Kontrolle bei DLSS 5 liegt beim Entwickler, der Druck bei AMD

Auch auf der Kontrollseite wirkt das Bild übersichtlicher. Die für Entwickler genannten Hauptwerkzeuge drehen sich um zwei grundlegende Regler: structure intensity und tone intensity. Structure intensity beeinflusst feinere Details wie ambient occlusion (Umgebungsverdeckung), reflections (Reflexionen) und subsurface scattering (Untergrundstreuung). Tone intensity arbeitet dagegen auf die allgemeine Beleuchtung, Farben und den Gesamteindruck der Szene ein.

Diese Struktur ermöglicht es Entwicklern, innerhalb derselben Szene unterschiedliche Resultate zu erzeugen. In einer Zwischensequenz kann ein stärkerer Eingriff sinnvoll sein, während im Gameplay eine ausgewogenere Einstellung bevorzugt wird. In NVIDIAs Demo konnte diese Modellauswahl je nach Szene, Umgebung und Abschnitt variieren. So entsteht ein kontrollierterer Ablauf, statt überall denselben Filter anzuwenden.

Was bringt objektbasierte Kontrolle den Spielern?

Zu den auffälligsten Aspekten von DLSS 5 gehört die objektbasierte Kontrolle. NVIDIA zeigte, dass sich Charaktere und bestimmte Objekte getrennt maskieren lassen. Auf Wunsch kann der Entwickler die Wirkung auf eine Figur anwenden und die Umgebung unverändert lassen oder für Flaschen, Früchte und andere Szenenobjekte unterschiedliche Intensitätsstufen festlegen.

Dieses Detail ist wichtig, um die visuelle Sprache des Spiels konsistent zu halten. Nicht jede Szene verlangt dieselbe Verarbeitungsintensität. Bei manchen Charakteren bleibt der Effekt dezent, bei anderen Objekten kann er deutlicher eingesetzt werden. Das schafft Flexibilität sowohl für die Performance als auch für die Bildkonsistenz.

NVIDIA sagt außerdem klar, dass DLSS 5 nicht dazu gedacht ist, raster-, ray-traced (mit Raytracing-Unterstützung) oder path-traced (vollständig path-traced) Strukturen zu ersetzen, sondern sie zu erweitern. Diese Aussage ist wichtig, weil die Technologie den bestehenden Render-Aufbau nicht ablöst, sondern darübergelegt wird. Für Spieler bedeutet das detailliertere Oberflächen, sauberere Reflexionen und ausgewogenere Lichtübergänge. Für Entwickler bietet es die Möglichkeit zu kontrollieren, wie weit das Bild verarbeitet werden kann.

Wohin verschiebt AMDs Helios-Offensive den Wettbewerb?

Während auf der DLSS-5-Seite die technischen Details ausgebaut wurden, gab es auf AMDs Seite ebenfalls eine klare Botschaft. Das Unternehmen kündigte ein neues Rack-System namens Helios für große KI-Labore und Rechenzentren an. Das System ist direkt darauf ausgelegt, NVIDIAs Marktdominanz herauszufordern.

AMD-CEO Lisa Su sagte, Helios sei das leistungsstärkste KI-System der Technologiebranche. Es wurde entwickelt, um die komplexesten KI-Modelle zu trainieren und auszuführen. NVIDIAs Vera Rubin- und Grace Blackwell-Systeme hatten in diesem Bereich bislang eine starke Position; in den für Helios veröffentlichten Performance-Vergleichen soll es jedoch in einigen Bereichen Vera Rubin übertroffen haben.

Der Wettbewerb läuft inzwischen nicht mehr nur über rohe Hardwareleistung. Auffällig sind auch AMDs Beziehungen zu OpenAI, Meta, Oracle und Anthropic. Dass Microsoft ankündigte, die Azure-Infrastruktur mit Helios auszubauen, stützt diesen Kurs. Auch die Erklärung von Anthropic, man habe mit AMD eine strategische Partnerschaft für bis zu zwei Gigawatt GPU-Kapazität geschlossen, zeigt die Größenordnung des Vorhabens.

Im Hintergrund des Technologiewettstreits gibt es noch eine weitere Veränderung. Auf AMDs Seite scheinen CUDA-Diskussionen fast an Bedeutung verloren zu haben. Laut dem Unternehmen seien die Gespräche mit Kunden darüber stark zurückgegangen. Das wird als Hinweis darauf gewertet, dass NVIDIA auf Software-Ebene nicht mehr den früher unangefochtenen Vorteil besitzt.

Was könnte das kurzfristige Ergebnis dieses Rennens sein?

Das Bild ist vorerst in zwei Lager geteilt. NVIDIA versucht mit DLSS 5 ein Modell zu schaffen, das in der Bilderzeugung kontrollierter, stärker personalisierbar und offener für Entwickler ist. AMD setzt mit Helios auf eine größere und härtere Skalierung in der KI-Infrastruktur. Die einen zielen auf die letzte Bildschicht in Spielen, die anderen auf die Rechenzentrumsseite. Beide definieren neu, wo künstliche Intelligenz auf der Hardware-Ebene verortet wird.