Tóm tắt nhanh
- Apex Compute đã phát hành beta Frame Generation của Apex Neural Rendering (ANR); Super Resolution và Ray Reconstruction chưa có bản beta.
- Trên RTX 5090 ở 4K, bảng của hãng ghi thời gian tạo mỗi khung hình bổ sung ở chế độ 2X là 1,01 ms với ANR và 1,26 ms với DLSS.
- Apex công bố mức dùng bộ nhớ GPU 214 MB so với 562 MB của DLSS tại 4K; đây là phép đo nội bộ, chưa được kiểm tra độc lập.
- ANR FG hiện cần cài qua OptiScaler, chưa phải tính năng tích hợp chính thức trong game.
Apex Compute đã đưa phần tạo khung hình của Apex Neural Rendering (ANR) vào beta, nhưng bộ công nghệ này chưa thay thế trọn bộ NVIDIA DLSS: Super Resolution và Ray Reconstruction vẫn đang phát triển, còn kết quả hiệu năng mà hãng công bố chưa có kiểm chứng độc lập.
Con số 2,4 lần không khớp với phép đo RTX 5090 được công khai
Apex quảng bá ANR có thể tạo khung hình nhanh hơn đến 2,4 lần trong một số thử nghiệm. Tuy nhiên, bảng hiệu năng trên trang hãng cho một so sánh cụ thể hơn: RTX 5090 chạy ở 3840 × 2160, ANR FG mất 1,01 ms cho mỗi khung hình bổ sung ở chế độ 2X, trong khi DLSS Frame Generation mất 1,26 ms. Chia hai thời gian này cho nhau cho kết quả xấp xỉ 1,25 lần, không phải 2,4 lần.
Hai con số mô tả các phép đo khác nhau: 2,4 lần là mức tối đa Apex nêu cho một số thử nghiệm, còn 1,01 ms và 1,26 ms là kết quả trong bảng RTX 5090. Không nên lấy mức tối đa làm đại diện cho mọi game hay cấu hình. Thời gian trên cũng chỉ là chi phí tạo khung hình bổ sung, không có nghĩa tốc độ khung hình tổng của trò chơi tăng tương ứng 1,25 lần.
| Phép đo (thấp hơn tốt hơn) | ANR FG | NVIDIA DLSS FG |
|---|---|---|
| 2X, mỗi khung tạo thêm (ms) | 1,01 | 1,26 |
| 4X, trung bình mỗi khung tạo thêm (ms) | 0,61 | 0,82 |
| Bộ nhớ GPU tại 4K (MB) | 214 | 562 |
Số liệu: Apex Compute, thử nghiệm nội bộ, chưa có kiểm chứng độc lập. Bảng đo chi phí của phần tạo khung hình, không phải FPS tổng của game.
Ở chế độ 4X, bảng của Apex ghi thời gian trung bình mỗi khung hình được tạo là 0,61 ms với ANR và 0,82 ms với DLSS. Đây tiếp tục là số liệu do Apex tự công bố; chưa có kết quả thử nghiệm độc lập để xác nhận mức chênh lệch trong các trò chơi thực tế.
Mức dùng bộ nhớ thấp là tuyên bố đáng chú ý, chưa phải kết luận cho mọi GPU
Apex cho biết ANR FG dùng 214 MB bộ nhớ GPU ở 4K, so với 562 MB của DLSS Frame Generation trong phép đo hãng đưa ra. Chênh lệch này có thể đáng quan tâm với hệ thống hạn chế bộ nhớ, nhưng dữ liệu hiện mới gắn với phép đo của Apex; không nên suy rộng sang độ phân giải khác, card đồ họa khác hoặc mọi trò chơi.
Trang hãng cũng nêu bộ trọng số mạng của ANR có dung lượng 0,17 MB. Con số nhỏ này không tự nó cho biết mức tiêu thụ tổng thể của trò chơi hay chất lượng hình ảnh. Để đánh giá lợi ích thật, cần đo cả độ trễ, độ ổn định khung hình, hiện tượng lỗi hình và bộ nhớ trong cùng điều kiện trên nhiều cấu hình.
Điểm chất lượng cao hơn chưa đủ để chốt hình ảnh đẹp hơn trong mọi game
Chất lượng khung hình trung gian mới quyết định liệu phần thời gian tiết kiệm có đáng đổi hay không. Một cánh quạt quay hoặc mặt nước chuyển động có thể làm lộ lỗi mà cảnh đứng yên che được; ảnh so sánh do hãng chọn vì vậy hữu ích để tìm chỗ cần kiểm tra, nhưng không đại diện cho toàn bộ trò chơi.
Apex Compute công bố các phép đo chất lượng từ chế độ 2X đến 6X, với điểm ANR cao hơn DLSS FG trong cả ba thước đo dưới đây. Đây vẫn là kết quả nội bộ của hãng, chưa có thử nghiệm độc lập xác nhận.
| Chế độ | ANR FG | NVIDIA DLSS FG |
|---|---|---|
| 2X | 96,59 | 93,66 |
| 3X | 94,99 | 90,81 |
| 4X | 94,20 | 89,21 |
| 5X | 93,72 | 88,39 |
| 6X | 93,50 | 87,82 |
Số liệu: Apex Compute, thử nghiệm nội bộ. Điểm CGVQM-5 của cả hai giảm khi chế độ tạo khung hình tăng; ANR giữ lợi thế trong nhóm thử nghiệm này.
| Chế độ | ANR FG | NVIDIA DLSS FG |
|---|---|---|
| 2X | 9,24 | 8,77 |
| 3X | 9,28 | 8,78 |
| 4X | 9,30 | 8,79 |
| 5X | 9,34 | 8,83 |
| 6X | 9,36 | 8,86 |
Số liệu: Apex Compute, thử nghiệm nội bộ. Điểm cao hơn là lợi thế trong phép đo này, không phải cam kết mọi cảnh chuyển động đều ít lỗi hơn.
| Chế độ | ANR FG | NVIDIA DLSS FG |
|---|---|---|
| 2X | 33,84 | 31,22 |
| 3X | 34,28 | 31,60 |
| 4X | 34,50 | 31,84 |
| 5X | 34,65 | 31,99 |
| 6X | 34,77 | 32,08 |
Số liệu: Apex Compute, thử nghiệm nội bộ. Không thể dùng điểm PSNR để suy ra mức tăng FPS hoặc mức giảm độ trễ điều khiển.
Các cảnh hãng đưa ra gồm hạt hiệu ứng và cánh quạt, vật thể hoạt họa, khối lập phương với khói, rồi đến thuyền trên nước và nhân vật giữa cây cỏ trong The Last of Us Part II. Cần xem cả chuyển động liên tục thay vì chỉ chọn một khung đẹp: sự ổn định qua các khung hình mới cho biết lỗi có gây khó chịu khi chơi hay không.
ANR hiện là beta Frame Generation, không phải đối thủ DLSS đầy đủ
ANR được giới thiệu với ba phần: Frame Generation để tạo khung hình trung gian, Super Resolution để nâng độ phân giải và Ray Reconstruction để khử nhiễu khi dựng hình dò tia. Hiện chỉ Frame Generation có beta; GitHub của Apex ghi Super Resolution và Ray Reconstruction sẽ có beta sau. Vì vậy, việc gọi ANR là lựa chọn thay thế toàn diện cho DLSS ở thời điểm này là quá sớm.
Khả năng tương thích được Apex liệt kê khá rộng: NVIDIA GeForce RTX 20/30/40/50 và GTX 16, AMD Radeon RX 5000/6000/7000/9000 cùng Steam Deck, và Intel Arc A/B. Beta chạy trên Windows 10/11, Linux và SteamOS qua Proton. Danh sách hỗ trợ không đồng nghĩa mọi game trên các nền tảng này đã được tích hợp hoặc hoạt động ổn định.
Cài qua OptiScaler khiến beta phù hợp hơn với người thích tự thử
Hướng dẫn trên GitHub yêu cầu người dùng cài gói ANR FG vào thư mục game thông qua OptiScaler; có gói dành cho trò chơi chưa cài công cụ này và gói bổ sung cho trò chơi đã dùng OptiScaler. Đây là cách tích hợp ở phía người dùng, không phải nhà phát hành game đưa ANR vào menu đồ họa theo cách chính thức. Người cài beta cần chấp nhận khả năng phát sinh lỗi tương thích hoặc hình ảnh.
Với game thủ đang dùng card cũ, hỗ trợ phần cứng rộng khiến ANR đáng theo dõi, nhưng chưa đủ để khuyên thay DLSS hoặc cài đại trà. Mốc cần chờ là kết quả từ các phép thử độc lập, trên nhiều GPU và trò chơi, cùng tình trạng phát hành mã nguồn mà repository hiện vẫn ghi là “coming soon”.
Nguồn tham khảo: Apex Compute, GitHub ANR, ShiftDelete, Wccftech.
