DLSS 5 居然跑上 AMD Radeon：Modder 讓 RX 9070 XT 執行 NVIDIA Neural Rendering

NVIDIA 的 DLSS 5 才剛在 2026 年 9 月 3 日隨《NBA 2K27》正式登場，PC Modding 社群就已經開始做一件 NVIDIA 原本大概沒打算讓玩家做的事：把 DLSS 5 Neural Rendering 搬到 AMD Radeon 顯示卡上。

開發者 Daniel Blanco（danielblnc）所製作的「DLSS-NR on AMD」專案，目前已經成功讓 AMD Radeon RX 9070 XT 執行 NVIDIA DLSS 5 的 Neural Rendering 工作負載，並在《Cyberpunk 2077》與《Grand Theft Auto V Enhanced》等遊戲進行測試。

這並不代表 AMD 已經正式支援 DLSS，也不表示 Radeon 能夠直接完整執行 NVIDIA 官方的 DLSS 5 功能。這是一個由社群開發者打造、仍處於 Alpha 階段的相容層與實驗性專案，但它所揭露的技術可能性，反而比單純的遊戲 Mod 更值得注意。

從 RTX 50 專屬，幾天內一路跑到 Radeon

DLSS 5 是 NVIDIA 最新一代 AI 圖形技術，其中最重要的新功能之一，是 NVIDIA 所稱的「3D-guided Neural Rendering」。

過去的 DLSS 主要讓 AI 協助處理解析度重建、抗鋸齒、Ray Reconstruction 與 Frame Generation；DLSS 5 則進一步讓神經網路直接參與畫面的視覺重建。

它不只是把低解析度影像放大，而是可以利用遊戲引擎提供的幾何、深度、Motion Vector、材質與光照相關資訊，重新推算皮膚、頭髮、陰影、材質細節與其他視覺特徵。

《NBA 2K27》成為第一款正式採用 DLSS 5 的遊戲，首波官方支援集中於 RTX 50 系列與 GeForce NOW。NVIDIA 也已確認 RTX 40 系列未來將獲得官方支援，只是仍需要額外最佳化。

然而，在 NVIDIA 完成 RTX 40 支援以前，Modder 已經先把 Neural Rendering 搬到 RTX 40，甚至進一步跨越 GPU 廠牌，讓 AMD Radeon 也開始執行相關模型。

這讓事情從「舊 NVIDIA GPU 能不能跑 DLSS 5」，突然變成另一個更加有趣的問題：

DLSS 5 的 Neural Rendering，本質上到底有多少部分真的必須依賴 NVIDIA 硬體？

RX 9070 XT 已經能跑，但目前只有約 30 FPS

答案至少目前看來是：可以跑，但代價非常高。

根據目前公開的 DLSS-NR on AMD 測試，Radeon RX 9070 XT 已經可以在《Cyberpunk 2077》中啟動 Neural Rendering。

早期版本甚至只有個位數 FPS，之後經過數次更新，效能快速進步。OC3D 報導的測試約為 1080p、28 FPS，而後續開發者公布的結果則已接近 30 FPS。

換句話說，目前它已經從純粹的「成功跑出畫面」，開始逐漸接近可以實際操作的狀態。

但這仍然不能和 NVIDIA 原生 DLSS 5 支援畫上等號。

RX 9070 XT 本身是 AMD RDNA 4 世代最高階的消費級 GPU 之一，如果連這張卡目前都只能在 1080p 附近維持約 30 FPS，就代表現階段這套跨平台方案的計算成本仍然非常高。

部分 Neural Rendering 效果目前也還不能 100% 正常運作，因此目前最適合把它視為一項技術驗證，而不是玩家應該立刻拿來取代 FSR 的成熟工具。

關鍵不是「破解 DLSS」，而是重新實作執行路徑

這件事情很容易被簡化成「AMD 顯卡破解 NVIDIA DLSS」，但實際上的技術情況更有意思。

NVIDIA 的 DLSS 生態系統原本建立於 RTX GPU、Tensor Core、CUDA 與 NVIDIA 自己控制的 runtime 之上，因此其他品牌 GPU 理論上並不能直接按照官方方式載入並執行 DLSS。

DLSS-NR on AMD 所做的事情，是建立另一條可以讓相關 Neural Rendering 工作負載在 Radeon GPU 上執行的路徑。

目前專案主要針對 RDNA 4，也就是 Radeon RX 9000 系列，並鎖定 DirectX 12 遊戲。開發者表示，只要遊戲本身具有 FSR 整合，就有機會作為 Neural Rendering 插入與相容的基礎。

目前也有人提出 Radeon RX 7000 系列可能具有執行的可能性，不過截至目前仍缺乏充分測試，因此還不能把它視為已確認支援。

Vulkan 支援則仍在未來開發計畫之中。

為什麼 RX 9070 XT 跑得這麼慢？

最重要的原因，是「能計算」和「適合計算」是兩回事。

現代 GPU 都具有非常強大的矩陣與 AI 運算能力，但是不同架構針對 AI workload 的資料格式、指令集、矩陣運算單元、記憶體存取與軟體堆疊都有不同設計。

NVIDIA 可以在設計 DLSS 5 時，直接針對自己的 Blackwell GPU、Tensor Core、CUDA runtime 與驅動程式進行深度最佳化。

當同一個工作負載被移植到 AMD RDNA 4 時，中間就可能需要額外的轉譯、相容處理與不同的 shader 或 compute execution path。

這就像同一份料理食譜可以搬到不同廚房，但如果其中一間廚房原本就是依照這份菜單設計，刀具、爐火與備料位置全部最佳化完成，另一間廚房即使也做得出來，效率仍可能完全不同。

所以目前 RX 9070 XT 約 30 FPS 的結果，不代表 Radeon 的 AI 運算能力只有同級 GeForce 的一小部分，而更可能代表這套非原生執行路徑目前還存在大量最佳化空間。

開發者目前甚至把目標設定為，希望最終讓 RX 9070 XT 執行 Neural Rendering 的速度接近 NVIDIA RTX 5070 Ti。

這個目標能不能真的實現，目前仍然沒有答案。

更大的問題：DLSS 到底是硬體功能，還是 NVIDIA 的軟體生態？

這次實驗最有意思的地方，並不是讓 Radeon 玩家多出一個圖形選項，而是它模糊了現代 GPU「硬體功能」與「軟體功能」之間的界線。

DLSS 長期被視為 NVIDIA GeForce RTX 平台的重要競爭優勢。

但是當 Modder 能夠把其中部分 Neural Rendering workload 搬到不同世代，甚至不同廠牌 GPU 上執行時，就代表某些原本被視為硬體限定的功能，實際上可能同時包含非常大的軟體、runtime 與產品策略因素。

類似情況已經先在 RTX 40 系列發生。

早期 DLSS 5 runtime 中有部分 CUDA binary 原本鎖定 Blackwell GPU，但 Modder 透過調整不相容的 CUDA 執行部分後，成功讓 Ada Lovelace 架構的 RTX 4080、RTX 4090 執行 Neural Rendering。

NVIDIA 隨後也確認，RTX 40 系列將在完成最佳化後正式獲得 DLSS 5 支援。

這並不代表 NVIDIA 的硬體世代限制完全沒有技術理由。不同 GPU 世代的 Tensor Core、FP8 支援、記憶體頻寬、排程方式與 AI throughput 都會影響 Neural Rendering 的實際成本。

但 Modding 社群正在證明，『官方不支援』與『物理上完全無法執行』並不是同一件事情。

對 AMD 與 FSR 來說反而更加有趣

AMD 自己其實已經擁有 FSR，因此 DLSS 5 跑上 Radeon 並不代表 AMD 有必要採用 NVIDIA 的技術。

真正值得觀察的是，未來的 GPU 圖形競爭可能不再只是 DLSS 對 FSR，也不是單純比較誰的 Upscaling 畫質比較漂亮。

當神經網路開始直接進入 Rendering Pipeline，GPU 的軟體生態可能逐漸變成：遊戲提供 Geometry、Motion Vector、Depth、Material 等資料，然後不同 AI Rendering Model 再利用這些資料重新產生部分最終畫面。

如果這類模型最終可以透過較通用的 API 或相容層跨 GPU 執行，那麼今天 DLSS、FSR、XeSS 之間相對封閉的界線，未來可能會開始變得模糊。

當然，現在距離這一天還很遠。

目前 DLSS-NR on AMD 仍然只是 Alpha 級社群專案，效能不成熟、支援遊戲有限，也沒有 NVIDIA 或 AMD 的官方保證。

但在 DLSS 5 正式推出後不到幾天，Modder 已經一路從 RTX 50 跨到 RTX 40，再跨到 AMD Radeon。

這至少證明了一件事：

AI 時代的 GPU 功能邊界，可能沒有產品規格表上畫得那麼筆直。

Tech English 專有名詞

1. Neural Rendering（神經渲染）：利用神經網路參與影像生成或重建的渲染方式。與傳統純 Shader 計算不同，模型可以根據幾何、深度、動態資訊與既有畫面預測最終視覺結果。

2. Rendering Pipeline（渲染管線）：GPU 將遊戲世界中的幾何、材質、光照與其他資料一步步轉換成螢幕影像的完整流程。現代 AI Rendering 正逐漸插入傳統 Rendering Pipeline 的不同階段。

3. Motion Vector（運動向量）：描述物件或像素在前後影格之間移動方向與距離的資料。DLSS、FSR 等 Temporal Rendering 技術會利用 Motion Vector 判斷不同 Frame 之間的資訊如何對應。

4. Runtime（執行環境）：負責讓特定軟體功能在系統上實際執行的一組程式與函式庫。DLSS runtime 會連接遊戲、驅動與 GPU，負責執行 NVIDIA 的 AI Rendering 模型。

5. Compute Workload（運算工作負載）：GPU 需要執行的一組計算任務。Neural Rendering 本質上是一種大量矩陣與 AI 推論組成的 Compute Workload，不同 GPU 架構執行相同 workload 的效率可能差距極大。

6. Compatibility Layer（相容層）：讓原本針對某個 API、平台或硬體設計的程式，在另一個環境中運作的中介軟體。DLSS-NR on AMD 的技術意義之一，就是嘗試建立一條讓 NVIDIA Neural Rendering workload 能夠進入 Radeon 執行環境的非官方路徑。