开源大佬把 DLSS 5 整个复刻了，连浏览器里也能跑，40系也可用

2026-09-29 约 1 分钟阅读

开源大佬把 DLSS 5 整个复刻了，连浏览器里也能跑，40系也可用英伟达今年 3 月官宣 DLSS 5 的时候，官方口径只有 RTX 50 系。现在情况有变化：开发者 MAAN 在 GitHub 上开源了 OpenDLSS-NR 项目，用 Vulkan 把 DLSS 5 的神经渲染网络整个重写

💡 你将学到

📜 目录

逐字节一致是个什么概念
RTX 4070 SUPER 上 7.8 毫秒
浏览器版：跨平台但慢 27 倍
如何安装：三条脚本加一个权重
想真正用上，还有两道坎

开源大佬把 DLSS 5 整个复刻了，连浏览器里也能跑，40系也可用

英伟达今年 3 月官宣 DLSS 5 的时候，官方口径只有 RTX 50 系。现在情况有变化：开发者 MAAN 在 GitHub 上开源了 OpenDLSS-NR 项目，用 Vulkan 把 DLSS 5 的神经渲染网络整个重写了一遍。按照仓库 README 的说法，模型对应 DLSS-NR 310.8.0 版本里的那个 71 层网络，MIT 协议，代码和文档全放出来了。

逐字节一致是个什么概念

先说这次复刻做到了什么程度。DLSS 5 的神经渲染网络是一个 71 个 block 的 Swin Transformer 加全局 ViT 结构，激活精度 FP8，累加 FP16，权重一共 141MiB。MAAN 做的事情是从架构到舍入误差全部对齐：同样的输入喂进去，最终画面一致，而且 75 个 block 边界的中间输出也逐字节一致。

最终图对上不难，中间结果全对上就难了。这意味着从网络结构、数值精度到每一个内核的舍入行为都被完整还原，接近把英伟达那套闭源实现公开解剖了一遍。当然，这个"一致"目前是开发者自己验证的，第三方还没人复现过。

RTX 4070 SUPER 上 7.8 毫秒

性能数据直接看表。全部数据来自 RTX 4070 SUPER，完整网络跑一帧，40 帧取最小值：

分辨率	耗时
768×768	2.8ms
1920×1080	7.8ms
2560×1440	12.6ms
3840×2160	29.3ms

1080p 只要 7.8 毫秒，折合 128 帧的预算，还有大把余量。4K 的 29.3 毫秒略紧，但对一个 71 层的神经网络来说已经能看了。

浏览器版：跨平台但慢 27 倍

更有意思的是项目里的 WebGPU 版本：同一个网络搬到浏览器里跑，不用 Tensor Core 也不用 FP8。代价是慢，512×512 分辨率要 72 毫秒，原生实现只要 2.7 毫秒，差了 27 倍。浏览器版的价值在于跨平台，理论上 AMD、Intel 的显卡都能跑这套网络，这是英伟达闭源运行时给不了的。

如何安装：三条脚本加一个权重

项目是给 Windows 准备的，编译流程全做成了 PowerShell 脚本，照着 README 走三步。第一条 scripts\fetch_tools.ps1，把编译工具链一次下齐，包括 glslang、Vulkan 头文件、CMake 和 Ninja；第二条 scripts\build.ps1，编译着色器、生成 PTX 内核，产出主程序 dlss5vk.exe，自带跑分、逐内核耗时分析和位一致性校验几个子命令；想看画面效果再跑三条 Filament 相关脚本，编译出能双击打开的 dlss5-demo.exe 演示渲染器，下拉框选场景就能看神经渲染开和关的对比。

硬件门槛是硬性的：显卡必须支持 VK_KHR_cooperative_matrix、VK_EXT_shader_float8 这几个 Vulkan 扩展，目前只有较新的英伟达卡满足，AMD 卡跑不了原生版。

编译好之后还差最后一块拼图：模型权重。程序找权重按三个优先级来，命令行 --model 参数、DLSS5VK_MODEL 环境变量、README 旁边的 models\nr 目录。但仓库本身不带权重，这 141MiB 的 FP8 参数要从英伟达闭源运行时里自己提取，这也是目前折腾门槛最高的一步。