Modder versuchen seit Wochen, die enormen Leistungskosten von Nvidias DLSS 5 zu senken. Der jüngste Ansatz setzt auf ein Zahlenformat, das Blackwell-Grafikkarten nativ beschleunigen: NVFP4 statt FP8.
Das Ergebnis fällt ernüchternd aus. Die Rechenzeit des Neural-Rendering-Durchlaufs sinkt in 4K um etwa ein bis zwei Prozent. Der Entwickler selbst bezeichnet die Verbesserung auf Blackwell als sehr gering.
Warum der Ansatz naheliegend wirkte
Das DLSS-5-Modell wird in FP8 trainiert und ausgeführt, einem Format, das sowohl RTX-50- als auch RTX-40-Karten unterstützen. NVFP4 arbeitet mit noch geringerer Genauigkeit, benötigt weniger Speicher und wird von den Tensor-Kernen der fünften Generation in Blackwell direkt beschleunigt.
Auf dem Papier ist die Rechnung also einfach: Teile des Modells von FP8 auf NVFP4 umstellen, dieselbe Hardware arbeitet schneller. Umgesetzt wurde das in Version 0.7.1 eines Modding-Projekts auf Basis von OptiScaler, aufgefallen ist es über den X-Nutzer SwurvGaming.
Warum es trotzdem nicht funktioniert
Der Fehler steckt in der Annahme, ein bestehendes Modell ließe sich einfach in ein niedrigeres Format übertragen. Nvidia selbst weist darauf hin, dass ein neuronales Netz für solche Genauigkeitsstufen sauber quantisiert und optimiert werden muss. Eine bloße Umwandlung reicht nicht.
Entsprechend fallen die Zahlen aus. Wichtig für die Einordnung: Die genannten ein bis zwei Prozent beziehen sich ausschließlich auf die Dauer des Neural-Rendering-Durchlaufs, nicht auf die Bildrate im Spiel. Modellformen, die nicht unterstützt werden, fallen weiterhin auf FP8 zurück.
In Version 0.7.2 erklärte der Entwickler den hybriden NVFP4-Pfad dennoch zur empfohlenen Option für Blackwell-Karten. Als Beleg dient ein einzelner Testlauf über 120 Sekunden in Baldur’s Gate 3.
| Variante | Gerenderte Bilder pro Sekunde |
|---|---|
| Hybrid NVFP4 | 55,16 |
| FP8 | 54,57 |
Der Unterschied liegt bei etwa einem Prozent. Der Entwickler weist ausdrücklich darauf hin, dass eine derart kleine Differenz nicht als reproduzierbar nachgewiesen ist. Bei einem einzelnen Durchlauf ist das schlicht Messrauschen.
Wie groß das Problem tatsächlich ist
Um die Bedeutung einzuordnen, hilft ein Blick auf die Ausgangslage. DLSS 5 ist das mit Abstand rechenintensivste DLSS-Modell, und die Einbrüche sind erheblich.
Unabhängige Messungen zeigen bei einer RTX 5090 in 4K einen Rückgang von 192 auf 76 Bilder pro Sekunde. Eine RTX 5060 Ti fällt in 1440p von 129 auf 46. Auf einer RTX 5070 Ti halbiert sich die Bildrate in Control unter 4K nahezu.
Ein bis zwei Prozent weniger Rechenzeit im Durchlauf ändern daran nichts.
Der Ansatz, der tatsächlich wirkt
Bemerkenswert ist, dass die Modding-Szene das Problem bereits gelöst hat, allerdings an anderer Stelle. Der wirksame Eingriff betrifft nicht das Zahlenformat, sondern die Reihenfolge im Rendering.
Standardmäßig läuft das Neural Rendering nach der Hochskalierung, also auf dem fertigen Bild in Zielauflösung. Dadurch skalieren die Kosten mit der Monitorauflösung statt mit der internen Renderauflösung. Verschiebt man den Durchlauf davor, verarbeitet das Modell ein deutlich kleineres Bild.
Die Wirkung ist ungleich größer. Berichte nennen bei einer RTX 5070 Ti einen Sprung von 80 auf 122 Bilder pro Sekunde in 4K, der Leistungsverlust sinkt von rund 56 auf 25 bis 30 Prozent. Auf einer RTX 4080 in Assassin’s Creed Shadows fiel der Aufwand von etwa 32 auf 13 Bilder.
Der Haken liegt auf der Hand: Wer dem neuronalen Netz weniger Bildinformation gibt, bekommt weniger heraus. Nvidia hat den Durchlauf vermutlich aus gutem Grund ans Ende gestellt, weil die Bildqualität dort am besten ausfällt.
Nvidia optimiert selbst weiter
Parallel arbeitet Nvidia an der Grundlage. Nach Unternehmensangaben ist das Modell inzwischen rund fünfmal schneller als bei der ersten Vorführung auf der GTC im März 2026.
Der Weg dorthin verlief in Etappen: Die ursprüngliche Demonstration lief auf zwei RTX 5090, nach zwei Monaten genügte eine einzelne Karte, im Juli folgte eine Verbesserung um fast das Zweieinhalbfache, im August die Fünffachmarke. Erreicht wurde das laut Nvidia durch eine Kombination aus Hardware-, Kernel- und Co-Design-Optimierungen. Weitere Verbesserungen sollen in schnellerer Folge erscheinen, offizielle Unterstützung für RTX-40-Karten ist bestätigt.
Warum dieses Negativergebnis wichtig ist
Rund um DLSS 5 wird derzeit fast ausschließlich über Erfolge berichtet. Modder bringen die Technik auf ältere Karten, halbieren Kosten, bauen Werkzeuge. Dass ein naheliegender Optimierungsansatz schlicht nicht trägt, geht dabei unter.
Dabei ist genau das die nützlichere Information. Sie zeigt, dass die Leistungskosten von DLSS 5 nicht an einer falschen Formatwahl hängen, sondern am Modell selbst. Beheben kann das nur, wer das Netz neu trainiert und quantisiert, und dazu ist außerhalb von Nvidia niemand in der Lage.
Wer auf spürbare Verbesserungen wartet, sollte deshalb weniger auf Modding-Projekte schauen als auf Nvidias eigene Optimierungsschritte.
