इस प्रोजेक्ट के बारे में

OpenDLSS-NR NVIDIA के DLSS 5 न्यूरल रेडरिंग नेटवर्क का Vulkan-आधारित पुन: कार्यान्वयन है, जो मूल के सापेक्ष bit-exact परिणाम उत्पन्न करता है। यह GPU टेंसर कोर पर FP8 (E4M3) सक्रियताओं और FP16 संचय के साथ समान 71-ब्लॉक Swin/ViT आर्किटेक्चर (build 310.8.0 में पाया गया) लागू करता है। अपस्केलर्स के विपरीत, यह एक जनरेटिव न्यूरल रेडरिंग नेटवर्क है: यह उत्पादन वाली ही रिजोल्यूशन पर फ्रेम लेता है और इंजेक्टेड नॉइज़ से विवरण को पुनः उत्पन्न करता है जबकि टोन, संरचना और शैली को समायोजित करता है। इस परियोजना में एक स्वतंत्र WebGPU पोर्ट (`ports/browser-webgpu/`) भी शामिल है जो बिना टेंसर कोर या FP8 के ब्राउज़र में समान नेटवर्क चलाता है, सभी 75 ब्लॉक सीमाओं पर bit-exact मध्यवर्ती परिणाम प्राप्त करता है। होस्ट कोड C++20 में लिखा गया है, संदर्भ मार्ग के लिए GLSL केर्नेल्स (cooperative-matrix FP8 GEMMs) और अनुकूलित तेज़ मार्ग के लिए Python-जनित PTX केर्नेल्स (`mma.sync` E4M3, `cp.async` रिंग्स, बड़ीयर-रहित चेनिंग, और split-K GEMMs का उपयोग करते हुए)। Google के Filament रेडरर के पैच्ड संस्करण पर बनाया गया एक डेमो एप्लिकेशन कई glTF दृश्यों के साथ नेटवर्क को प्रदर्शित करता है। RTX 4070 SUPER पर प्रदर्शन: 768×768 पर 2.8 ms, 1920×1080 पर 7.8 ms, 2560×1440 पर 12.6 ms, और 3840×2160 पर 29.3 ms। WebGPU पोर्ट 512×512 पर 72 ms पर चलता है। आवश्यकताएं Windows, विशिष्ट Vulkan एक्सटेंशन वाले NVIDIA Ada (या नवीनतम) GPU, Visual Studio 2022+, Python 3, और Node.js + npm हैं। रिजिटोरी में NVIDIA वेट्स या सॉफ़्टवेयर नहीं हैं — उपयोगकर्ताओं को अपने मॉडल निर्देशिका प्रदान करनी होगी। परियोजना MIT लाइसेंस के तहत है और NVIDIA से संबद्ध या स्वीकृत नहीं है।