雖然說Intel自家研發、以AI來拉伸畫面解析度的XeSS還沒有出來，但是很顯然Intel已經為這項技術的未來有了不少的規劃。來自intel的首席工程師Karthik Vaidyanathan在接受Wccftech采訪時就透露了不少關於XeSS以及其後續發展的數據。
首先大家最關心的一個問題就是XeSS需不需要針對每款遊戲去進行訓練，因為NVIDIA的DLSS 1.0就是需要這樣做的。對此，Karthik Vaidyanathan表示Intel從一直以來的目標都是要確保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是完全不能使用這項技術，那麼Intel的XeSS會不會也是同樣的情況呢?
對於這點大家應該可以放心，因為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XeSS的效率最大化；至於其他的GPU，只要它們是支持微軟的Shader Model 6.4的話，那麼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接口，因此開發者只需要使用同一個API接口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，點積加速的效率肯定是比不上XMX矩陣加速，但是至少前者是可以應用在XeSS上，是一個從無到有的改變，對於非Intel GPU的玩家來說這當然是受歡迎的。
不過，XeSS目前對非Intel GPU的支持只限於NVIDIA Pascal架構及更新的GPU，而AMD這邊則是第一代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的回退支持，意味著除了上述的GPU外，更加舊的GPU是用不了XeSS的。
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最終是會把XeSS做成開源發放出去，但是這需要一點時間。
以上大致上就是這次采訪的大概內容了，詳細的完整采訪可以在這里看到。無論如何，於廣大玩家而言，市場上多幾個不同的畫面拉伸技術方案總是一件好事。
來源：超能網
