9月20日消息，开发者Uzbekunknown近日开发了一个名为dlss-nr-on-intel的项目，成功将NVIDIA DLSS 5神经网络渲染移植到Intel锐炫140V核显上运行，虽然性能极低，但确实跑出了画面输出。
这个项目最特别的地方在于开发方式，Uzbekunknown表示，代码主要由Anthropic的Claude和OpenAI的GPT-6 Astra完成，自己只负责提供硬件、二进制文件和方向决策，其余全部交给AI agent处理。
更有意思的是，开发过程中AI幻觉出了一个根本不存在的驱动Bug，这个幻觉直接影响了三个开发阶段的走向，作者选择把这个弯路也保留在项目笔记中。
与此前许多DLSS hack项目不同，这不是对DLSS 5 DLL的简单封装，而是完整重新实现了DLSS 5使用的71层U-Net神经网络模型，通过VK_KHR_cooperative_matrix这一Vulkan扩展在Intel Xe架构的XMX单元上运行。
由于Xe2架构不支持FP8，整个模型以FP16精度运行，FP32累加，作者用三款格斗游戏做了概念验证：《死或生5最后一战》《铁拳7》和《真人快打1》。
性能表现方面，用十年前的《铁拳7》在640×360分辨率下运行（仅为1080p的九分之一），帧率大约只有10.5帧。
DLSS 5的性能几乎完全取决于游戏输出分辨率，在这颗锐炫 140V核显上，1080p下一次DLSS 5推理就需要约412毫秒，这意味着即使游戏渲染本身瞬间完成，最高帧率也只有约2.4帧，要在这种有限硬件上用这种低效方式跑到接近实时帧率，只能用极其离谱的低分辨率。
画面方面，DLSS 5 NR模型专门训练用于生成照片级写实风格画面，对《真人快打》和《铁拳》效果不错，但对风格偏动漫化的《死或活》反而不太合适，模型把角色处理得显老、观感变差。
