DLSS 4.5 geprüft: Performance, Benchmarks und Fazit

Wie viel Leistung kosten die Verbesserungen von DLSS 4.5 gegenüber DLSS 4 und DLSS 3? Das haben wir uns anhand von vier Geforce-Generationen angesehen: Turing (RTX 20), Ampere (RTX 30), Ada Lovelace (RTX 30) und RTX Blackwell (RTX 50).

Benchmarks: CNN vs. Transformer vs. Transformer 2.0

Dass Rechenmonster wie die Geforce RTX 4090 oder RTX 5090 selbst hochkomplexes Upsampling im Vorbeigehen stemmen, dürfte nicht verwundern. Unser Ansatz für die Benchmarks ist ein anderer: Wir wollten ermitteln, welche Performance das neue Transformer-Modell 2.0 auf "normalen" Grafikkarten erreicht. Mehr noch, wir wollten die Leistungskosten von CNN, Transformer 1.0 und Transformer 2.0 bei möglichst gleicher GPU-Leistung herausarbeiten. Glücklicherweise gibt es einige Grafikkarten, die trotz unterschiedlicher Generationen vergleichbar schnell sind - wie die Geforce RTX 2080 Ti, RTX 3070, RTX 4060 Ti und RTX 5060 Ti. Diese Idee geht bis auf ein lästiges Detail auf. Die Geforce RTX 3070 hat ein Handicap im Gepäck, das den Vergleich torpediert: 8 GiByte Speicher. Diese Kapazität ist bei modernen Spielen ständig am Limit oder wird gar deutlich überschritten. Falls Sie sich nun wundern, denn ein Zweck von Upsampling ist das Speichersparen: Richtig, allerdings belegen die Transformer-2.0-Presets mehr Speicher - insbesondere auf älteren Geforce-Generationen, wie von Nvidia offiziell ausgearbeitet:

Quelle: Nvidia (Screenshot: PCGH) DLSS: Allocation/VRAM-Kosten Ampere wird in den Benchmarks daher von einer Geforce RTX 3080 repräsentiert, welche deutlich mehr Rohleistung aufweist als ihre Mitstreiter. Dank 10 GiByte kann sie den Parcours sauber absolvieren - bis auf eine Ausnahme, welche mehr als 10 GiByte erfordert. Falls Sie auch die "Wartungskosten" von DLSS 4.5 studiert haben, wird Ihnen aufgefallen sein, dass beide Transformer-2.0-Presets - L und M - auf Turing und Ampere deutlich teurer sind als auf Lovelace und Blackwell. Besonders heftig schlägt L ins Kontor. Diese Abstimmung ist laut Nvidia auf Turing (TU102) bis zu dreimal so teuer wie K, das auf Transformer 1.0 basiert. Da das Preset L in erster Linie auf sehr aggressives Upsampling getrimmt ist, wie den Modus DLSS Ultra Performance, spielt dieses Wissen für die folgenden Benchmarks keine Rolle. Seien Sie jedoch gewarnt: Eine Geforce RTX 2060 6GB kann zwar theoretisch alles berechnen, wird jedoch in der Praxis an den Transformer-2.0-Presets L und M verenden.

Im Folgenden dreht sich alles um die folgenden Presets, welche wir nacheinander via Nvidia App forcieren:

Preset D = DLSS 3 (CNN)
Preset K = DLSS 4 (Transformer 1.0)
Preset M = DLSS 4.5 (Transformer 2.0)

Wir haben fünf bewusst sehr unterschiedliche Spiele mit allen drei DLSS-Varianten durchskaliert. Die Basis dafür bildet das populäre WQHD/1440p als Sweetspot aus Qualität und Kosten. Obwohl die Messreihe sehr breit aufgestellt ist, zeigen wir damit nur ein Szenario. Upsampling wie DLSS skaliert mit der Zielauflösung, in Ultra HD kostet das Upsampling also beispielsweise mehr als in WQHD, in Full HD ist es günstiger als von uns gezeigt. WQHD stellt einen praxisnahen Kompromiss dar. Damit genug der Vorrede, lassen wir die GPUs sprechen.

Geforce RTX 2080 Ti (Turing)

Nvidias Turing-Architektur hat bereits mehr als sieben Jahre auf dem Buckel und beherbergt die zweite Generation der Tensor-Cores - die erste findet sich in Volta (Titan V), welchem DLSS bedauerlicherweise vorenthalten wird. Sehen wir uns an, wie das neue Transformer-2.0-Modell auf der ersten Raytracing-Architektur läuft:

Die Geforce RTX 2080 Ti ist nach der Titan RTX zwar das stärkste Turing-Modell, die neueste DLSS-Iteration setzt dem Altmeister jedoch deutlich zu. Zwar navigiert der TU102 ohne Speicherengpässe durch den Parcours, gerade die Transformer-Modi sind jedoch auffallend teuer. Das führt einen der Grundgedanken von Upsampling - die Entlastung - teilweise ad absurdum.

Geforce RTX 3080 (Ampere)

Die Ampere-Architektur erschien Ende 2020 und verdoppelte Turings Durchsatz in einigen Bereichen - auf dem Papier ideale Bedingungen für hohe Bildraten. Wie wir aus den Datenblättern wissen, macht DLSS 4.5 alias Transformer 2.0 jedoch massiven Gebrauch vom FP8-Datenformat, welches Ampere, genauso wie Turing, mit gleichem Durchsatz bearbeitet. Sehen wir uns an, wie die DLSS-Modi laufen:

Die deutlich höhere ALU- und Tensor-Leistung verhelfen der Geforce RTX 3080 zu durchweg höheren Bildraten als bei der RTX 2080 Ti, das Preset M = DLSS 4.5 kostet prozentual jedoch ähnlich viel wie auf der 2018er-GPU. Zu allem Überfluss - im wahrsten Sinne des Wortes - geht der RTX 3080 in Cyberpunk 2077 der VRAM aus. 10 GiByte genügen knapp nicht für das beste Upsampling in nativem WQHD, während die 11 GiByte der RTX 2080 Ti es tun.

Geforce RTX 4060 Ti (Lovelace)

Die Ende 2022 veröffentliche "Ada Lovelace"-Architektur ist bestens vorbereitet auf DLSS 4.5, denn sie kann erstmals FP8-Berechnungen mit doppelter Geschwindigkeit ausführen. Damit alles reibungslos läuft, testen wir die 16-GiByte-Variante der Geforce RTX 4060 Ti. Sehen wir uns an, was herauskommt:

Das erwartete Verhalten: Da die zuständigen Rechenwerke alle FP8-Kalkulationen mit Double Rate abarbeiten, schlägt DLSS 4.5 alias Transformer 2.0 in Gestalt des Preset M deutlich schwächer ins Kontor als auf Ampere und Turing. Besonders deutlich wird das beim Blick auf DLAA (DLSS bei nativer Auflösung) in F1 25. Dieser Modus kostet gegenüber CNN auf Turing satte 28 Prozent, auf Ampere noch 26 Prozent und auf Ada nur 16 Prozent.

Geforce RTX 5060 Ti (Blackwell)

Blackwell, oder genauer die Gaming-Varianten mit der internen Bezeichnung RTX Blackwell, stehen voll im Fokus von Nvidias Software-Team. Wenn DLSS 4.5 eine gute Figur macht, dann sicherlich hier. Auch in diesem Fall testen wir selbstverständlich die "wahre" Variante der Geforce RTX 5060 Ti, das Modell mit 16 GiByte VRAM. Die Ergebnisse:

Zwar reißt die Geforce RTX 5060 Ti 16GB gegenüber der RTX 4060 Ti 16GB keine Bäume aus, das Leistungsplus ist jedoch auch mit DLSS 4.5 in jedem Fall messbar. Die Skalierung und DLSS-Kosten fallen bei Blackwell ähnlich aus wie bei Lovelace, was auch eine Besonderheit einschließt: DLSS Ultra Performance, was im Test zu einer internen Auflösung von 853 × 480 Pixeln führt, ist mit dem Preset M zuweilen minimal schneller als K.

DLSS 4.5: Fazit

Mit DLSS 4.5 erreicht Nvidia eine neue Qualitätsstufe bei Upsampling-Verfahren. So sauber, stabil und artefaktarm hat bislang noch kein Upsampling seine Arbeit verrichtet. Das Preset M, das als Default zum Einsatz kommen wird, sobald Sie es in Spielen auswählen können, ist bis DLSS Performance vorzuziehen. Mit Ultra Performance kann Preset L allerdings seine Stärken ausspielen und angesichts der geringen Renderauflösung sehr beachtliche Ergebnisse liefern. Bravo, Nvidia, an diesem Niveau müssen sich nicht nur künftige Varianten von AMDs FSR 4 messen lassen, sondern auch das in Kürze erwartete XeSS 3 von Intel.

Besonders beindruckend ist, was das Transformer-2.0-Modell aus niedrigen Auflösungen herausholt, der Modus Performance sieht ab WQHD in den meisten Fällen bereits sehr gut aus. Selbst bei geradezu lächerlichen internen Auflösungen kann DLSS 4.5 noch Details herausarbeiten (im oben eingebetteten Short-Video mit Battlefield 6 demonstriert) - das grenzt tatsächlich an die oft zitierte "schwarze Magie".

Doch Vorsicht, DLSS 4.5 alias Transformer 2.0 kann ziemlich kostenintensiv sein. Je höher die Auflösung, desto geringer fällt die Beschleunigungswirkung aus. Mehr noch, die älteren Nvidia-Generationen RTX 2000 und RTX 3000 haben doppelt zu kämpfen, da DLSS 4.5 hier zu höherer Speicherbelegung führt und grundsätzlich mehr Rechenzeit benötigt. Dass DLSS 4.5 überhaupt dafür freigeschaltet wird, ist jedoch löblich, und ein optisch ansprechender, beschleunigender Kompromiss findet sich dank der durchweg hohen Qualität gewiss.

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DLSS 4.5: Nvidias "schwarze Magie" jetzt mit epischem Videobeweis Benchmarks und Informationen zur Performance von DLSS 4.5. Am Ende ziehen wir das PCGH-Fazit.

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1. Seite 1 Einleitung, optische und technische Verbesserungen
2. Seite 2 Weitere Verbesserungen
3. Seite 3 Artefaktneigung im Vergleich
4. Seite 4 Performance, Benchmarks und Fazit