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Apex Neural Rendering: una alternativa al DLSS para cualquier GPU

Apex Compute asegura que su Apex Neural Rendering supera al DLSS de Nvidia en velocidad y memoria, y funciona en GeForce, Radeon, Arc y chips de Apple.

A graphics card on a test bench next to a screen showing a side-by-side comparison of upscaled game frames.
Imagen: 3DNews - Daily Digital Digest
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Apex Neural Rendering (ANR) es una alternativa al DLSS de la empresa Apex Compute. Promete calidad de imagen igual o mejor, menos carga y que no haga falta una Nvidia reciente. Por ahora solo hay una pieza disponible, y en beta.

ANR se compone de tres módulos: ANR Super-Resolution (escalado), ANR Frame Generation (fotogramas extra generados para que el movimiento sea más fluido) y ANR Ray Reconstruction (limpieza de la iluminación con trazado de rayos). La generación de fotogramas ya se puede usar. Los modelos de escalado y de reconstrucción de rayos siguen entrenándose y llegarán más adelante.

¿Cómo se compara ANR con DLSS Frame Generation?

Las cifras son de la propia empresa. En una GeForce RTX 5090 a 4K con factor 2x, ANR FG tarda 1,01 ms por fotograma generado, frente a 1,26 ms de DLSS Frame Generation. En memoria de vídeo, 214 MB contra 562 MB. Los pesos de la red neuronal ocupan solo 0,17 MB. No se indica qué versión de DLSS se usó, aunque TechPowerUp supone que es la más reciente.

Apex Compute también muestra comparativas en Hogwarts Legacy y The Last of Us Part II Remastered, donde afirma que ANR es más fiel que DLSS y en algunos casos mejor. Son ejemplos de la compañía, no pruebas independientes.

¿Qué tarjetas gráficas y sistemas admite ANR?

La beta es un inyector basado en OptiScaler y funciona en cualquier juego compatible con DLSS Frame Generation. Admite:

  • Nvidia GeForce RTX serie 20 y posteriores, y GTX serie 16
  • AMD Radeon RX serie 5000 y posteriores, y la Steam Deck
  • Intel Arc series A y B
  • Dispositivos Apple con M1 o chips más nuevos

Los sistemas probados son Windows 10, Windows 11, Linux, SteamOS con Proton y macOS 26 o posterior.

Apex Compute planea además publicar todo el framework ANR, con todos sus componentes, como código abierto en GitHub. No ha dado fecha.

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Etiquetas:apex computeapex neural renderingdlssframe generationoptiscalergpu

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