LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Gaming-Mod bringt einen Ansatz zurück, der an frühere Mehr-GPU-Setups wie SLI erinnert: Ein Modder nutzt zwei NVIDIA-Grafikkarten, um Rendering und KI-gestütztes Neural Rendering getrennt auszuführen. Dafür kommt ein Neural-Coprocessor-Add-on für ReShade namens MGPU Bridge (Neural Coprocessor) zum Einsatz. Laut den Tests reichen die gemessenen FPS-Gewinne im Vergleich zum DLSS-5-Betrieb auf nur einer GPU von 59% bis 125%, auch wenn DLSS 5 ohne diesen Multi-GPU-Umweg weiterhin schneller bleibt. Im Fokus stehen unter anderem Cyberpunk 2077 sowie ein weiteres Spielprojekt, beide mit aktivierter KI-Phase.
Wer Anfang der 2010er Jahre PCs gebaut hat, die „mehr als nur eine“ GPU nutzten, denkt bei solchen Setups schnell an SLI und an die frühen Versuche, PhysX mit dedizierten Karten zu beschleunigen. Genau diese Denke greift ein aktueller Mod wieder auf: Der Modder Marcelo Guibout demonstriert eine Konfiguration mit zwei NVIDIA RTX 5060 Ti (16 GB), in der das Rendering und das KI-gestützte Neural Rendering nicht auf derselben GPU abgearbeitet werden. Damit verschiebt sich der Schwerpunkt weg von einem klassischen Multi-GPU-Rendering-Ansatz hin zu einer Aufteilung der Pipeline in einen Hauptpfad fürs Raster- bzw. Raytracing-Rendering und einen separaten KI-Coprocessor-Teil.
Im Kern geht es darum, dass die primäre GPU weiterhin die Frames vollständig vorverarbeitet und anschließend das Ergebnis an eine zweite GPU übergibt. In der Theorie kann diese Trennung die primäre GPU entlasten, weil Ressourcen für die eigentliche Bildberechnung genutzt werden, während die KI-Phase (Neural Rendering) auf der zweiten Karte läuft. Der Mod beschreibt das nicht als „Zauberformel“ für lineare Skalierung, sondern als gezielte Ausnutzung von Ressourcen, die bei einer rein ein-GPU-Strategie durch die DLSS-5-Neural-Rendering-Schritte gebunden wären.
Der entscheidende Softwarebaustein heißt Neural Coprocessor beziehungsweise MGPU Bridge und ist als öffentlicher Add-on für ReShade verfügbar. Für den Transfer nutzt das Setup bewusst die Hardware- und Systemnähe: Über die PCIe-Verbindung wird das bereits vollständig gerenderte Frame an die dedizierte Neural-Rendering-GPU übergeben. Erst dort folgt der DLSS-5-Schritt, also die KI-gestützte Rekonstruktion bzw. Auswertung, bevor das Ergebnis wieder auf dem Monitor landet. Dass das Ganze nicht als eigener Treibermechanismus auf GPU-Ebene ausgelagert ist, sondern über ReShade und dessen Steuerlogik funktioniert, wirkt gleichzeitig pragmatisch und typisch für Modding-Ökosysteme: Man kann testen, ohne dass man auf eine Änderung im nativen Spiel-Rendering warten muss.
Guibout verknüpft die Multi-GPU-Schleife außerdem mit einer praktischen Stellschraube: Im selben ReShade-Control-Panel, das auch für DLSS-5-Swapper bekannt ist, lässt sich das Verhalten so anpassen, dass sich Performance und Qualität im Ergebnisprofil weiter beeinflussen lassen. Diese „Feinjustierung“ ist gerade bei KI-gestütztem Upscaling relevant, weil die Latenz und der Overhead eines Frame-Transfers über PCIe die Netto-Bilanz dominieren können. Genau deshalb passt die beobachtete Richtung in die Logik: Die FPS steigen im Vergleich zu „DLSS 5 auf derselben GPU“ deutlich, aber bleiben trotzdem unter dem Niveau, das laut den Tests erreicht wird, wenn DLSS 5 ohne den Multi-GPU-Umweg direkt auf der einzigen GPU läuft.
In den vom Modder präsentierten Tests landet der Leistungsgewinn nicht nur in einer kleinen Spanne, sondern wird mit 59% bis 125% angegeben, jeweils bezogen auf den Vergleich „DLSS 5 mit gleicher GPU ohne MGPU-Bridge“. Die Erklärung liegt nahe: Wenn die primäre GPU weniger parallel KI-Arbeit erledigen muss, kann sie Raster- oder Raytracing-Schritte effizienter abwickeln und die KI-Phase wird besser in eine zweite Ausführungsdomäne verschoben. Gleichzeitig bleibt der Multi-GPU-Ansatz ein Kompromiss, weil der PCIe-Frame-Transfer und das Timing der Pipeline zusätzliche Kosten erzeugen können, die man bei einem „Single-GPU“-Pfad nicht hat.
Als Testumgebung nennt der Mod Cyberpunk 2077 sowie „The Blood of Dawnwalker“. Damit wird auch deutlich, worauf der Ansatz zielt: Spiele und Renderpfade, die ohnehin stark vom Zusammenspiel aus Raster/Raytracing und anschließendem KI-Processing abhängen, profitieren eher von einer Entkopplung, sofern die zweiten Karten genug Reserven haben und der Transfer nicht zur Engstelle wird. Für Anwender mit mehreren GPUs ist das vor allem eine Frage der Systembalance: PCIe-Topologie, verfügbare Renderheadroom auf GPU 0 und die Geschwindigkeit der zweiten Karte bestimmen, ob sich der Vorteil in reale, stabile Frameraten übersetzt.
Für die weitere Entwicklung in der Praxis ist interessant, dass hier kein proprietärer Multi-GPU-Frame-Workload-Pfad „von Herstellerseite“ entsteht, sondern ein modulares ReShade-Add-on, das DLSS 5 in einen Bridge-Workflow einbettet. Das zeigt auch, wie flexibel die DLSS-5-Neural-Rendering-Schritte inzwischen für experimentelle Umgebungen nutzbar sind – zumindest dort, wo die Pipeline so weit unter Beobachtung steht, dass ein Frame-Transfer als Zwischenschicht funktioniert. Ob daraus mittelfristig eher ein Nischen-Setup für Enthusiasten wird oder ob sich ähnliche Entkopplungen in breiteren Tools wiederfinden, hängt weniger von der Idee selbst ab als von der Frage, wie stark Latenz und Overhead die Vorteile bei unterschiedlichen Spielen, Auflösungen und GPU-Generationen wieder auffressen.
Unterm Strich liefert der Mod eine konkrete Antwort auf eine alte Multi-GPU-Frage: Nicht „eine GPU mehr“, sondern die gezielte Trennung von Render- und KI-Arbeit kann messbar wirken. Gleichzeitig bleibt das Ergebnis ein deutliches Signal für Optimierungen an der Kette zwischen Hauptpfad und KI-Coprocessor – also genau dort, wo Hardware-Interconnects und Pipeline-Timing zusammenkommen. Wer so etwas produktiv nachbauen will, sollte daher nicht nur auf maximale FPS-Werte schauen, sondern auch auf Stabilität, Frametime-Schwankungen und die Systemabhängigkeit des PCIe-Transfers, weil genau diese Faktoren darüber entscheiden, ob der Ansatz im Alltag überzeugt.
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