Apex Neural Rendering test edildi: DLSS’e açık kaynak rakip

Apex Compute, Nvidia DLSS gibi kare üretme teknolojilerine alternatif olmayı hedefleyen açık kaynaklı Apex Neural Rendering’i (ANR) beta olarak yayınladı. İlk aşamada yalnızca yapay zekâ destekli kare üretme özelliğini sunan yazılım, farklı üreticilerin ekran kartları ve Apple işlemcileri dahil geniş bir donanım grubunu destekliyor. Bağımsız testler ise yüksek ortalama kare hızının tek başına daha akıcı bir oyun deneyimi anlamına gelmediğini gösteriyor.

ANR, OptiScaler aracılığıyla veya doğrudan kurulabiliyor. Apex Compute, ilerleyen dönemde projeye çözünürlük yükseltme ve ışın yeniden yapılandırma özellikleri eklemeyi planlıyor. Böylece yazılımın kapsamı, ara kareler oluşturmanın ötesine taşınabilir. Şimdilik değerlendirilmesi gereken ana özellik ise oyun sırasında görüntülenen kare sayısını artırmayı amaçlayan kare üretici.

Geniş donanım desteği ve şirketin performans iddiaları

Apex Compute, kendi ölçümlerine dayanarak ANR’nin kare üretme işlemini DLSS’ten 2,4 kata kadar hızlı gerçekleştirebildiğini ve görüntü kalitesinde de avantaj sağladığını belirtiyor. Şirketin RTX 5090 üzerinde yaptığı 4K testlerinde ANR’nin işlem süreleri 2x, 3x ve 4x modlarında sırasıyla 0,34, 0,53 ve 1,13 olarak aktarılıyor. Aynı modlarda DLSS için açıklanan değerler 0,81, 1,08 ve 1,27. Apex Compute ayrıca 4K kullanımında ANR’nin 214 MB ekran kartı belleği tükettiğini, DLSS kare üretiminin ise 562 MB kullandığını söylüyor.

Bu veriler şirketin kendi testlerinden geliyor. Kare üretme işleminin daha kısa sürmesi, oyunun her koşulda aynı oranda yüksek kare hızı sunacağı veya daha akıcı görüneceği anlamına gelmiyor. Bu nedenle ANR’nin bağımsız testlerdeki davranışı, açıklanan teknik değerleri gerçek oyun deneyimiyle karşılaştırmak açısından önem taşıyor.

Destek listesi, ANR’yi yalnızca yeni nesil ekran kartlarına bağlı kalmayan bir çözüm olarak konumlandırıyor. Yazılım; GeForce GTX 16 ve RTX 20 serilerinden itibaren Nvidia kartlarını, Radeon RX 5000, RX 6000, RX 7000 ve RX 9000 serilerini, Intel Arc A ve B serilerini destekliyor. Steam Deck ile M1 ve daha yeni Apple işlemcileri de listede yer alıyor. Bu geniş kapsam, farklı donanımlara sahip kullanıcıların aynı kare üretme aracını deneyebilmesine imkân tanıyor.

Bağımsız testte ortalama FPS tek başına yeterli olmadı

Wccftech, ANR’yi RTX 4060 dizüstü ekran kartı kullanılan bir sistemde Valor Mortis, Cyberpunk 2077 ve The Witcher 3 Remastered oyunlarıyla DLSS’e karşı denedi. Test sonuçlarında ANR bazı senaryolarda ortalama kare sayısında öne çıktı. Ancak düşük kare dilimleri ve görüntü kararlılığı değerlendirildiğinde tablo değişti.

Valor Mortis’te 2x kare üretimiyle ANR ortalama 170,6 FPS’ye ulaştı; DLSS’in ortalaması 153,7 FPS oldu. Buna karşılık en düşük yüzde 1’lik dilimde DLSS 54,7 FPS, ANR 41,3 FPS verdi. En düşük yüzde 0,1’lik dilimde de DLSS’in 33,2 FPS değerine karşılık ANR 18,5 FPS’de kaldı. Testte ANR ile takılma olarak sınıflandırılan süre de yaklaşık iki katına çıktı. Ortalama değer ANR lehine görünse de bu sonuçlar, performansın oyun boyunca ne kadar tutarlı olduğu konusunda DLSS’in avantajını ortaya koyuyor.

Cyberpunk 2077’de 3x modunda iki teknoloji arasındaki ortalama fark daha küçüktü: ANR 224,1 FPS, DLSS ise 218,8 FPS sağladı. Ancak test ekibi, ANR’de daha fazla titreme ve hareket sırasında görüntü bozulması gözlemledi. Arayüz öğelerinin oluşturulan karelere dahil edilmemesi de düşük kare hızında kalmalarına yol açtı. Bu nedenle ortalama FPS ANR’yi az farkla öne geçirse bile oyun içindeki görüntü kalitesi değerlendirmesinde DLSS daha ikna edici bulundu.

Açık kaynak alternatifi için erken bir tablo

ANR’nin geniş donanım desteği ve açık kaynak yaklaşımı, kare üretme araçlarını daha fazla kullanıcı için erişilebilir kılma potansiyeli taşıyor. Ancak ilk test sonuçları, bir kare üretme çözümünü değerlendirirken yalnızca ortalama FPS’ye bakmanın yanıltıcı olabileceğini hatırlatıyor. Düşük kare değerleri, takılmalar, hareketli sahnelerdeki bozulmalar ve arayüzün nasıl işlendiği de deneyimi doğrudan etkiliyor.

Yazılım beta aşamasında olduğu için mevcut sonuçlar ANR’nin nihai performansını göstermiyor. Apex Compute’un ileride eklemeyi planladığı çözünürlük yükseltme ve ışın yeniden yapılandırma özellikleri de henüz değerlendirilemiyor. Şimdilik bağımsız testlerin ortaya koyduğu tablo, ANR’nin bazı ölçümlerde rekabetçi kare hızları sunabildiğini; ancak akıcılık ve görüntü kararlılığı bakımından DLSS’in gerisinde kaldığını gösteriyor.