Энтузиаст под ником u/Uzbekunknown выполнил запус DLSS 5 Neural Rendering на интегрированной видеокарте Intel Arc 140V. Проект под названием dlss-nr-on-intel рассчитан на архитектуру Xe2 в процессорах Lunar Lake и опирается на графическое ядро Arc 140V в ноутбуках Core Ultra 7 256V. Для эксперимента использована обработка через Vulkan в Linux, что позволило запустить нейросетевой рендеринг без CUDA, NGX и фирменных библиотек NVIDIA. Источник изображения зафиксирован как WCCF/Github/u/Uzbekunknown. (источники 0,1,2,5,6,7)

Разработчик сообщил, что проект демонстрирует работу DLSS 5 Neural Rendering на интегрированной графике Arc 140V и запустил нейросетевую модель в нескольких играх, среди которых значатся Dead or Alive и Tekken 7, а также Mortal Kombat 1. В сравнении с фирменной технологией и видеокартами GeForce такие эксперименты не считают заменой, а скорее иллюстрируют возможность реализации на другой архитектуре при создании совместимой программной реализации. (источники 9,5,20,21,22)

При разрешении 1280×720 производительность на Arc 140V оказалась весьма низкой — всего 3–5 кадров в секунду. При снижении разрешения до 640×360 в Tekken 7 показатель вырос примерно до 10,5 FPS. Разработчик отмечает, что обработка одного кадра в Full HD может занимать сотни миллисекунд, что указывает на существенные вычислительные требования нейросетевой модели. (источники 11,12,13)

Память, необходимая для работы нейросети на разрешении 720p, достигает около 2,3 ГБ буферов. Так как Arc 140V является интегрированным ГП, эта память выделяется из общей оперативной памяти ноутбука, и автономной видеопамяти у устройства нет. Это подчеркивает требования модели к памяти и ограничивает практическую применимость на текущий момент. (источники 15,16,17,18)

В итоговом выводе автор проекта не считает DLSS на Arc 140V практической заменой фирменному DLSS на GeForce. Эксперимент же демонстрирует, что сама нейросетевая модель DLSS Neural Rendering способна работать на ускорителях другой архитектуры, если для нее создать совместимую программную реализацию. Это даёт представление о гибкости нейросетевых подходов, но не обещает быстрого замещения существующих решений. (источники 19,20,21,22)