Apex Compute מציגה טכנולוגיית יצירת פריימים חינמית שתומכת גם בכרטיסי מסך ותיקים של AMD, אינטל ו-NVIDIA
במשך שנים NVIDIA השתמשה ב-DLSS כדי לתת לגיימרים סיבה נוספת לשדרג את כרטיס המסך שלהם. רוצים ליהנות מ-Frame Generation? תצטרכו לפחות GeForce RTX 40, בעוד שיצירת פריימים מרובים שמורה לדגמי RTX 50. עכשיו מגיעה חברה קטנה בשם Apex Compute וטוענת שאפשר לעשות את אותו הדבר מהר יותר, עם פחות זיכרון, ואפילו על כרטיסי GTX בני שבע שנים. ולא מדובר רק בהדגמת טכנולוגיה: גרסת בטא חינמית כבר זמינה להורדה.
הטכנולוגיה החדשה, Apex Neural Rendering או בקיצור ANR, מבטיחה להתחרות בפתרונות יצירת הפריימים של NVIDIA בלי להגביל את המשתמשים ליצרן מסוים. ההבטחה כוללת ביצועים מהירים עד פי 2.4 בתרחישי בדיקה מסוימים, איכות תמונה משופרת ותמיכה בכרטיסים של AMD, אינטל ואפילו במכשיר ה-Steam Deck. אלא שכמו תמיד כשחברה מפרסמת תוצאות שמציגות אותה כמנצחת בכל מדד, כדאי לבדוק מה בדיוק נמדד.
לא צריך כרטיס חדש בשביל עוד פריימים
החלק המעניין ביותר ב-ANR הוא דווקא רשימת החומרה הנתמכת. גרסת הבטא של ANR פועלת גם על כרטיסי GeForce GTX 16, שאינם תומכים רשמית ביצירת הפריימים של DLSS. התמיכה מתרחבת לסדרות RTX 20, RTX 30, RTX 40 ו-RTX 50, לכרטיסי Radeon RX 5000 ומעלה של AMD ולכרטיסי Intel Arc מסדרות A ו-B. אפילו מחשב גיימינג נייד כמו Steam Deck נמצא ברשימה.
כדי להבין למה זה מעניין, צריך להפריד בין שתי טכנולוגיות שלעיתים קרובות נזרקות לאותו סל. שדרוג רזולוציה (Upscaling) מאפשר למחשב לרנדר משחק ברזולוציה נמוכה יותר ולהציג תמונה ברזולוציה גבוהה. יצירת פריימים (Frame Generation) פועלת אחרת: היא מנתחת פריימים קיימים ואת נתוני התנועה כדי לייצר תמונות ביניים שלא רונדרו במלואן על ידי מנוע המשחק.
התוצאה יכולה להיות תנועה חלקה יותר על המסך בלי שהכרטיס יצטרך לרנדר כל פריים בדרך הרגילה. אלא שהפריימים הנוספים אינם משפרים באותו יחס את קצב העדכון של לוגיקת המשחק או את התגובה לפקודות השחקן. משחק שמתקשה להגיע לקצב פריימים בסיסי סביר לא יהפוך לפתע לחוויית גיימינג מושלמת בזכות הכפלת המספר המוצג על המסך.
Apex מתכננת להרחיב את ANR לשלושה רכיבים: יצירת פריימים, שדרוג רזולוציה באמצעות בינה מלאכותית (Super Resolution) ושחזור קרניים (Ray Reconstruction), המיועד לשפר את עיבוד התאורה וההשתקפויות במשחקים עם Ray Tracing. כרגע רק רכיב יצירת הפריימים זמין להורדה. שני הרכיבים האחרים עדיין בפיתוח, כך שמוקדם להציג את ANR כתחליף מלא ל-DLSS.
פחות זיכרון, פחות זמן עיבוד
הנתונים שפרסמה Apex Compute בהחלט מצדיקים תשומת לב. בבדיקות פנימיות שנערכו על GeForce RTX 5090 ברזולוציית 4K, יצירת פריים נוסף במצב 2X דרשה 1.01 אלפיות השנייה באמצעות ANR, לעומת 1.26 אלפיות השנייה באמצעות DLSS Frame Generation. מדובר בקיצור של כ-20% בזמן העיבוד.
במצב 4X, שבו נוצרים שלושה פריימים נוספים עבור כל פריים מרונדר, זמן העיבוד הממוצע לפריים שנוצר ירד ל-0.61 אלפיות השנייה ב-ANR לעומת 0.82 ב-DLSS. זהו שיפור של כ-26% בזמן העיבוד, ולא הגדלה מקבילה של מספר הפריימים לשנייה במשחק.
הפער הבולט יותר מגיע דווקא מצריכת הזיכרון. לפי מדידות החברה, ANR דורשת 214MB של זיכרון גרפי ב-4K, לעומת 562MB עבור DLSS. מדובר בחיסכון של כ-62%, שיכול להיות משמעותי במיוחד בכרטיסי מסך בעלי 8GB של זיכרון ופחות. החברה גם מציינת שמשקלי הרשת הנוירונית שלה תופסים 0.17MB בלבד, אם כי אין לבלבל בין גודל המודל לבין צריכת הזיכרון בזמן הריצה.
גם בתחום איכות התמונה Apex מציגה תוצאות חיוביות. החברה ביצעה השוואות באמצעות שלושה מדדי איכות, CGVQM-5, ColorVideoVDP ו-PSNR, ובכולן ANR השיגה ציונים גבוהים יותר מ-DLSS במצבי יצירת פריימים שבין 2X ל-6X. בהדגמות מתוך The Last of Us Part II Remastered נבחנים מצבים מורכבים הכוללים צמחייה, מים, דמויות בתנועה ופרטים שנחשפים מאחורי אובייקטים. אלו בדיוק המקומות שבהם אלגוריתמים ליצירת פריימים נוטים לייצר מריחות, כפילויות ועיוותים.
אבל יש כאן כוכבית חשובה. כל נתוני האיכות והביצועים המרכזיים מגיעים מהחברה עצמה, ולא מבדיקות בלתי תלויות. גם הטענה לשיפור של עד פי 2.4 אינה משתקפת במדידות זמן העיבוד המרכזיות שפורסמו עבור RTX 5090. בנוסף, אין עדיין תמונה מספקת של הביצועים בפועל על כרטיסים ותיקים כמו GTX 1650 או RTX 2060, שבהם יכולת החישוב נמוכה בהרבה.
ההורדה פתוחה, הקוד עדיין סגור
את גרסת הבטא אפשר להוריד בחינם דרך עמוד ההורדות הרשמי של ANR. ההתקנה מתבצעת באמצעות OptiScaler, כלי שמאפשר להחליף בין טכנולוגיות שדרוג תמונה ויצירת פריימים במשחקים נתמכים.
Apex מספקת חבילה מלאה למשתמשים שעדיין לא התקינו OptiScaler, לצד תוסף למי שכבר משתמשים בו. לאחר חילוץ הקבצים והפעלת סקריפט ההתקנה בתיקיית המשחק, ניתן להפעיל את יצירת הפריימים דרך הגדרות הגרפיקה, במשחקים שמציעים אפשרות מתאימה. התמיכה כוללת Windows 10 ו-Windows 11, לצד Linux ו-SteamOS באמצעות Proton. עבור מחשבי Mac עם שבבי Apple M1 ומעלה ו-macOS 26 קיימת ערכת בדיקות נפרדת המבוססת על Metal, אך אין בכך הבטחה לאותה תאימות משחקים שמוצעת ב-Windows.
גם הבטא עצמה עדיין רחוקה מלהיות מוצר מוגמר. גרסת V.B15, שפורסמה ב-12 בנובמבר, מתקנת תקלה שגרמה לצריכת הזיכרון הגרפי להמשיך לגדול בכל פעם שמשחק יצר מחדש את מנגנון יצירת הפריימים, למשל בעקבות שינוי רזולוציה. התקלה הייתה עלולה להוביל לירידה חדה בביצועים ואף לקריסת המשחק. המפתחים גם מזהירים שב-4K, כרטיס עם 8GB זיכרון עלול לחרוג ממגבלת הזיכרון אם המשחק עצמו כבר מנצל את רובו.
ויש עוד פרט שחשוב להכיר: ANR עדיין אינה באמת תוכנת קוד פתוח. מאגר GitHub שלה ציבורי, וניתן להוריד ממנו את הבטא ואת קוד המקור של רכיב OptiScaler הכלול בחבילה, אבל קוד המקור של מנוע יצירת הפריימים עצמו עדיין לא פורסם. Apex מבטיחה לעשות זאת בהמשך, ללא תאריך מחייב.
המשמעות הרחבה יותר של ANR אינה בהכרח שהיא תצליח לנצח את DLSS בכל משחק. היתרון שעשוי להפוך אותה לרלוונטית הוא שבירת התלות בין יכולות יצירת פריימים לבין רכישת כרטיס מסך מדור מסוים. NVIDIA השקיעה שנים בהפיכת DLSS ליתרון תחרותי של חומרת GeForce, וכעת מגיע ניסיון לספק חלק מהיכולות האלה למשתמשים שהחברה עצמה השאירה מחוץ לרשימת התמיכה הרשמית.
אם בדיקות עצמאיות יאשרו את איכות התמונה, הביצועים והתאימות הרחבה, ANR עשויה לתת לכרטיסי מסך ותיקים עוד כמה שנות שימוש מועילות. בינתיים, ההישג החשוב ביותר של Apex Compute הוא פשוט העובדה שכבר אפשר להוריד את התוכנה ולבדוק את ההבטחות שלה, במקום להסתפק בעוד מצגת ביצועים מרשימה.
