NVIDIA DLSS 5 alza i consumi della RTX 5090 e riapre il caso del connettore 16 pin

⚙️ Da sapere

• DLSS 5 genera l’aspetto finale del frame attraverso un modello neurale condizionato dal rendering prodotto dal motore di gioco.
• Test indipendenti mostrano incrementi di assorbimento significativi su RTX 5090 quando il neural rendering viene attivato in scenari particolarmente pesanti.
• La RTX 5090 è già specificata a 575 W: il margine rispetto al collegamento PCIe Gen 5 da 600 W diventa tecnicamente rilevante.

NVIDIA sta trasformando DLSS da sistema che ricostruisce immagini a tecnologia capace di generare direttamente parte dell’aspetto finale del frame, ma il salto qualitativo ha un costo energetico che merita più attenzione degli FPS. I primi test su RTX 5090 mostrano infatti che DLSS 5 può spingere il consumo della GPU sensibilmente sopra i livelli osservati con il rendering tradizionale, fino a riaprire il problema del connettore a 16 pin già emerso con le generazioni precedenti. Non significa che DLSS 5 “sciolga” automaticamente i connettori né che ogni RTX 5090 sia esposta allo stesso comportamento: significa però che una GPU ufficialmente classificata a 575 W di Total Graphics Power sta ricevendo un nuovo workload neurale capace di ridurre ulteriormente il margine elettrico e termico dell’intera catena di alimentazione.

DLSS 5 non ricostruisce più soltanto il frame ma interviene sul suo aspetto finale

La differenza architetturale rispetto alle precedenti generazioni è sostanziale. Nel paper di ricerca dedicato a DLSS 5 NVIDIA descrive il sistema come il primo componente DLSS che genera l’aspetto finale visualizzato anziché ricostruire un riferimento più costoso prodotto dal renderer convenzionale. Il modello di 3D-Guided Neural Rendering riceve il frame renderizzato dal motore, motion vector, stato temporale e parametri stabiliti dallo sviluppatore, quindi utilizza un modello di diffusione one-step per introdurre informazioni relative a illuminazione e materiali mantenendo struttura e direzione artistica. L’obiettivo è ottenere in tempo reale fenomeni visivi difficili da rappresentare completamente con asset, shader e simulazione fisica tradizionale, dalla diffusione della luce attraverso la vegetazione al comportamento della pelle. NVIDIA dichiara esecuzione locale sulle RTX 50 fino a 4K, con processo causale, deterministico e vincolato a un budget per frame.

È un passaggio molto più importante di un semplice aumento del moltiplicatore dei frame. Con Multi Frame Generation l’AI contribuiva soprattutto alla frequenza d’aggiornamento percepita; con DLSS 5 entra nel processo che determina come appare materialmente la scena. Matrice Digitale aveva già seguito questa trasformazione quando DLSS 5 era diventato anche terreno di scontro sul copyright e sul controllo dei contenuti. Ora emerge il secondo problema: quanto compute addizionale sia necessario per ottenere quel risultato.

Leggi anche: Lisuan vende 30.000 GPU mentre MSI combatte i connettori che si sciolgono

RTX 5090 parte già da 575 W prima di aggiungere il neural rendering

Le specifiche ufficiali della GeForce RTX 5090 indicano un Total Graphics Power di 575 W, alimentatore raccomandato da 1.000 W e connessione attraverso quattro PCIe 8 pin con adattatore oppure un singolo cavo PCIe Gen 5 capace di almeno 600 W. Non significa che 575 W attraversino necessariamente sempre il solo connettore della scheda, ma chiarisce quanto il progetto lavori già vicino a livelli di potenza molto elevati per un componente consumer.

Il dato diventa interessante se confrontato con i test pubblicati da Tom’s Hardware, che in questo caso costituisce fonte originale delle proprie misure. La testata ha verificato aumenti di consumo fino a circa il 50% in alcuni workload con DLSS 5, mentre ha riportato separatamente il caso di un appassionato che, utilizzando NBA 2K27 su una MSI RTX 5090 Gaming Trio OC, ha registrato assorbimenti superiori a 610 W prima di osservare danni al connettore. Il caso individuale non dimostra un rapporto causale generale tra DLSS 5 e fusione del 16 pin: possono intervenire inserimento imperfetto, distribuzione della corrente tra i pin, qualità del cavo, resistenza di contatto, configurazione della scheda e power limit. Il dato sperimentale importante è un altro: i test indipendenti mostrano che il nuovo workload neurale può aumentare materialmente la potenza assorbita.

Il vecchio problema del 16 pin torna quando diminuisce il margine elettrico

Il connettore ad alta potenza è stato modificato nel tempo proprio per migliorare l’affidabilità della connessione, ma la fisica non cambia: più corrente attraversa una resistenza di contatto, maggiore è il calore prodotto localmente. Una connessione perfettamente inserita e uniformemente caricata può funzionare entro le proprie specifiche; una distribuzione non uniforme o un contatto con resistenza superiore può invece concentrare il riscaldamento su pochi terminali. È per questo che l’aumento dei consumi provocato da nuovi workload non deve essere letto soltanto come dato prestazionale.

NVIDIA presenta ufficialmente DLSS 5 come tecnologia limitata alle GeForce RTX 50 e descrive nel blog tecnico per gli sviluppatori controlli di Structure Intensity, Tone Intensity e masking semantico destinati a modulare il contributo del modello neurale. Il problema industriale consiste nel capire come questi carichi si comporteranno su un numero maggiore di giochi, schede custom, BIOS e profili di potenza. Il precedente delle RTX ad alto assorbimento ha già costretto i produttori a intervenire con sistemi di monitoraggio e protezioni aggiuntive; il nuovo rendering neurale rende il margine ancora più importante proprio mentre l’AI sta comprimendo roadmap e disponibilità del gaming consumer.

Continua con:

Qwen 3.8 su RTX 5090 mostra che anche l’AI locale sbatte contro i limiti hardware

RTX 60 slitta e l’AI spinge gaming e PC ai margini

Il rendering neurale deve essere misurato anche in watt e temperatura

NVIDIA ha una ragione tecnica forte per spingere DLSS 5: invece di aumentare indefinitamente complessità geometrica, qualità degli asset e numero di campioni, parte del realismo può essere sintetizzata da un modello addestrato su conoscenza visiva del mondo reale. Questo può diventare uno dei cambiamenti più profondi della grafica in tempo reale dai tempi del ray tracing hardware, ma rende inevitabile considerare il costo computazionale dell’inferenza dentro il frame budget. Il nodo non è stabilire oggi che DLSS 5 sia pericoloso per i connettori, conclusione che i dati disponibili non consentono. Il problema concreto è che RTX 5090 nasce già come GPU da 575 W e qualsiasi tecnica che aumenti significativamente l’utilizzo dei Tensor Core può ridurre il margine termico ed elettrico disponibile. Per valutare DLSS 5 serviranno quindi benchmark meno superficiali: non soltanto FPS, latenza e qualità dell’immagine, ma watt reali, distribuzione della corrente sul connettore, temperatura dei terminali e comportamento nei carichi prolungati. Il neural rendering non può essere giudicato soltanto da ciò che appare sul monitor, perché una parte del suo vero costo rimane nascosta dietro il pannello laterale del PC.