Das Entwicklungsunternehmen Apex Compute hat am 11. November 2026 Apex Neural Rendering vorgestellt. Die neu angekündigte Suite kombiniert KI-gestützte Frame Generation, Super Resolution und Ray Reconstruction.
Während eine Beta-Version der Frame-Generation-Komponente unter der Bezeichnung ANR FG bereits zur Verfügung steht, befinden sich die Module für Super Resolution und Ray Reconstruction nach Angaben des Anbieters noch in der Trainingsphase und sollen zu einem späteren Zeitpunkt folgen.
Breite Hardware-Unterstützung über Herstellergrenzen hinweg
Im Gegensatz zu herstellerspezifischen Lösungen zielt die Technologie von Apex Compute auf ein breites Spektrum an Plattformen ab. Die Liste der unterstützten Hardware umfasst Grafikkarten der Nvidia GeForce GTX 16-Serie sowie die Baureihen RTX 20, RTX 30, RTX 40 und RTX 50. Aufseiten von AMD werden Modelle der Serien Radeon RX 5000, RX 6000, RX 7000 sowie RX 9000 abgedeckt. Darüber hinaus werden Intels Arc A- und B-Serien sowie das Handheld Steam Deck unterstützt.
Auf Betriebssystemebene läuft die Software unter Windows 10 und Windows 11 sowie unter Linux und SteamOS über die Kompatibilitätsschicht Proton. Zusätzlich nennt Apex Compute Kompatibilität für Apple Silicon ab dem M1-Chip über die Grafikschnittstelle Metal unter macOS 26+. Für Entwickler auf Apple-Hardware stellt das Paket FG V.B13 bereits ein spezielles Testkit bereit.
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Hersteller beansprucht Effizienz- und Leistungsvorteile
Apex Compute beziffert die eigene Leistung anhand interner Messungen und stellt Vergleiche mit Nvidias DLSS an. Bei Tests auf einer GeForce RTX 5090 in einer Auflösung von 3840×2160 Bildpunkten benötige ANR FG im 2X-Modus eine Berechnungszeit von 1,01 ms pro Einzelbild, während Nvidia DLSS Frame Generation bei 1,26 ms liege.
Im 4X-Modus beziffert das Unternehmen die Zeiten auf 0,61 ms für die eigene Lösung gegenüber 0,82 ms bei DLSS. Apex Compute behauptet auf Basis eigener Messungen eine bis zu 2,4-fach höhere Performance bei gleichzeitig besserer Bildqualität; unabhängige Tests zu diesen Werten stehen allerdings noch aus.
In einem bereitgestellten X-Chart werden für 4K in den Modi 2X, 3X und 4X Vergleichswerte von 0,34, 0,53 und 1,13 gegenüber 0,81, 1,08 und 1,27 ohne benannte Einheit angeführt.
Hinsichtlich des Ressourcenbedarfs gibt der Entwickler einen Grafikspeicherverbrauch von 214 MB für ANR an, verglichen mit 562 MB bei DLSS. Die Gewichtsdatei des zugrundeliegenden neuronalen Netzes sei mit 0,17 MB kompakt gehalten.
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Eine Qualitätsvergleichstabelle für den 2X-Modus weist für ANR Werte von 96,59 beim Messverfahren CGVQM-5 sowie 33,84 dB beim Signal-Rausch-Verhältnis PSNR aus, während die Vergleichswerte bei 93,66 beziehungsweise 31,22 dB liegen. In einer Demonstration mit dem Titel The Last of Us Part II zeigten sich Berichten zufolge zudem reduzierte Geisterbildeffekte.
Installation via OptiScaler und erste Praxiseindrücke
Die Verteilung der Beta-Version erfolgt über die Plattform GitHub in zwei Paketen namens anr-fg-full und anr-fg-addon. Der Einsatz setzt die Software OptiScaler voraus und verlangt manuelle Anpassungen in den Installationsverzeichnissen der Spiele. In den jeweiligen Titeln muss zur Aktivierung die reguläre Option für Nvidia Frame Generation ausgewählt werden, wobei die Kompatibilität von Spiel zu Spiel variiert.
Erste praktische Berichte liegen aus der Nutzerschaft vor: Ein Community-Tester prüfte die Software am 11. November 2026 im Spiel Dragon’s Dogma 2 auf einer AMD Radeon RX 7900 XT in 4K-Auflösung in Verbindung mit dem FSR 4.1.2-Upscaler. Dabei wurden Bildraten von 120 fps erreicht, verbunden mit geringer Eingabeverzögerung und ohne sichtbare Bildfehler.