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Apex Neural Rendering: ANR soll DLSS, FSR und XeSS in allen Disziplinen schlagen


Apex Neural Rendering: ANR soll DLSS, FSR und XeSS in allen Disziplinen schlagen

Bild: X

Alle drei Grafikkarten-Hersteller haben ihre eigenen „AI-Gaming-Features“: Nvidia hat DLSS, AMD hat FSR und Intel hat XeSS. Das bisher eher unbekannte Unternehmen Apex Compute, das sich auf Edge-AI-Beschleuniger spezialisiert hat, will dieses Dreigestirn jetzt aufmischen und mit ANR hardwareunabhängig sogar besser sein.

Besser und überall lauffähig – angeblich

Apex Neural Rendering (ANR) lautet die Technologie, die ein eigenes Super Resolution, Ray Reconstruction und Frame Generation für Nvidia GeForce, AMD Radeon und Intel Arc bieten soll. Das ganze soll nicht nur überall laufen, sondern angeblich zugleich auch bessere Ergebnisse als die etablierten Technologien abliefern. Möglich machen soll dies eine „neue Architektur“ und damit ein neu entwickeltes neuronales Netzwerk, das die aktuellen Modelle der großen Hersteller übertreffen soll.

Die Bildqualität soll bessere als bei den bisherigen Technologien sein, wobei Apex Compute zwei Videos von Hogwarts Legacy sowie The Last of Us Part II zeigt, die die eigene Frame-Generation-Technologie DLSS Frame Generation gegenüber stellen. Welcher Frame-Generation-Faktor in den Vergleichen anliegen, bleibt jedoch unklar – es fehlt an der nötigen Transparenz, um das Gezeigte wirklich einordnen zu können.

Frame Generation kann in einer Beta bereits ausprobiert werden

Apropos Frame Generation: Die Technologie scheint am weitesten fortgeschritten zu sein. Denn ab sofort gibt es eine Beta-Version kostenlos zum Download auf GitHub. Apex Neural Rendering wird mittels OptiScaler in das Spiel eingebunden und kann darüber konfiguriert werden. ANR unterstützt Frame Generation in den Stufen 2×, 3× und 4×.

ANR Super Resolution sowie ANR Ray Reconstruction befinden sich derzeit noch in Entwicklung, sollen aber demnächst erscheinen.

ANR Frame Generation läuft ab der GeForce-RTX-2000- beziehungsweise GeForce-GTX-16-Serie (beide Turing) – Nvidia GTX 1000 wird also nicht unterstützt. Im Hause AMD ist die Technologie ab Radeon RX 5000 (Navi) inklusive dem Steam Deck und damit APUs lauffähig. Bei Intel wird die Arc-A-Serie vorausgesetzt. ANR FR unterstützt Windows 10, Windows 11 sowie Linux (Proton). Ob alle modernen APIs unterstützt werden, ist unklar.

Hersteller-Benchmarks von Frame Generation

Apex Compute hat sich auch zur Performance von ANR Frame Generation geäußert. Demnach soll das eigene neuronale Netzwerk in vielen Fällen schneller als die Pendants von Nvidia, AMD und Intel sein.

Auf einer GeForce RTX 5090 gibt der Entwickler deutlich geringere Rechenzeiten mit der eigenen Technologie als mit DLSS Frame Generation an. Gegenüber FSR Frame Generation 3.1 und FG 4.0 soll ANR FG auf einer Radeon RX 9060 XT dann eher „nur“ noch vergleichbar schnell arbeiten, gegenüber einer RX 7800 XT dagegen deutlich schneller sein. Auch auf Intel Arc soll das eigene Frame Generation schneller als XeSS sein.

Rechenzeiten von ANR Frame Generation (Bild: X)

Meinung von Wolfgang Andermahr

Ganz ehrlich: Das klingt alles zu schön, um wahr zu sein. Und im Moment glaube ich auch nicht, dass es so kommen wird. Nicht nur, weil die Ankündigung voll von „Unstimmigkeiten“ ist.

So ist die angegebene Rechenzeiten für den Konkurrenten FSR Frame Generation auf den verschiedenen Radeon-Grafikkarten in meinen Augen nicht nachvollziehbar. Und warum werden Messwerte von FSR 3.1 und 4.1 mit mehr als einem KI-Zwischenbild präsentiert? Das gibt es doch gar nicht! Und an zwei Stellen werden zwei sehr unterschiedliche Rechenzeiten für das neuronale Netzwerk angegeben.

Darüber hinaus glaube ich, dass es schlicht sehr schwer ist, bei Super Resolution, Ray Reconstruction und Frame Generation gleich im ersten Anlauf besser abzuschneiden als die Platzhirsche. Ich lasse mich gerne eines besseren belehren – das wäre ja ein Best-Case-Szenario für den Gamer. Etwas, was wir sicherlich in dieser Zeit gut gebrauchen können. Aber aktuell halte ich das fast schon für unmöglich.





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