OpenDLSS-NR es un proyecto de software que ofrece una reimplementación en Vulkan de la red neuronal de renderizado neural de DLSS 5 de NVIDIA. Esta herramienta permite ejecutar el mismo modelo de 71 bloques (Swin/ViT) que la versión 310.8.0 de DLSS-NR, utilizando precisión FP8 en los núcleos de tensor de la GPU. El proyecto destaca por su exactitud bit a bit con el original, validando no solo la imagen final, sino también todos los 75 límites de bloque mediante comparaciones byte a byte.
El sistema está diseñado para funcionar como una red de renderizado neural generativo, donde re-renderiza el fotograma ya dibujado por el motor, inyectando ruido y ajustando el tono y la estructura bajo un ajuste de estilo. A diferencia de los upscalers tradicionales, la entrada y la salida mantienen la misma resolución. El proyecto incluye una implementación alternativa en WebGPU para navegadores, que opera sin núcleos de tensor ni precisión FP8, aunque con un rendimiento significativamente inferior.
Técnicamente, la solución se compone de kernels GLSL para una ruta de referencia y kernels PTX generados por Python para una ruta optimizada. El repositorio detalla los requisitos de hardware, incluyendo GPUs NVIDIA Ada o superiores con soporte para extensiones específicas de Vulkan, y proporciona scripts para la construcción y prueba del modelo. Las pruebas de rendimiento indican tiempos de procesamiento de 2,8 ms a 29,3 ms dependiendo de la resolución, manteniendo la integridad de los datos de entrada y salida.