NVIDIA’nın DLSS 5 teknolojisine resmi tanıtım öncesinde oldukça yaklaşılmış olabilir. NBA 2K27’nin erken erişim yapısında fark edilen bir DLL dosyası, şirketin yeni nesil Neural Rendering yaklaşımına ait çalışma zamanını ortaya çıkardı. Kısa süre içinde mod geliştiriciler de bu bileşeni mevcut PC oyunlarında denemeyi başardı ve böylece DLSS 5’in resmi destek sunulmayan bir oyundaki ilk erken gösterimi ortaya çıktı.
Tespit edilen dosya, “nvngx_dlssnr.dll” adıyla listeleniyor. 158 MB boyutundaki bu kütüphanenin NVIDIA DLSSNR version 310.8.0.0 olduğu belirtiliyor. Dosyanın içeriği, DLSS 5’in Neural Rendering teknolojisiyle ilişkili runtime bileşenini barındırıyor. Bu gelişme, DLSS 5’in yalnızca klasik çözünürlük yükseltme tarafında bir revizyon olmayacağını; görüntü üretim hattında daha geniş bir rol üstleneceğini de somutlaştırmış oldu.
İlk denemelerde mod geliştiriciler bu kütüphaneyi Control içine yüklemeyi başardı. Böylece DLSS 5, resmi olarak desteklenen bir yapım dışında ilk kez çalıştırılmış oldu. Ancak mevcut uygulama oldukça erken aşamada görünüyor. Şimdilik etkinin yalnızca karakter modelleriyle sınırlı olduğu, testlerde de özellikle ana karakter Jesse Faden üzerinde değişimlerin gözlemlendiği aktarılıyor. Yani bu aşamada tüm sahneyi dönüştüren tam kapsamlı bir entegrasyondan söz etmek mümkün değil.
Denemelerde yedi farklı Neural Rendering stilinin açığa çıktığı da görülüyor. Bu stiller karakterin görünümünü farklı biçimlerde etkileyebiliyor. NVIDIA’nın DLSS 5 için çizdiği çerçeve düşünüldüğünde bu nokta önemli; çünkü şirket bu teknolojiyi yalnızca bir upscaling güncellemesi olarak değil, yapay zekâ yardımıyla aydınlatma, malzeme özellikleri ve diğer görsel karakteristikleri iyileştirmeyi amaçlayan gerçek zamanlı bir Neural Rendering sistemi olarak konumlandırıyor.
Teknik tarafta DLSS 5’in, işlenen bir kareyi ve hareket vektörlerini girdi olarak kullandığı ifade ediliyor. Buna ek olarak sistem, görüntüden malzeme özelliklerini çıkarımsal olarak belirliyor. Bu yaklaşım, sahnenin yalnızca çözünürlüğünü yükseltmekten öteye gidip görüntünün nasıl algılandığını etkileyen katmanlara da müdahale edilmesini mümkün kılıyor. Ne var ki mevcut gayriresmî uygulama henüz tam anlamıyla hazır değil ve bazı temel sınırlamalar barındırıyor.
Örneğin HDR tarafında doğru çalışma sağlanamadığı bildiriliyor. Bu yüzden testlerin SDR modunda gerçekleştirildiği belirtiliyor. Ayrıca Neural Rendering bileşeninin grafik işlem hattında oldukça geç bir aşamada, upscaling sonrasında ve muhtemelen tone mapping’in ardından çalıştığına dair bulgular var. Bu da performans ve görüntü işleme sırasının henüz nihai entegrasyondaki gibi optimize edilmediğine işaret ediyor.
Performans tarafındaki tablo ise şu an için en kritik soru işareti. RTX 5070 Ti ile 4K çözünürlükte yapılan ölçümde yaklaşık %50’ye varan performans kaybı görüldüğü aktarılıyor. Bu seviyede bir düşüş, mevcut denemeyi pratik kullanım açısından büyük ölçüde anlamsız hâle getiriyor. Özellikle de teknoloji henüz yalnızca sınırlı bir görsel etki üretirken bu kadar yüksek bir maliyet oluşturuyorsa, son kullanıcı açısından bugünkü haliyle değerlendirilebilir görünmüyor.
Bununla birlikte bu sonucun doğrudan nihai DLSS 5 performansını temsil etmediğini de not etmek gerekiyor. Ortadaki çalışma bir mod denemesi niteliğinde ve NVIDIA’nın oyunlar için hazırladığı tam entegrasyonu kullanmıyor. Dolayısıyla bugünkü kayıplar, teknolojinin resmi sürümde de aynı davranacağı anlamına gelmiyor. Yine de bu erken örnek, DLSS 5’in yalnızca görüntü yükseltme yerine sahnenin görsel özelliklerini yeniden yorumlayan daha iddialı bir yapıya yöneldiğini göstermesi açısından dikkat çekici.
Mevcut beklenti, NVIDIA’nın DLSS 5’i bu sonbaharda GeForce RTX 50 serisi ekran kartları için devreye alması yönünde. NBA 2K27 dosyalarında görülen DLL ve Control üzerinde yapılan erken testler, resmi çıkıştan önce teknolojinin nasıl bir yöne gittiğine dair ilk somut işaretleri vermiş durumda. Ancak bugünkü tabloya bakıldığında, Neural Rendering tarafının olgunlaşması için sürücü, oyun motoru ve entegrasyon düzeyinde daha ciddi optimizasyonlara ihtiyaç duyduğu açıkça görülüyor.
