{"id":20908,"date":"2026-10-09T12:00:00","date_gmt":"2026-10-09T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.globaldata.pt\/blog\/?p=20908"},"modified":"2026-10-07T13:00:17","modified_gmt":"2026-10-07T12:00:17","slug":"dlss-5-amd-radeon-processamento-assincrono","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.globaldata.pt\/blog\/dlss-5-amd-radeon-processamento-assincrono\/","title":{"rendered":"DLSS 5 na AMD com IA acelerada em testes"},"content":{"rendered":"\n

O ecossistema de tecnologias gr\u00e1ficas continua a dar surpresas atrav\u00e9s da comunidade de programadores e entusiastas do hardware. Recentemente, um projeto de c\u00f3digo aberto colocou o algoritmo do DLSS 5<\/a><\/strong> a funcionar numa placa gr\u00e1fica da concorr\u00eancia, ultrapassando barreiras arquitet\u00f3nicas que pareciam intranspon\u00edveis para aceleradores sem n\u00facleos tensor dedicados.<\/p>\n\n\n\n

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O desafio do processamento s\u00edncrono<\/h2>\n\n\n\n

A execu\u00e7\u00e3o de redes neuronais pesadas para reconstru\u00e7\u00e3o de imagem exige uma capacidade de c\u00e1lculo massiva. Numa chamada s\u00edncrono tradicional, o motor de jogo \u00e9 for\u00e7ado a pausar e aguardar que a IA termine o seu trabalho antes de compor o fotograma seguinte no ecr\u00e3.<\/p>\n\n\n\n

Em placas gr\u00e1ficas que n\u00e3o contam com hardware dedicado para estas tarefas, esta espera gera lat\u00eancias cr\u00edticas. Os testes iniciais mostraram que uma abordagem s\u00edncrona numa gr\u00e1fica RDNA 3 faria o desempenho desabar de uns saud\u00e1veis 139 FPS para apenas 20 FPS, tornando o jogo praticamente imposs\u00edvel de jogar.<\/p>\n\n\n\n

A solu\u00e7\u00e3o do processamento ass\u00edncrono<\/h2>\n\n\n\n

Para contornar este obst\u00e1culo, a modifica\u00e7\u00e3o introduz uma arquitetura ass\u00edncrona. Em vez de bloquear a pipeline de renderiza\u00e7\u00e3o, o sistema calcula os dados da rede neuronal em segundo plano e aplica o resultado atrav\u00e9s de um mapa de deslocamento assim que o processo fica conclu\u00eddo.<\/p>\n\n\n\n

Esta t\u00e9cnica permitiu mitigar drasticamente a quebra do desempenho global, estabilizando a taxa de atualiza\u00e7\u00e3o em 119 FPS nos cen\u00e1rios de teste a 1440p. Embora o m\u00e9todo traga alguns desafios visuais em cenas muito din\u00e2micas \u2014 onde podem surgir artefactos ou efeito ghosting<\/em> devido ao desfasamento temporal. A compatibilidade com sistemas Linux e o ambiente Proton abre portas a futuras melhorias na precis\u00e3o das proje\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Se quiseres verificar melhor este projecto no GITHUB, segue este link<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

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Not\u00edcia com base em informa\u00e7\u00e3o original de reddit r\/radeon<\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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