O AMDNR 0.3.4 ampliou o Neural Rendering experimental para APUs Radeon de portáteis como o ROG Ally e também acelerou o processamento em placas RX 7000 e RX 9000. Publicada em 27 de setembro de 2026, a atualização adiciona suporte experimental ao Z1 Extreme, Z2, Radeon 780M, Z2 Extreme, Radeon 890M e Radeon 880M. Além disso, a versão traz novos kernels, Fast Mode, uma interface reformulada, Screen GI e um novo launcher.
A atualização representa uma mudança importante no alcance do projeto comunitário. Até agora, os experimentos do AMDNR se concentravam principalmente em GPUs Radeon dedicadas. Agora, o backend RDNA 3 também consegue executar a rede em algumas APUs, embora o próprio desenvolvedor classifique esse caminho como experimental e lento.
As melhorias não ficam restritas aos portáteis. Uma Radeon RX 7800 XT reduziu de forma expressiva o tempo necessário para uma execução da rede em testes isolados. Ao mesmo tempo, a RX 9070 XT recebeu kernels mais rápidos para RDNA 4.
Foto de referência do ASUS ROG Ally com Ryzen Z1 Extreme. Esta imagem não mostra o AMDNR em execução; o modelo aparece aqui porque foi usado nos primeiros testes da versão 0.3.4. Imagem: TheHDGamer2008/Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.
AMDNR 0.3.4 leva Neural Rendering ao ROG Ally
O principal avanço de compatibilidade está nas APUs com recursos suficientes para o novo backend. Segundo a release oficial, o AMDNR passa a oferecer suporte experimental ao Z1 Extreme, Z2 e Radeon 780M. A lista também inclui Z2 Extreme, Radeon 890M e Radeon 880M.
Por outro lado, o projeto não inclui Z1, Radeon 740M, 760M, 840M e 860M na compatibilidade atual. Portanto, a presença de gráficos Radeon integrados não basta para garantir o funcionamento.
Para viabilizar o processamento nesses dispositivos, o runtime lmxxf ganhou dois tamanhos menores de rede. O primeiro trabalha em 640 × 360 pixels. Já o segundo utiliza 1024 × 576 pixels.
Além disso, o preset para portáteis executa o modelo neural a cada quatro frames por padrão. Essa estratégia reduz a frequência de inferência e, consequentemente, tenta controlar o custo em APUs com menos capacidade de processamento.
O hardware usado no primeiro teste real foi um ROG Ally com Ryzen Z1 Extreme. A própria ASUS informa que esse processador combina CPU Zen 4 com gráficos RDNA 3 de 12 Compute Units e até 8,6 TFLOPS. Entretanto, esses números são especificações do aparelho, e não resultados do AMDNR.
Gráfico oficial da ASUS mostra a capacidade gráfica teórica do ROG Ally com Ryzen Z1 Extreme. O gráfico é uma referência do hardware e não representa benchmark do AMDNR. Imagem: ASUS ROG.
Shadow of the Tomb Raider rodou com Neural Rendering
O primeiro teste publicado dentro de um jogo utilizou Shadow of the Tomb Raider. Um testador executou o título em 1280 × 720, com XeSS e o preset Handheld.
Nesse cenário, o runtime usou a rede em 360p e executou o modelo a cada quatro frames. O desenvolvedor registrou aproximadamente 62 ms por execução neural e cerca de 29 FPS com Neural Rendering ligado.
Esse resultado precisa de contexto. Trata-se de um teste individual em uma única unidade do ROG Ally. Além disso, o projeto ainda procura mais relatos de usuários. Portanto, os 29 FPS não devem ser tratados como desempenho garantido em todo Z1 Extreme.
O desenvolvedor também mediu somente a rede fora do jogo. Nesse probe, o ROG Ally registrou 54,7 ms por execução em 360p e 110,9 ms em 576p.
Esses valores não equivalem ao frametime total de um jogo. Contudo, eles mostram por que o projeto criou tamanhos menores de rede para os dispositivos portáteis.
RX 7000 passa a usar níveis mais econômicos
A versão também modifica o comportamento em RDNA 3. O runtime lmxxf agora aproxima automaticamente determinadas resoluções neurais de níveis predefinidos mais econômicos.
Em uma Radeon RX 7800 XT, um teste em 1440p com FSR Quality renderizava o jogo internamente em 1706 × 960. Antes da mudança, a rede usava o nível de 1080p. Agora, o sistema seleciona o nível de 900p.
Segundo a release, o tempo por execução neural caiu de 73,3 ms para 52,2 ms nesse teste. Entretanto, o desenvolvedor mediu esses números no probe do lmxxf, fora de um jogo.
Outro cenário usou renderização em 1080p com a resolução do Neural Rendering ajustada para 70%. Nesse caso, a troca do nível de 900p para 720p reduziu o tempo de 52,2 ms para 34,4 ms.
A estratégia possui uma contrapartida. Como a rede pode receber uma imagem menor, alguns detalhes finos podem ficar mais suaves. Por isso, a otimização representa uma troca entre custo e fidelidade.
Uma relação semelhante entre resolução neural e desempenho apareceu em outro projeto comunitário. O DLSSNR-AMD também mostrou ganhos ao executar Neural Rendering antes do upscale. Entretanto, esse projeto utiliza uma implementação Vulkan diferente e não deve ser confundido com o AMDNR.
RX 9070 XT recebe kernels mais rápidos
As placas RX 9000 não usam por padrão a nova política de níveis aplicada à RDNA 3. Mesmo assim, o AMDNR 0.3.4 também acelera o runtime lmxxf nessas GPUs.
O projeto incorporou novos kernels derivados do lmxxf 0.31. Em uma RX 9070 XT, o tempo de rede em 1080p caiu de 15,35 ms para 14,08 ms.
Já em 900p, a medição passou de 10,79 ms para 9,96 ms. Em 720p, o resultado caiu de 6,97 ms para 6,63 ms.
Segundo o desenvolvedor, a saída neural permaneceu idêntica bit a bit nos testes de referência. Dessa maneira, a otimização reduz o tempo de processamento sem alterar a resposta da rede naquele cenário.
Foto de referência de uma ASUS TUF Gaming Radeon RX 9070 XT. A imagem não pertence ao benchmark do AMDNR; ela ilustra a classe de GPU usada nas medições da versão 0.3.4. Imagem: 极客湾Geekerwan/Wikimedia Commons, CC BY 3.0.
Novamente, esses números medem somente a execução da rede fora do jogo. Portanto, não indicam diretamente quantos FPS uma RX 9070 XT ganhará durante uma partida.
Fast Mode reduz o tempo neural em cerca de 29%
A atualização também introduz o Fast Mode como opção experimental. Quando o usuário o ativa, o lmxxf executa a rede em um nível de resolução abaixo daquele escolhido normalmente.
Em uma RX 9070 XT, o desenvolvedor mediu aproximadamente 29% menos tempo de rede em uma configuração de 1080p. Por outro lado, a redução pode suavizar detalhes finos.
Por esse motivo, o Fast Mode permanece desligado por padrão. O usuário precisa aceitar explicitamente a troca entre velocidade e fidelidade.
O comportamento também varia conforme o runtime. Builds de Daniel Blanco que oferecem seu próprio Fast Mode podem expor a opção no mesmo painel. Entretanto, os runtimes distribuídos junto dessa release específica não incluem essa implementação.
Screen GI adiciona iluminação global experimental
Outra novidade aparece no AMDNR Screen GI. O recurso funciona como uma prévia de iluminação indireta e oclusão ambiente em espaço de tela.
O processamento acontece antes do Neural Rendering e do upscaler. Além disso, o usuário pode ativar o Screen GI com o NR ligado ou desligado.
Em um teste de laboratório com uma RX 9070 XT e renderização em 1080p, o modo High consumiu aproximadamente 1 ms. Contudo, esse valor não veio de um benchmark completo dentro de um jogo.
Como o método trabalha em espaço de tela, ele também possui uma limitação conhecida. Elementos que ficam fora da imagem atual não conseguem contribuir corretamente para a iluminação.
Por enquanto, o Screen GI continua desligado por padrão. Portanto, atualizar o AMDNR não muda automaticamente a iluminação dos jogos.
Nova interface reúne os dois runtimes
O AMDNR 0.3.4 também reformula todo o menu. Agora, os runtimes de Daniel Blanco e lmxxf compartilham uma estrutura única de controles.
A aba Neural começa com ativação, escolha do runtime e uma linha de status. Em seguida, o usuário encontra seções para desempenho, qualidade e aparência da imagem.
O lmxxf ganhou opções para Network output, Encoding, Residual edge fade e Game exposure. Além disso, o runtime agora responde a controles de máscara de personagem, Structure intensity e Character structure.
A atualização também mostra o custo do Neural Rendering em milissegundos quando o jogo e o runtime permitem essa leitura. Dessa forma, o usuário consegue avaliar melhor o impacto de determinadas configurações.
Para quem usa Neural Rendering sobre a imagem capturada da tela, existe outra abordagem. O NeuralScreen possui uma edição experimental voltada às Radeon, porém trabalha com uma arquitetura diferente do AMDNR e não deve ser tratado como a mesma implementação.
AMDNR Launcher simplifica a instalação
A versão apresenta ainda o AMDNR Launcher. A ferramenta gerencia instalação e atualização por jogo, reduzindo parte do trabalho manual com DLLs e runtimes.
Essa função ganha importância porque a versão 0.3.4 exige que três componentes permaneçam sincronizados: OptiScaler.dll, LmxxfNrRuntime.dll e LmxxfNrRuntime.pak.
O próprio desenvolvedor alerta contra misturar arquivos antigos e novos. Por exemplo, uma versão antiga do runtime pode perder controles introduzidos agora. Em um portátil, arquivos incompatíveis também podem impedir o carregamento dos novos tamanhos de rede.
Para uma instalação nova, o projeto orienta a extrair o pacote da versão e utilizar o OptiScaler.dll no formato adequado ao jogo. Quem utiliza o runtime de Daniel Blanco precisa instalar também os arquivos correspondentes desse runtime.
Correções atingem vários jogos
Além das grandes novidades, a atualização corrige problemas específicos. Shadow of the Tomb Raider deixou de travar quando o upscaler inicia no ROG Ally usado nos testes.
Marvel’s Midnight Suns também recebeu uma correção para um crash relacionado ao runtime de Daniel Blanco. Já o lmxxf ganhou uma rota para títulos que enviam o trabalho de um frame com atraso, situação observada em The Last of Us Part II.
O projeto também corrigiu um falso aviso de encerramento incorreto após sair de Forza Horizon 6. Além disso, uma falha nos contadores do lmxxf podia alterar as cores sozinha durante sessões longas; a versão 0.3.4 limpa esses dados corretamente.
Essas correções mostram por que a compatibilidade ainda precisa ser tratada jogo a jogo. Diferentes títulos fornecem dados e organizam suas filas de renderização de maneiras distintas.
Ray Regeneration volta a aparecer para RX 7000
A versão também mexe no caminho de FSR Ray Regeneration. As Radeon RX 7000 voltam a receber a opção por padrão, enquanto a linha anterior restringia esse caminho às RDNA 4.
Entretanto, oferecer a opção não garante que o driver aceite a inicialização. Se houver falha, o AMDNR informa que o Ray Regeneration não pôde iniciar e mantém o FSR sem o denoiser.
O projeto ainda adicionou novos controles de estabilidade e filtragem para essa rota. Ao mesmo tempo, algumas opções experimentais anteriores foram aposentadas após resultados inferiores nos testes publicados.
DLSS 5 em Radeon continua sem suporte oficial
Apesar da evolução, o AMDNR não representa suporte oficial da AMD ou da NVIDIA ao DLSS 5 em GPUs Radeon. O projeto reúne componentes comunitários para executar Neural Rendering por caminhos que não pertencem à matriz oficial da NVIDIA.
Por isso, os resultados precisam permanecer ligados ao hardware e às configurações testadas. Os números do ROG Ally, RX 7800 XT e RX 9070 XT não podem ser generalizados para todas as GPUs AMD.
Da mesma forma, comparações com GeForce exigem cuidado. Um teste separado do DLSS 5 em uma RTX 5090 mediu aumentos de consumo e temperatura, mas aquele cenário utiliza hardware, runtime e metodologia diferentes.
O roadmap já aponta para expansões futuras. Entretanto, recursos planejados não devem ser tratados como parte da versão atual até que o desenvolvedor publique uma implementação funcional.
Por enquanto, o AMDNR 0.3.4 amplia de forma concreta o alcance do projeto. O Neural Rendering chega experimentalmente ao ROG Ally e a outras APUs compatíveis, a RX 7000 ganha uma estratégia mais econômica para a rede e as RX 9070 e RX 9070 XT recebem kernels mais rápidos.
Fontes: AMDNR 0.3.4 — release oficial no GitHub, AMDNR — repositório e documentação oficial e ASUS ROG — especificações oficiais do ROG Ally.
