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Matériel·2 min de lecture

Apex Neural Rendering : un rival du DLSS pour toutes les cartes

Apex Compute affirme que son Apex Neural Rendering fait mieux que le DLSS de Nvidia en vitesse et en mémoire, et fonctionne sur GeForce, Radeon, Arc et puces Apple.

A graphics card on a test bench next to a screen showing a side-by-side comparison of upscaled game frames.
Image: 3DNews - Daily Digital Digest
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Apex Neural Rendering (ANR) est une alternative au DLSS signée Apex Compute. L'argument : une qualité d'image équivalente, voire meilleure, un coût moindre, et aucune obligation de posséder une carte Nvidia récente. Pour l'instant, un seul élément est disponible, en bêta.

ANR réunit trois briques : ANR Super-Resolution (mise à l'échelle), ANR Frame Generation (images supplémentaires générées pour fluidifier l'affichage) et ANR Ray Reconstruction (nettoyage de l'éclairage en lancer de rayons). La génération d'images est disponible. Les modèles de mise à l'échelle et de reconstruction des rayons sont encore en cours d'entraînement.

ANR est-il meilleur que le DLSS Frame Generation ?

Les chiffres viennent de l'entreprise. Sur une GeForce RTX 5090 en 4K avec un facteur 2x, ANR FG demande 1,01 ms par image générée, contre 1,26 ms pour DLSS Frame Generation. Côté mémoire vidéo, 214 Mo contre 562 Mo. Les poids du réseau de neurones n'occupent que 0,17 Mo. La version de DLSS testée n'est pas précisée, TechPowerUp suppose qu'il s'agit de la plus récente.

Apex Compute présente aussi des comparaisons dans Hogwarts Legacy et The Last of Us Part II Remastered, où ANR serait plus fidèle que le DLSS, voire meilleur dans certains cas. Ce sont des exemples fournis par l'éditeur, pas des tests indépendants.

Quelles cartes graphiques ANR prend-il en charge ?

La bêta est un injecteur basé sur OptiScaler, utilisable dans tout jeu compatible avec DLSS Frame Generation. Sont pris en charge :

  • Nvidia GeForce RTX série 20 et suivantes, ainsi que GTX série 16
  • AMD Radeon RX série 5000 et suivantes, et le Steam Deck
  • Intel Arc séries A et B
  • Appareils Apple avec puce M1 ou plus récente

Les systèmes testés sont Windows 10, Windows 11, Linux, SteamOS avec Proton et macOS 26 ou version ultérieure.

Apex Compute prévoit aussi de publier l'ensemble du framework ANR en open source sur GitHub. Aucune date n'a été donnée.

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