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Apex Neural Rendering: DLSS-Alternative für jede Grafikkarte

Apex Compute will mit Apex Neural Rendering Nvidias DLSS bei Tempo und Speicherbedarf schlagen. Das Toolkit läuft auf GeForce, Radeon, Arc und Apple-Chips.

A graphics card on a test bench next to a screen showing a side-by-side comparison of upscaled game frames.
Bild: 3DNews - Daily Digital Digest
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Apex Neural Rendering (ANR) soll eine DLSS-Alternative sein, die auch auf älteren Karten und bei der Konkurrenz läuft. Apex Compute verspricht dabei gleiche oder bessere Bildqualität bei weniger Aufwand. Bisher gibt es allerdings nur einen Teil des Pakets, und der ist eine Beta.

ANR besteht aus drei Modulen: ANR Super-Resolution (Hochskalierung), ANR Frame Generation (zusätzliche, berechnete Bilder für flüssigere Darstellung) und ANR Ray Reconstruction (Aufbereitung von Raytracing-Licht). Die Frame Generation ist verfügbar. Die Modelle für Skalierung und Ray Reconstruction werden noch trainiert und folgen später.

Wie schlägt sich ANR gegen DLSS Frame Generation?

Die Werte stammen vom Unternehmen selbst. Auf einer GeForce RTX 5090 bei 4K und 2-fachem Faktor braucht ANR FG 1,01 ms pro erzeugtem Bild, DLSS Frame Generation 1,26 ms. Beim Videospeicher sind es 214 MB gegenüber 562 MB. Die Gewichte des neuronalen Netzes belegen nur 0,17 MB. Welche DLSS-Version getestet wurde, ist nicht angegeben, TechPowerUp vermutet die aktuellste.

In Hogwarts Legacy und The Last of Us Part II Remastered zeigt Apex Compute Vergleichsbilder. Demnach liefert ANR die originalgetreueren Bilder, teils besser als DLSS. Das sind Herstellerbeispiele, keine unabhängigen Tests.

Welche Grafikkarten und Systeme unterstützt ANR?

Die Beta ist ein Injektor auf Basis von OptiScaler und funktioniert in jedem Spiel, das DLSS Frame Generation unterstützt. Unterstützt werden:

  • Nvidia GeForce RTX 20 und neuer sowie GTX 16
  • AMD Radeon RX 5000 und neuer sowie das Steam Deck
  • Intel Arc A und B
  • Apple-Geräte mit M1 oder neuer

Getestet wurde unter Windows 10, Windows 11, Linux, SteamOS mit Proton und macOS 26 oder neuer.

Apex Compute plant außerdem, das gesamte ANR-Framework samt aller Komponenten als Open Source auf GitHub zu veröffentlichen. Einen Termin nennt das Unternehmen nicht.

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