新訊顯示卡

Intel XeSS 技術並不限於 Intel GPU, AMD、NVIDIA 也適用

最近 Intel 工程師 Karthik Vaidyanathan 在接受 Wccftech 採訪中透漏了不少關於 XeSS 以及其後續發展的一些相關資訊。



Intel-XeHPG-DG2-2.jpg

其中問到 XeSS 是否需要針對每款遊戲進行訓練,因為 NVIDIA DLSS 1.0 就是如此,Karthik Vaidyanathan 表示 Intel 從一直以來的目標都是確保 XeSS 不需要針對個別遊戲進行訓練,能夠成為一項通用型的技術,就像 DLSS 2.0 之後的版本一樣。

這對於遊戲開發商來說應該是一個好消息,畢竟這意味著把 XeSS 加入到遊戲當中的時間成本可以大大降低。

NVIDIA DLSS 技術其中一個最大限制就是它對於專用硬體的要求,沒有 Tensor Core 的GPU 是無法使用這項技術,那麼 Intel 的 XeSS 會不會也是相同限制的技術?

關於這點,Karthik Vaidyanathan 表示 XeSS 針對不同 GPU 會有兩套方案:對於 Intel 自家的 Arc GPU,XeSS 會利用它們來進行 XMX 矩陣加速,這個方案也可以使 XeSS 的效率最大化;至於其他的 GPU,只要它們是支援微軟的 Shader Model 6.4 的話,XeSS 也可以利用這些 GPU 來進行點積加速(Dot product acceleration,DP4a)。

同時由於這兩個方案的 XeSS 都是用同一種 API,因此開發者只需要使用同一個 API 就可以讓他們的遊戲或者軟體同時提供這兩種加速方案的 XeSS。相比之下,點積加速的效率一定是比 XMX 矩陣加速還低,但是至少前者是可以應用在多數新的 GPU 上。

XeSS 目前對非 Intel GPU 的支援只限於 NVIDIA Pascal 架構及更新的 GPU,而 AMD 是第一代 RDNA 架構或之後的 GPU,這是因為 XeSS 至少在推出時不會提供對 FP16 / FP32 的支援。

作為一個使用 AI 算法的拉伸技術,XeSS 是對於每個像素是使用了64個樣本去訓練的,而 Karthik Vaidyanathan 認為 NVIDIA 所說的以16K畫面去訓練 DLSS,其實是指一個像素的樣本數量,因而 XeSS 的樣本數量比起 NVIDIA DLSS 的是要高出4倍。


最後,Karthik Vaidyanathan 也談及到 XeSS 開源的問題。他表示將來會有 XeSS 2.0 以及 3.0 的版本,而這些版本很可能是需要 XeSS 本身成為開源之後才可以實現。對於開源這個問題大家也不用擔心,因為 Intel 最終還是會把 XeSS 做成開源發放出去,只是這需要一點時間。

來源
▌延伸閱讀