新闻1️⃣：Intel核显也能跑DLSS 5，但720p分辨率仅有3-5帧
尽管DLSS 5发布时引发了激烈争议，但自《NBA 2K27》解禁后该技术凭借着出色细腻的画面表现征服了玩家，因此各路民间高数着手开发了支持非50系的NVIDIA GPU、AMD GPU甚至是Intel核显的DLSS 5插件。
根据wccftech报道，近日Reddit用户u/UzbekUnknown已成功在Intel Core Ultra 7 256V处理器上运行了DLSS 5 NR技术，并将插件命名为“dlss-nr-on-intel”，据悉其技术原理为通过Linux上的Vulkan层运行神经渲染管线，无需依赖NVIDIA的CUDA、NGX或执行库。Intel Core Ultra 7 256V处理器搭载的是Intel Arc 140V GPU，其采用了Xe2-LPG架构，配备8个Xe2核心，最高频率为2.05GHz，支持硬件光线追踪，包含8个光线追踪单元。
u/UzbekUnknown已成功在《死或生5》、《铁拳7》以及《真人快打 1》中通过Intel Arc 140V运行了DLSS 5 NR技术，但游戏帧率惨不忍睹，即使部分游戏使用了720p分辨率，但其平均帧率也仅有3-5帧，而在350p分辨率下，开启DLSS 5 NR技术后《铁拳7》的平均帧率也仅有10.5帧，因此wccftech推测若Intel Arc 140V启用DLSS 5 NR技术后渲染1080p分辨率的画面至少需要数百毫秒。此外，因为Intel Arc 140V使用共享内存设计，文章提到开启DLSS 5 NR技术后系统会新增2.3GB的内存占用（720p）。
DLSS 5 NR技术目前已登录《NBA 2K27》，该技术通过游戏引擎渲染的RGB图像作为输入，借助AI模型，输出画质更好的游戏画面，其主要功能在于提高游戏画面中的环境光遮蔽效果以及高频画面细节，此前我们曾对DLSS 5进行深度评测，感兴趣的读者可前往查看。
原文链接：https://www.expreview.com/108275.html
你别管帧数低不低，你就说跑没跑起来吧！之前我们还吐槽，说AMD、NVIDIA，都支持了DLSS 5，怎么把Intel给漏下了呢？现在，终于有相关插件可以让Intel核显支持DLSS 5技术了。目前也没有消息确认是够能够支持ARC独显，但架构相近，应该是问题不大。另外，毕竟是核显，其帧数确实很低，内存占用也大幅增加，只能说是在DLSS 5硬件全制霸平台上又添了一笔。
新 闻2️⃣ ：英伟达发布CUDA Toolkit 13.4，原生支持WoA，准备迎接RTX Spark
今年7月，英伟达推出了CUDA Toolkit 13.4开发者预览版，首次为Windows on Arm64平台提供原生支持的开发包，为基于RTX Spark的平台提供了初步支持。虽然这并不是Arm架构上第一个CUDA版本，英伟达在过去多年里一直为Jetson等设备提供Arm64支持，但是之前的版本并未提供原生Windows Arm64 CUDA工具包。
现在英伟达正式发布了CUDA Toolkit 13.4，增加了对Windows on Arm的支持。该版本还引入了对Rubin架构GPU的早期开发支持，增强了GPU管理能力，扩展了CUDA Python和CCCL功能，并对NVIDIA Nsight开发工具和核心数学库进行了更新。
CUDA应用程序长期以来通过Linux在Arm平台上得到的支持，现在这些功能已扩展到了Windows on Arm平台。英伟达明确表示，其核心CUDA数学库现在已支持Windows on Arm的N1X笔记本电脑平台。这可以让开发者在消费级系统开始出货前，通过所需的生产CUDA工具包，原生构建和加速基于新一代RTX Spark设备的AI工作负载。
英伟达已经敲定首批RTX Spark PC，计划在今年10月上市，首批产品将由华硕与微星提供，传闻首批设备已经售罄。外界预计，随着RTX Spark的到来，将推动Windows on Arm整个生态系统的发展。
原文链接：https://www.expreview.com/108120.html
如果NVIDIA加强了对ARM的支持，并且RTX Spark即将正式发售，那是不是其他ARM新品也有望强行兼容ARM芯片RTX Spark的部分技术呢？如果RTX Spark也能用DLSS 5呢？不过这次仅仅是将Windows ARM64的原生CUDA Toolkit带来了，看起来一众ARM芯片还没啥机会强行兼容DLSS 5啊。
新 闻3️⃣： 冲击英伟达护城河：开源项目让 AMD RX 9060 XT 显卡跑通部分 CUDA 库
9 月 15 日消息，科技媒体 Tom's Hardware 昨日（9 月 14 日）发布博文，报道称开源项目 CUDA-for-AMD-Windows 正冲击英伟达的 CUDA 护城河，已在 AMD Radeon RX 9060 XT 演示运行部分 CUDA 库。
IT之家注：CUDA 是英伟达的通用 GPU 加速计算平台，提供编译器、运行时、调试器、性能分析工具，以及可直接调用的 GPU 加速库。
由于 CUDA 是深度绑定英伟达 GPU 的开发平台、加速库、工具链和开发者生态，因此在业界被认为是英伟达的“护城河”。
开发者 Speedstu 发布的 CUDA-for-AMD-Windows 开源项目，是一套可复现的 PowerShell 自动化配置，结合 ZLUDA 的翻译层与 AMD 原生 HIP / ROCm，在 Windows 上为 RTX-等 CUDA 依赖的软件提供“翻译入口”。
该配置脚本会识别 GPU 架构，并下载固定的 ZLUDA v6-preview.69。随后，工具尝试将 CUDA 调用映射到 Windows 已安装的 ROCm 数学库。
在兼容范围上，开发者已拦截 CUDA 驱动程序 API，cuBLAS、cuSPARSE 和 cuFFT 也可映射至 AMD 对应组件。因此，部分只面向 NVIDIA CUDA 的应用，可在 Windows 的 AMD 显卡上尝试运行。
在概念验证项目中，该开发者在未修改的 CUDA 库下，使用 AMD 的 Radeon RX 9060 XT 进行端到端的 220 万参数 PPO 强化学习网络训练。
同时，项目文档给出了 Radeon RX 9060 XT 的 A/B 测试。官方上游路径使用官方 ZLUDA 与 AMD HIP SDK 6.4。
其整体中位吞吐为 13278.46 SPS，平均吞吐为 13172.49 SPS。回收自定义覆盖路径的整体中位吞吐为 12875.80 SPS，平均吞吐为 12649.83 SPS。
SPS 是每秒步数（steps per second）。表中“恢复的自定义路径”（加入旧版定制 ZLUDA 组件的配置）相较“公开上游路径”（标准、可公开获得的配置），吞吐量均较低，而推理和 PPO 学习耗时更长。
原文链接：https://m.ithome.com/html/1002531.htm
相比于DLSS这种应用型技术，CUDA可是NVIDIA真正的“护城河”。之前虽然也有很多所谓的冲击CUDA护城河的项目，但大多是在项目代码上由CUDA转换为ROCm这样的技术，并不能直接让AMD运行CUDA库。而这次的新项目不一样，根据演示内容，RX 9070XT显卡确实是直接运行了CUDA库。不过我看了下项目内容，仍旧是基于ZLUDA进行的映射，这个项目的兼容性本身也一般，不知道开发者能不能再做优化。
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