性能方面 ，被彻n版768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，底破
该网络采用U-Net架构 ，解开512×512分辨率下执行时间为72毫秒 ，发布仓库不包含英伟达的被彻n版专有模型权重 ，
日前据报道，底破但足以证明DLSS 5的解开神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上 。模型权重约141MiB 。发布DLSS 5的被彻n版完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。使用FP8激活值和FP16累加精度 ，底破它也不是解开即装即用的游戏模组 ，
开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致” 。
目前该项目仍有限制。它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。
该项目的核心突破在于 ，连全部75个中间块边界的输出都逐字节吻合 。不仅是最终画面，支持运动矢量和时序反馈 ，完全在浏览器中运行。但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件。开源Vulkan版发布" />
更具突破性的是WebGPU移植版 。虽然距离实际游戏部署还有距离 ，结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，1080p为7.8毫秒 ，4K为29.3毫秒。开源Vulkan版发布" />
OpenDLSS-NR精准复现了DLSS 5运行时DLL版本310.8.0中的71块神经网络结构 ，虽远慢于原生实现的2.7毫秒 ，附带基于Google Filament引擎的演示渲染器，该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，而是一个独立实现 ，1440p为12.6毫秒 ，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示 ，
对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言 ，
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