DLSS 5 debutta il 4 settembre in NBA 2K27: tutto sulla tecnologia NVIDIA che cambierà la grafica dei videogiochi

NOTA: NVIDIA, a pochi giorni da questo articolo, ha dichiarato che intende portare il DLSS 5 anche su GPU GeForce RTX 4000. Maggiori dettagli qui. Di seguito l'articolo originale.

Sono passati diversi mesi da quando NVIDIA ha anticipato l'arrivo del DLSS 5. Nel corso della GTC 2026 di marzo, Jensen Huang fu il cicerone di una presentazione sicuramente d'impatto, ma per alcuni poco approfondita, tanto da lasciare spazio a diverse polemiche.

Il DLSS 5, infatti, è ben diverso dalle iterazioni che l'hanno preceduto e si distingue per l'introduzione di un modello di rendering neurale che interviene direttamente sull'immagine generata dal motore grafico, arricchendone i pixel con illuminazione, ombre e altri interventi volti a rendere il contenuto più fotorealistico. L'obiettivo è ridurre il divario tra la grafica interattiva e la qualità visiva tipica degli effetti speciali cinematografici.

A marzo, molti utenti, anziché rimanere colpiti dal tasso di innovazione del DLSS 5, rimasero perplessi dal possibile impatto sulla direzione artistica dei giochi: la tecnologia di NVIDIA sembrava infatti alterare in modo significativo l'opera originale, sovrapponendovi una grafica generata dall'intelligenza artificiale che alcuni giudicarono "molto fake".

Nel post-presentazione, gli appassionati iniziarono quindi a scagliarsi contro la tecnologia, trasformandola in un vero e proprio bersaglio per meme, alcuni dei quali particolarmente divertenti. Una reazione che spinse l'azienda a fornire qualche spiegazione in più su quella che, nelle intenzioni, doveva essere soltanto un'anticipazione in vista di una presentazione più ampia da tenersi successivamente.

Purtroppo, ma NVIDIA dovrebbe conoscere bene il pubblico a cui si rivolge, quando mancano dettagli e non viene fornito un adeguato contesto per comprendere una nuova tecnologia, gli appassionati possono arrivare rapidamente a conclusioni semplicistiche, finendo talvolta per interpretarne in modo errato il funzionamento.

Ed eccoci così arrivati a questi giorni, con NVIDIA che torna a parlare ufficialmente e diffusamente del DLSS 5, in vista del debutto pubblico. La tecnologia sarà disponibile dal 4 settembre alle 6:00 ora italiana in NBA 2K27, il nuovo titolo cestistico sviluppato da Visual Concepts e pubblicato da Take-Two Interactive.

DLSS 5: un salto evolutivo per la grafica dei giochi

Edward Liu, a capo della divisione Applied Deep Learning Research e quindi la "mente" dietro il DLSS 5, non ha usato mezzi termini: ogni "tot" anni arriva una tecnologia destinata a far fare un salto in avanti alla grafica e il DLSS 5 rientra senza dubbio in questa definizione. Mesi fa, il CEO di NVIDIA aveva definito il DLSS 5 il "momento GPT della grafica", per dare un'idea di quanto la casa statunitense creda nella tecnologia.

Liu ha ripercorso la storia di NVIDIA, che in parte coincide con quella dell'evoluzione della grafica: dagli shader programmabili delle GeForce 3 nel 2001 all'arrivo di CUDA con la GeForce 8800 GTX nel 2006, fino all'introduzione del Ray Tracing e del DLSS nel 2018, resa possibile dalla scelta di equipaggiare le GPU con unità dedicate completamente nuove, gli RT Core e i Tensor Core.

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Infine, negli ultimi anni, sono arrivate le GeForce RTX 5000 con supporto al path tracing e un DLSS sempre più basato sull'intelligenza artificiale, capace di offrire una potenza di calcolo in termini di FLOPS quasi 400.000 volte superiore rispetto a 25 anni fa. Arrivare però a una qualità cinematografica e fotorealistica in tempo reale richiede qualcosa di diverso e NVIDIA ritiene che il DLSS 5, con il suo rendering neurale, rappresenti un passo fondamentale nella giusta direzione, con l'IA destinata a giocare un ruolo cruciale per rendere possibile qualcosa che altrimenti sarebbe irraggiungibile con la sola potenza bruta e le tecniche attuali.

NVIDIA e lo stato della grafica oggi: perché la corsa al fotorealismo richiede l'IA

Attualmente, la generazione dell'immagine in un videogioco segue principi fisici di base che devono essere elaborati uno dopo l'altro, in tempo reale. La creazione della geometria della scena e delle texture 3D, il movimento e il rimbalzo della luce sulle superfici e nell'ambiente di gioco, il controllo attraverso una telecamera, ovvero il punto di vista del giocatore, che cambia costantemente e deve essere aggiornato con la massima precisione: l'approccio funziona, ma è difficile da scalare.

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Per fare in modo che il nostro cervello percepisca un'immagine come fotorealistica, sarebbe necessaria una potenza di calcolo diverse migliaia di volte superiore a quella oggi disponibile. Prendiamo, ad esempio, un personaggio con il sole alle sue spalle e i capelli illuminati dalla luce: per simulare correttamente questo fenomeno bisogna "sparare" centinaia di raggi, ognuno dei quali deve rimbalzare per centinaia, se non migliaia, di strati di capelli.

Il processo non è immediato, perché la luce deve penetrare all'interno della massa di capelli, rimbalzare e disperdersi, per poi tornare verso l'esterno. Bisogna ripetere il calcolo attraverso una grande quantità di capelli e, per raggiungere un simile livello di resa, la potenza di calcolo necessaria è oggi fuori portata.

Un altro esempio riguarda il rendering della pelle. Se il personaggio viene illuminato da dietro, la luce può attraversare i tessuti e riemergere in un punto diverso. Nel percorso interagisce con la pelle e con le strutture sottostanti, come muscoli e vasi sanguigni, prima di tornare verso l'esterno. È questo tipo di fenomeno che contribuisce, ad esempio, a conferire alla pelle un aspetto più realistico quando viene attraversata dalla luce.

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Per affrontare questa sfida, negli ultimi anni sono emersi i modelli generativi, che permettono di avvicinarsi all'obiettivo di ottenere immagini prossime al fotorealismo senza richiedere un aumento drastico della potenza di calcolo. Questi modelli generano immagini fotorealistiche non simulando direttamente la fisica della luce, ma apprendendo dal mondo reale. Ciò significa che sono in grado di "capire" la scena e la sua composizione.

Perché non abbiamo ancora visto questi progressi applicati in modo esteso ai videogiochi? Perché questi modelli sono molto difficili da controllare e si basano su input astratti. Finora è stato lasciato molto spazio al modello per improvvisare e i modelli generativi non sono deterministici. Che cosa significa? Se si inserisce lo stesso text prompt dieci volte, si possono ottenere dieci risultati differenti.

Questo comportamento è utile nella creazione di contenuti offline, dove è possibile generare diverse versioni e scegliere quella preferita, ma non è adatto a un videogioco, nel quale ogni elemento generato deve essere corretto, utilizzabile e riprodotto nello stesso modo a ogni frame. Questa è stata la prima sfida fondamentale affrontata da NVIDIA.

La seconda difficoltà riguarda la velocità e il tempo di elaborazione. I modelli capaci di generare immagini fotorealistiche sono pesanti, lenti e richiedono molta VRAM. Nel caso dei modelli video, inoltre, è necessario generare decine di frame al secondo perché il modello possa mantenere una certa coerenza temporale.

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Se, per esempio, un personaggio cammina da sinistra verso destra, il modello deve sapere che nel primo frame il personaggio si trova a sinistra e nell'ultimo a destra. Questa informazione è necessaria per generare correttamente il movimento anche nei frame intermedi.

Anche in questo caso la natura dei videogiochi complica il processo. Nel gaming, infatti, il frame successivo dipende dall'input impartito dal giocatore nel frame precedente. Qualsiasi soluzione utilizzata in-game deve quindi essere in grado di generare ogni frame mantenendo stabilità e coerenza temporale, anche quando la scena cambia in risposta alle azioni dell'utente. È un obiettivo che, almeno fino a oggi, anche i modelli video allo stato dell'arte non hanno ancora raggiunto.

DLSS 5: un passo in avanti verso il fotorealismo

Edward Liu ha affermato che con il DLSS 5 NVIDIA ha compiuto un importante passo avanti nell'affrontare i problemi fondamentali descritti, con l'obiettivo di portare la tecnologia sul mercato e renderla disponibile al pubblico.

Liu ha spiegato anzitutto che il DLSS 5 non è condizionato da input astratti come il testo, ma lavora direttamente sul frame renderizzato. Il frame contiene infatti una quantità di informazioni maggiore e più vincolata rispetto a un testo e offre al modello tutto ciò di cui ha bisogno: l'identità del personaggio, il tipo di oggetti presenti nella scena, la loro posizione e molto altro.

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Il modello non è quindi un semplice filtro di post-processing convenzionale. Per creare un frame il più fotorealistico possibile è necessario avere una comprensione della scena e di ciò che contiene, oltre che del modo in cui viene rappresentata.

La generazione di un'immagine fotorealistica rappresenta però solo metà del problema. L'altra consiste nell'assicurarsi che qualsiasi elemento prodotto dal modello rimanga fedele all'input originale, ovvero al frame renderizzato. In altre parole, il sistema deve mantenere lo stesso personaggio, la stessa illuminazione, la stessa scena e la stessa composizione in ogni frangente.

NVIDIA ha affrontato questo problema facendo in modo che, durante la fase di training del DLSS 5 (che è globale e non per titolo), il modello imparasse ad affidarsi ai buffer interni del motore e a generare l'immagine senza modificarne le informazioni fondamentali. Tra queste rientrano, più precisamente, le superfici e le texture, le informazioni semantiche relative alla luce, la relazione tra la sorgente luminosa e la normale della superficie, necessaria per determinare l'intensità dell'illuminazione, e la geometria della scena.

Vincolando questi buffer, lo spazio di intervento del modello su aspetti come l'identità del personaggio, il colore delle superfici e la semantica degli oggetti viene fortemente limitato. Secondo Liu, il DLSS 5 è quindi particolarmente efficace nel preservare la geometria della scena, mentre non cerca di correggere alcuni artefatti di rendering che possono comparire con tecniche come TAA o DLSS-SR. Intervenire anche su questi aspetti potrebbe infatti comportare il rischio di modificare elementi dell'immagine, come il logo presente su un vestito, o introdurre variazioni nell'aspetto di un personaggio tra frame differenti.

Un'altra informazione utilizzata dal modello è il motion vector fornito dal motore di gioco. Questo dato consente al DLSS 5 di generare sequenze di immagini temporalmente coerenti.

Un ulteriore aspetto particolarmente importante nello sviluppo del modello ha riguardato l'impatto sulla direzione artistica, che rappresenta uno dei punti centrali delle polemiche emerse dopo la presentazione di marzo.

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NVIDIA offre agli sviluppatori un ampio controllo sulle modalità di applicazione del DLSS 5 al proprio titolo, attraverso numerosi parametri relativi alla scena. La tecnologia può essere applicata soltanto a determinate parti dell'immagine e la sua intensità può essere regolata. "Sono tutte decisioni di creazione che appartengono all'artista, non al modello", ha spiegato Liu. "Gli artisti rimangono in cima alla generazione finale e rimangono al vertice della loro creatura finale".

Gabriele Leone, Director of Content Technology di NVIDIA, ci ha mostrato il modo in cui un artista può gestire il DLSS 5 e come la tecnologia rispetti il frame originale. Leone, che ha partecipato allo sviluppo di diversi titoli nella sua carriera, tra cui Horizon Zero Dawn e Metal Gear Solid, oltre ad aver lavorato in Pixar, ha spiegato che "quando gli artisti creano un gioco, il risultato finale è sempre un compromesso tra le scelte artistiche ma anche limiti prestazionali".

Se gli artisti avessero le mani libere, ovvero non dovessero preoccuparsi delle prestazioni, inserirebbero un numero molto maggiore di luci nella scena, aumenterebbero la complessità degli shader e dei materiali. Il risultato sarebbe però un drastico calo delle prestazioni.

L'immagine finale rappresenta quindi sempre un compromesso tra le scelte artistiche e le prestazioni. Ed è proprio in questo spazio che interviene il DLSS 5. Pur rispettando il frame originale prodotto dagli sviluppatori, la tecnologia può intervenire sull'immagine per migliorarne la resa e avvicinarla maggiormente a quella del mondo reale.

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Il DLSS 5 può migliorare le ombre di contatto, il subsurface scattering, ovvero il modo in cui la luce attraversa e si disperde all'interno di un materiale traslucido, i riflessi e molti altri elementi. Si tratta di dettagli particolarmente importanti nella percezione di un'immagine realistica, ma che possono richiedere una notevole quantità di potenza di calcolo.

"Quindi", ha aggiunto Leone, "quando vedete il frame finale dovete ricordare che non è come l'artista voleva apparisse. DLSS 5 è uno strumento per i sviluppatori e gli artisti che permette di avvicinarli alla loro visione".

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NVIDIA ha sviluppato una serie di controlli per garantire alle software house un ampio controllo creativo. Il DLSS 5 dispone di diversi modelli, indicati come A, B e C, che producono risultati differenti perché sono stati addestrati in modo diverso. La scelta di uno specifico modello non vincola gli sviluppatori all'utilizzo dello stesso per l'intero gioco: è possibile selezionarne uno per una determinata scena e passare a un altro in un contesto differente.

Il tool consente inoltre, attraverso appositi slider, di modulare diversi aspetti dell'intervento del DLSS 5, tra cui ombre, occlusione, scattering, colore e illuminazione. Impostando uno slider sul valore 1 si ottiene il massimo impatto della relativa funzione, mentre portandolo a zero si torna al frame originale.

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Se non si vuole intervenire sull'intera immagine, è possibile limitare l'azione del modello a singole parti della scena. Sono disponibili due tipi di controlli: alcuni derivano direttamente dal modello, mentre altri vengono forniti dal motore e dallo sviluppatore.

Poiché il DLSS 5 è un modello intelligente, è in grado di riconoscere ciò che sta osservando all'interno della scena. Può, per esempio, distinguere un personaggio da un oggetto presente sullo sfondo, come un microonde, e generare automaticamente una maschera che consente di intervenire soltanto sul personaggio lasciando invariato lo sfondo. Lo stesso procedimento può naturalmente essere applicato in senso opposto.

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NVIDIA ha visto che gli sviluppatori impegnati nell'implementazione del DLSS 5 tendono a mantenere al massimo l'intensità degli interventi sulla scena e sullo sfondo, concentrando invece le regolazioni più fini sui personaggi.

Gli sviluppatori possono inoltre scegliere il numero di oggetti sui quali applicare la tecnologia, selezionando singoli elementi oppure raggruppandoli. Il controllo è quindi molto ampio: è possibile creare maschere e gruppi senza particolari vincoli.

NVIDIA ci ha inoltre spiegato che il DLSS 5 è in grado di migliorare un frame standard, ma può ottenere risultati ancora migliori quando il frame originale utilizza ray tracing o path tracing. Le scene renderizzate con queste tecnologie forniscono infatti al modello una quantità maggiore di informazioni sul comportamento della luce, consentendogli di intervenire in modo più efficace sull'aspetto finale. "Più migliora l'input, più migliora l'output", ha affermato Leone.

DLSS 5: solo su GeForce RTX 5000, ma con quali prestazioni?

Il DLSS 5 è compatibile, almeno ufficialmente, solo con le schede video GeForce RTX 5000. Nonostante alcuni modder ne stiano estendendo il funzionamento ad altre generazioni, NVIDIA non ha per ora confermato un supporto ufficiale oltre la generazione Blackwell. NVIDIA, più nel dettaglio, ha sottolineato che la tecnologia gira sui Tensor core delle GPU Blackwell.

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L'azienda ha fornito anche alcuni dati prestazionali, sottolineando che le prestazioni del modello alla base del DLSS 5 sono migliorate di 5 volte in sei mesi. A marzo, infatti, erano necessarie due GeForce RTX 5090 per gestire la tecnologia. Intorno a maggio, NVIDIA è riuscita a farla funzionare su una sola GeForce RTX 5090, per arrivare a oggi a un DLSS 5 capace di funzionare sull'intera serie GeForce RTX 5000.

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Per quanto riguarda le prestazioni in NBA 2K27, il primo gioco a integrare il DLSS 5, l'azienda ha condiviso i risultati ottenuti con RTX 5080 e RTX 5090 in 4K, con ray tracing attivo e impostazioni Ultra, ma con MFG 6X e Super Resolution in modalità Performance. La RTX 5080 raggiunge 233 fps di media, mentre la RTX 5090 arriva a 370 fps.

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Scendendo a 1440p, e con Super Resolution su Quality, le due schede raggiungono rispettivamente 413 e 594 fps, mentre una RTX 5070 Ti e una RTX 5070 toccano 353 e 262 fps. Anche i possessori di RTX 5060, RTX 5060 Ti e RTX 5070 potranno attivare il DLSS 5: a 1080p, le schede raggiungono nel titolo cestistico rispettivamente 258, 325 e 386 fps (con le stesse impostazioni del 1440p).

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L'azienda, infine, ha affermato che l'impatto prestazionale del DLSS 5 si attesta mediamente tra il 50% e il 60% a tutte le risoluzioni e con tutte le schede in NBA 2K27.

DLSS 5 alla prova dei fatti

Siamo abbastanza sicuri, per come è stata articolata la presentazione a cui abbiamo assistito, che in questi mesi NVIDIA ha fatto i compiti a casa. Più chiaramente, hanno letto e ascoltato i timori dei giocatori e recepito i feedback degli sviluppatori sul funzionamento del DLSS 5 e la sua implementazione.

Detto questo, al netto di una tecnologia nuova che deve maturare e ha margini di ottimizzazione, l'impatto visivo e qualitativo è evidente e innegabile - ma ci avevano conquistato già alla prima presentazione di marzo. A ogni modo, il DLSS 5 è una tecnologia opzionale e, seppur con un forte connotato di impatto sulla grafica che le iterazioni precedenti non hanno, controllabile dalle software house.

Non vediamo l'ora di poter toccare con mano la tecnologia direttamente, cosa che avverrà tra pochi giorni, cercando di andare un po' più a fondo delle impressioni e con prestazioni di prima mano sul campo.