老兵千里来投

黄世凯大怒：

DLSS乃NVIDIA自古以来不可分割的一部分！

群众高呼：

反对硬件门阀！
打倒 CUDA 买办！
模型归模型！后端归后端！
数学没有Vendor ID！

苏独秀站在人群最后嘟囔道：

所以……
这到底关我什么屁事？

群众回头：

苏先生
革命已经成功一半了
您先站中间

——《GPU 野史·卷一·RDNA 新技术运动》