AMD RX 9000 显卡被第三方项目带上 DLSS 4：RDNA 4 原生 FP8 成为关键，但性能仍落后 FSR 4
据 IT之家 10 月 1 日消息，VideoCardz 发现 GitHub 上一个名为 d4r 的项目，正在尝试让 AMD Radeon RX 9000 系列显卡运行 NVIDIA DLSS 4 与 DLSS 4.5 超分辨率功能。该项目由开发者 countervolts 发布，首个版本于数日前推出，并已更新到 0.1.3。来源显示，d4r 此前已支持 RDNA 3 架构的 RX 7000 系列显卡，最新版本则把支持范围扩展到 RDNA 4 架构，包括 Radeon RX 9070 XT、RX 9070、RX 9070 GRE、RX 9060 XT 和 RX 9060 等型号。
这类项目之所以受到关注，是因为 DLSS 长期被视为 NVIDIA RTX 显卡的重要生态能力，而 AMD 阵营主要依赖 FSR 路线。d4r 并不是官方兼容方案，而是通过软件转译和自研内核组合，让 AMD GPU 在特定环境下尝试调用 DLSS 库。对玩家和开发者来说，它更像是一个验证不同 GPU 架构与 AI 超分辨率算法适配边界的实验。
核心原理：用 ZLUDA 转译 CUDA，并让 RDNA 4 直接处理 FP8
来源显示，d4r 的关键机制是利用 ZLUDA 兼容层，将 DLSS 库中的 CUDA 调用转译为 AMD GPU 可以执行的指令。同时，项目还配合自研的 RDNA 架构内核，替换部分计算压力较高的工作负载，以降低单纯转译带来的性能损耗。
此次支持 RX 9000 系列的一个重要背景，是 RDNA 4 GPU 能够原生处理新版 DLSS 模型所需的 FP8 矩阵运算。这意味着在理论上，RDNA 4 不需要先把 FP8 转为 FP16 再执行，从而减少额外开销。对于 AI 图形算法而言，低精度矩阵计算能力正在变得越来越关键，从超分辨率、帧生成到神经渲染，底层硬件对 FP8 等格式的支持会直接影响算法迁移和运行效率。
- d4r 项目目前面向 AMD Radeon RX 7000 与 RX 9000 系列部分显卡。
- 新版本把支持扩展到 RDNA 4 架构，包括 RX 9070、RX 9060 系列等型号。
- 项目通过 ZLUDA 将 CUDA 调用转译到 AMD GPU，并使用自研 RDNA 内核优化部分计算。
- RDNA 4 可原生处理 FP8 矩阵运算，是适配新版 DLSS 模型的重要条件。
- 目前仅支持 DLSS 超分辨率，不支持帧生成、光线重建或 DLSS 5 神经渲染。
性能仍是短板：实验结果不及 AMD 自家 FSR 4
不过，d4r 仍处于非常早期的实验阶段。开发者表示，目前只在 RX 7700 XT，也就是 RDNA 3 架构显卡上做过实际测试。根据来源数据，在《寂静岭：Townfall》1440p 质量模式下，RX 7700 XT 运行 DLSS 4.5 的成绩为 49.3 FPS，低于 DLSS 4 的 68.1 FPS 和 DLSS 3 的 71.9 FPS，也落后于 FSR 4 的 76 FPS。
这一结果说明，“能运行”并不等于“有实用价值”。DLSS 原本围绕 NVIDIA GPU、驱动与 Tensor Core 生态设计，第三方项目即便能通过兼容层实现调用，也可能在调度、内核优化、显存访问和模型执行路径上付出较高代价。尤其是 DLSS 4.5 在该测试中的表现反而低于较早版本，显示当前转译和适配仍存在明显瓶颈。
影响与解读：跨阵营 AI 图形兼容值得关注，但短期难替代原生方案
从产业角度看，d4r 的意义不在于马上让 AMD 玩家大规模使用 DLSS，而在于它反映出 AI 图形技术正在从封闭生态走向更多兼容性探索。随着 RDNA 4 原生 FP8 能力出现，AMD GPU 在执行 AI 推理类图形任务时具备了更好的硬件基础，这为第三方开发者提供了实验空间。
但短期来看，d4r 还难以成为普通用户的稳定选择。来源显示，该项目依赖 Linux 与 Proton 环境，无法在 Windows 下运行；同时功能范围仅限超分辨率，不包含帧生成、光线重建或 DLSS 5 神经渲染等更复杂能力。对多数玩家而言，官方支持、驱动稳定性和游戏内集成仍然比“跨阵营运行”更重要。
更现实的观察点是，AMD 自家的 FSR 4 在测试中仍保持更高帧率，说明原生适配和开放式路线仍有竞争力。d4r 则像是一个技术风向标：当 GPU 架构逐渐强化 AI 计算能力，未来图形增强技术或许会出现更多跨平台、跨厂商的实现方式，但要达到可日常使用的性能和稳定性，还需要长期优化。