Энтузиасты продолжают тестировать неофициальную модификацию OptiScaler со встроенным режимом AMD NR, который позволяет запускать алгоритмы нейросетевого рендеринга DLSS 5 на видеокартах AMD Radeon через трансляцию инструкций в DirectX 12. Один из участников сообщества Reddit опробовал данный функционал в приключенческом экшене Rise of the Tomb Raider на конфигурации с процессором AMD Ryzen 7 5800X3D и видеокартой Radeon RX 9070 XT, оснащенной 16 GB видеопамяти. При рендеринге в разрешении 2560×1440 через базовый входной профиль 4K DLSS Quality система смогла выдать среднюю частоту кадров в районе 40 FPS. Игрок высоко оценил четкость геометрии и качество глобального затенения, хотя и столкнулся с существенной просадкой кадровой частоты по сравнению с классическими методами отрисовки сцены.
Главным техническим препятствием при работе нейросетевого пайплайна стал колоссальный аппетит к видеопамяти графического ускорителя. Согласно показаниям мониторинга MSI Afterburner, во время прохождения игровых локаций объем занятой VRAM заметно превысил отметку 16 GB, из-за чего локального пула современной видеокарты поколения RDNA оказалось недостаточно для стабильного удержания всех сетевых весов и текстурных буферов. Параллельно с нехваткой видеопамяти активация режима AMD NR вызвала резкий скачок энергопотребления чипа. На тестовом стенде при предварительно установленном ограничении частоты в 97 FPS энергопотребление графического процессора составляло 245 W, однако после запуска нейрорендеринга энергопотребление платы подскочило сразу до 304 W.
Реакция профильного сообщества на результаты тестирования разделилась. Часть пользователей отметила явное улучшение детализации текстур и объемного света в проектах прошлых лет, в то время как другие раскритиковали технологию за артефакты размытия лиц, неестественный глянцевый блеск и специфическую пластиковую фактуру окружающих поверхностей. Большинство участников дискуссии сошлось во мнении, что использование тяжелых алгоритмов нейрорендеринга на архитектурах AMD пока сопряжено с чрезмерными энергетическими и вычислительными затратами, которые сложно оправдать без аппаратных тензорных блоков и должной оптимизации со стороны разработчиков.