LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Open-Source-Add-on namens MGPU Bridge will den typischen DLSS-5-Leistungsverlust deutlich reduzieren. Dazu verlagert es die DLSS-5-Berechnungen per ReShade 6.8.0 auf eine zweite Grafikkarte, während die erste weiter das eigentliche Bild rendert. In Tests sinken die FPS-Einbußen laut den beschriebenen Messwerten je nach Modus von bis zu 59 Prozent auf Werte im einstelligen Bereich. Zusätzlich werden niedrigere GPU-Temperaturen gemeldet.
Der Kern des Problems bei DLSS 5 ist schnell erklärt: Neural-Rendering-Algorithmen rechnen auf derselben GPU, die danach auch das finale Bild ausgibt. Das kostet im Rendering-Pipeline-Alltag spürbare Performance, weil die neuronalen Netze nicht nur “nebenher” laufen, sondern Rechenzeit stehlen. Genau hier setzt das neue Open-Source-Projekt MGPU Bridge an, das als ReShade-Add-on ab Version 6.8.0 verfügbar gemacht wird. Die Idee wirkt zunächst pragmatisch, ist für Multi-GPU-Systeme aber konsequent: Statt die KI-basierten DLSS-5-Berechnungen auf derselben GPU zu lassen, werden sie auf eine zweite Grafikkarte ausgelagert.
Die von unterschiedlichen Testkonfigurationen beschriebenen Ergebnisse zeigen, wie groß die Spannweite zwischen “einfacher” und “ausgelagerter” Berechnung ausfallen kann. Laut den genannten Vergleichswerten verliert das System bei DLSS 5 auf nur einer GPU je nach Modus einen erheblichen Anteil der Framerate: Im DLAA-Modus werden 36 Prozent genannt, im Quality-Modus 45 Prozent, im Performance-Modus 54 Prozent und im Ultra-Modus sogar 59 Prozent. MGPU Bridge soll diese Einbußen mit der zweiten Grafikkarte deutlich drücken: DLAA liegt den Angaben zufolge bei keinem messbaren Verlust mehr, während Quality bei 8 Prozent, Performance bei 17 Prozent und Ultra wieder bei 9 Prozent landet. Damit reduziert sich der insgesamt berichtete FPS-Verlust von 59 Prozent auf 9 Prozent.
Technisch lässt sich dieser Effekt über die zentrale Entlastungslogik nachvollziehen: Die zweite GPU übernimmt die DLSS-5-Berechnung neuronaler Netze, während die erste Grafikkarte das eigentliche Rendering übernimmt. In den beschriebenen Tests wird zudem darauf hingewiesen, dass dadurch ein großer Teil des ursprünglichen Framerate-Gewinns erhalten bleibt: Demnach hält das MGPU-Setup 86 Prozent des durch DLSS 5 erreichbaren Framerate-Vorteils, während eine einzelne GPU lediglich 39 Prozent davon bewahrt. Interessant ist außerdem, dass sich nicht nur die Framerate verbessert, sondern auch die thermische Last der rendernden Karte sinkt. Genannt werden Temperaturabnahmen um 10 bis 21 Grad Celsius, weil die zusätzliche Rechenlast der neuronalen Verarbeitung nicht mehr vollständig auf derselben GPU liegt.
Konkreter werden die Zahlen in einer beispielhaften Testumgebung, die für das Spiel The Blood of Dawnwalker bei 1080p beschrieben wird. Dort werden laut den Angaben zwei Grafikkarten des Typs RTX 5060 Ti mit 16 GB Speicher eingesetzt. Die Messwerte reichen je nach Modus deutlich nach oben: Im DLAA-Modus steigen die Bildraten von 44 auf 67 bis 70 Bilder pro Sekunde, im Quality-Modus von 54 bis 55 auf 91 Bilder pro Sekunde, im Performance-Modus von 59 auf 106 bis 107 Bilder pro Sekunde. Besonders sichtbar wird die Wirkung im Ultra-Performance-Modus, wo die Werte von 69 bis 71 auf 157 Bilder pro Sekunde klettern. Genau diese Sprünge liefern den praktischen Kontext dafür, warum “Multi-GPU als KI-Entlastung” in der Praxis an Relevanz gewinnt.
Für den Einsatz nennt die Quelle klare Voraussetzungen, die den Kreis der potenziell interessierten Nutzer ohnehin eingrenzen: Es wird DirectX 12 vorausgesetzt, außerdem braucht es zwei Grafikkarten der RTX-50-Serie sowie zwei Monitore. Damit wird deutlich, dass MGPU Bridge nicht als “einfach installieren und fertig”-Paket für jede Standard-Workstation gedacht ist, sondern als experimentelle Lösung für Besitzer aufwendiger Multi-GPU-Setups. Entwickelt wurde das Projekt in der beschriebenen Form durch eine Person unter dem Pseudonym maohgad-web, und als Open-Source-Ansatz richtet es sich an technisch versierte Anwender, die bereit sind, mit nicht vollständig standardisierten Konfigurationen zu arbeiten. In der Praxis heißt das: Wer heute Multi-GPU ohnehin nutzt oder gezielt für Rendering- und Testumgebungen aufbaut, bekommt hier einen zusätzlichen Hebel, um DLSS-5-Overheads zumindest teilweise zu entschärfen.
Aus Markt- und Branchenperspektive ist vor allem die Richtung spannend: DLSS steht exemplarisch für KI-gestütztes Upscaling und Neural-Rendering, aber die Hardwarekosten solcher Ansätze werden oft erst sichtbar, wenn das System unter realen Lastmustern gleichzeitig rendern und “denken” muss. MGPU Bridge ist dabei kein Ersatz für bessere GPU-Generationen, sondern ein Workaround, der zeigt, wie sich Lastverteilung auf Softwareebene gestalten lässt. Für Unternehmen und fortgeschrittene Anwender bedeutet das: Wer Performance als messbare Größe ernst nimmt, sollte KI-Features nicht nur auf ihre Bildqualität, sondern auch auf ihren Rechen- und Ressourcenverbrauch prüfen. Gleichzeitig wird klar, dass die größte Wirkung derzeit an bestimmte Plattformbedingungen gekoppelt ist – und damit eher Nische als Massenlösung sein dürfte.
Unterm Strich verschiebt MGPU Bridge das Verhältnis zwischen KI-basiertem Rendering und Echtzeit-Performance zugunsten der Nutzer, zumindest in den beschriebenen DLAA-, Quality-, Performance- und Ultra-Modi. Die gemeldete Reduktion des FPS-Verlustes von 59 auf 9 Prozent ist dabei nicht nur eine Zahl für ein Benchmark-Diagramm, sondern ein Hinweis darauf, dass die Auslagerung neuronaler Berechnung auf eine zweite GPU in der Praxis funktionieren kann. Ob sich daraus ein stabiler Standard für breite Nutzergruppen entwickelt, hängt weniger von der Idee selbst ab als von der Verfügbarkeit geeigneter Hardware, der Anwendbarkeit auf weitere Spiele und davon, wie gut ReShade- und Multi-GPU-Setups über verschiedene Treiber- und DirectX-Versionen hinweg zusammenspielen.
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