Apex Compute ha presentado el Apex Neural Rendering, un conjunto de herramientas que van desde el escalado de imagen a la generación de fotogramas
Lo hemos dicho muchas veces: llevamos años en los que la lucha por el mejor rendimiento ya no se pelea en el campo de batalla tradicional, el de tener mejor hardware, sino en el de los escalados y los "fotogramas falsos". Hace mucho tiempo que ni lo más top del mercado en cuanto a GPU ofrece el mejor rendimiento posible sin ayudas, y NVIDIA y AMD llevan mucho tiempo peleando por su papel destacado en la industria. Ahora, sin embargo, Apex Compute quiere plantar cara a la compañía de Jensen Huang, en problemas esta semana, con una tecnología que podría cambiar las reglas del juego: un renderizado neuronal que, según sus responsables, puede ofrecer hasta 2,4 veces más rendimiento que el de NVIDIA.
Para entender qué ofrece Apex, primero hay que explicar qué es el renderizado neuronal y por qué se ha convertido en una pieza tan importante hoy en día. El funcionamiento básico de una tarjeta gráfica implica que esta tenga que calcular por sí misma buena parte de los elementos que aparecen en pantalla, desde la iluminación hasta las texturas y los movimientos de los personajes. Esto exige una enorme cantidad de recursos, especialmente cuando jugamos a resoluciones elevadas como 1440p o 4K, o activamos tecnologías como el trazado de rayos. Así, la industria llegó a un punto de colapso. Los juegos cada vez exigen más, con tecnologías más punteras y problemas de optimización, mientras que la industria tecnológica no podía ir más allá sin aumentar considerablemente el precio de su hardware.
Así nacieron las soluciones de renderizado neuronal, que utilizan algoritmos basados en inteligencia artificial para reconstruir información, mejorar la imagen o generar fotogramas adicionales, reduciendo parte de la carga de trabajo que soporta la GPU. En esta carrera, NVIDIA ha estado hegemónicamente por delante de su competidora, sobre todo por el uso de sus núcleos Tensor, que permitían el reescalado mediante IA desde la primera versión de DLSS, mientras que AMD tuvo que esperar a la llegada de FSR 4 para competir en un terreno similar.
Ahora, Apex Compute quiere hacer lo mismo que NVIDIA lleva haciendo desde 2018, pero con mejoras y una "filosofía abierta" gracias a Apex Neural Rendering, un conjunto de herramientas que se divide en tres tecnologías diferentes: Super Resolution, Ray Reconstruction y Frame Generation. La primera funciona de manera similar al reescalado de DLSS: el videojuego se renderiza internamente a una resolución inferior a la de nuestro monitor y un algoritmo neuronal reconstruye la imagen mediante IA para acercarse lo máximo posible a la calidad de la resolución nativa.
Por su parte, Ray Reconstruction busca mejorar la calidad de imagen cuando jugamos con el trazado de rayos activado, utilizando un modelo neuronal para reconstruir la iluminación y los reflejos y reducir las imperfecciones visuales que aparecen durante el cálculo de la luz. Por último, Frame Generation se encarga, al igual que las tecnologías de NVIDIA y AMD, de generar fotogramas adicionales. Esto es lo que comúnmente se conoce como "FPS falsos": fotogramas creados mediante dicha red neuronal, que analiza la imagen e intercala un fotograma adicional entre los fotogramas reales renderizados. Con esto, se aumenta la fluidez y conseguimos más FPS sin que la GPU tenga que renderizar todas esas imágenes desde cero.
Apex Neural Rendering quiere competir con NVIDIA DLSS y llegar a gráficas más antiguas
Dicho esto, y si bien este trío de tecnologías funciona prácticamente igual que las de la competencia, la gran diferencia y el aspecto más importante de Apex Neural Rendering está en la compatibilidad. Como hemos mencionado, DLSS necesita de los núcleos Tensor de las tarjetas GeForce RTX, introducidos con las RTX 20. Sin embargo, funciones como Multi Frame Generation, DLSS 5 o Neural Rendering están disponibles solo para las RTX 50, lo que hace de las tecnologías de NVIDIA una ruleta rusa de exclusividades.
Apex Compute, por su parte, asegura haber desarrollado una arquitectura propia capaz de funcionar en hardware de distintos fabricantes y de diferentes generaciones. Su lista de compatibilidad incluye las GeForce GTX 16 y RTX 20, 30, 40 y 50; las AMD Radeon RX 5000, 6000, 7000 y 9000; las Intel Arc de las series A y B e incluso Steam Deck. La compañía también está trabajando para ampliar el soporte a los procesadores Apple Silicon mediante su API Metal. Esto significa que, si la tecnología cumple sus promesas, los usuarios con tarjetas gráficas que no pueden acceder a DLSS o a las mejoras de Frame Generation podrían dar una nueva vida a su hardware.
Por ahora, eso sí, hay que tener paciencia. Apex Compute ha publicado una versión beta de ANR Frame Generation que ya se puede descargar y probar, mientras que Super Resolution y Ray Reconstruction todavía están en fase de entrenamiento para mejorar sus modelos neuronales, por lo que aún no tienen fecha de lanzamiento. Además, la versión disponible de Frame Generation está algo limitada en cuanto a funciones y posibilidades de cara al usuario de a pie, por lo que también conviene esperar.
En cuanto a los datos, las primeras pruebas publicadas por la compañía son bastante interesantes cuando hablamos del 'frame time'. En una RTX 5090 a resolución 4K, Apex Neural Rendering necesita 1,01 milisegundos para generar un fotograma adicional en modo 2X, frente a los 1,26 milisegundos del DLSS Frame Generation. En el modo 4X, el tiempo medio de generación baja hasta los 0,61 milisegundos, mientras que la tecnología de NVIDIA necesita 0,82 milisegundos. En el consumo de memoria también saca pecho, con 214 MB frente a los 562 MB de DLSS Frame Generation.
Hablando de rendimiento, la compañía ha compartido también comparativas utilizando The Last of Us Parte 2 en las que asegura haber reducido problemas habituales como el ghosting a alta resolución y con la generación de fotogramas activada, especialmente alrededor de objetos en movimiento, vegetación y elementos de la interfaz. En paralelo, hay pruebas con Dragon's Dogma 2 en las que se habrían alcanzado los 120 FPS a 4K con una Radeon RX 7900 XT y FSR 4.1.2. Eso sí, las cifras de rendimiento proceden de Apex Compute, no de una comparativa independiente, por lo que, obviamente, van a destacar sus resultados más prometedores.
Por ello, es fácil asumir que estamos ante una tecnología prometedora, pero, como aún está en fase beta, sus resultados necesitan pruebas independientes y muchos meses de trabajo antes de poder considerarla una alternativa real a DLSS.
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