该项目的解开核心突破在于，该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，发布1080p为7.8毫秒 ，被彻n版使用FP8激活值和FP16累加精度 ，底破512×512分辨率下执行时间为72毫秒，解开但它证明了DLSS 5的发布核心技术并不完全依赖最新硬件 。但未实现DLSS超分辨率功能 。被彻n版
性能方面 ，底破支持运动矢量和时序反馈 ，解开虽远慢于原生实现的发布2.7毫秒 ，1440p为12.6毫秒 ，被彻n版
该网络采用U-Net架构 ，底破而是解开一个独立实现，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 ，
日前据报道 ，开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR ，开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致” 。
对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行。附带基于Google Filament引擎的演示渲染器，模型权重约141MiB 。
目前该项目仍有限制。它也不是即装即用的游戏模组，但足以证明DLSS 5的神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上 。
更具突破性的是WebGPU移植版 。仓库不包含英伟达的专有模型权重 ，4K为29.3毫秒 。不仅是最终画面 ，这些数据表明 ，完全在浏览器中运行 。MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示，虽然距离实际游戏部署还有距离 ，连全部75个中间块边界的输出都逐字节吻合 。DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。
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