英特尔详细介绍 XeSS 的内部工作原理

英特尔为其即将推出的 XeSS AI 升级技术发布了一段解说视频，并展示了该技术如何在其即将公开发布的Arc Alchemist GPU上发挥作用。它在演示中使用了最快的 Arc A770，尽管根据显示的有限性能细节，很难说性能将如何与最好的显卡相提并论。

如果您完全熟悉Nvidia 的 DLSS，它已经以各种形式存在了四年，该视频应该会激发一种似曾相识的敏锐感。Tom Petersen 曾在 Nvidia 工作并做过一些旧的 DLSS 演示，他介绍了 XeSS 的基础知识。长话短说，XeSS 听起来很像 Nvidia 的 DLSS 的镜像版本，除了它设计用于英特尔的深度学习 XMX 内核而不是 Nvidia 的张量内核。然而，该技术也可以与其他 GPU 一起使用，使用 DP4a 模式，这可能使其成为AMD 的 FSR 2.0 upscaler的有趣替代品。

在英特尔展示的演示中，XeSS 看起来运行良好。当然，很难确定源视频何时是实际内容的 1080p 压缩版本，但我们将在下次保存详细的图像质量比较。性能提升看起来与我们在 DLSS 中看到的相似，在某些情况下使用 XeSS 性能模式时帧速率提升超过 100%。

这个怎么运作

如果您已经知道 DLSS 的工作原理，那么英特尔的解决方案大致相同，但有一些细微的调整。XeSS 是一种 AI 加速分辨率提升算法，旨在提高视频游戏的帧速率。

它从训练开始，这是大多数深度学习算法的第一步。AI 网络从游戏中获取较低分辨率的样本帧并对其进行处理，生成应放大的输出图像。然后网络将结果与所需的目标图像进行比较，并反向传播权重调整以尝试纠正任何“错误”。起初，生成的图像看起来不太好，但 AI 算法会慢慢从错误中学习。经过数千(或更多)训练图像后，网络最终会收敛到“神奇”的理想权重

一旦算法经过充分训练，使用来自许多不同游戏的样本，理论上它可以从任何视频游戏中获取任何图像输入并几乎完美地升级它。与 DLSS(和 FSR 2.0)一样，XeSS 算法也承担了抗锯齿的作用，并取代了时间 AA 等经典解决方案。