虽然说Intel自家研发、以AI来拉伸画面分辨率的XeSS还没有出来，但是很显然Intel已经为这项技术的未来有了不少的规划。来自intel的首席工程师Karthik Vaidyanathan在接受Wccftech采访时就透露了不少关于XeSS以及其后续发展的数据。
首先大家最关心的一个问题就是XeSS需不需要针对每款游戏去进行训练，因为NVIDIA的DLSS 1.0就是需要这样做的。对此，Karthik Vaidyanathan表示Intel从一直以来的目标都是要确保XeSS不需要针对个别游戏进行训练，能够成为一项通用型的技术，就像DLSS 2.0之后的版本一样。
这对于游戏开发商来说应该是一个好消息，毕竟这意味着把XeSS加入到游戏当中的时间成本可以大大降低。
NVIDIA DLSS技术其中一个最大限制就是它对于专用硬件的要求，没有Tensor Core的GPU是完全不能使用这项技术，那么Intel的XeSS会不会也是同样的情况呢?
对于这点大家应该可以放心，因为Karthik Vaidyanathan表示XeSS针对不同GPU会有两套方案：对于Intel自家的Arc GPU，XeSS会利用它们来进行XMX矩阵加速，这个方案也可以XeSS的效率最大化；至于其他的GPU，只要它们是支持微软的Shader Model 6.4的话，那么XeSS也可以利用这些GPU来进行点积加速（Dot product acceleration，DP4a）。
同时由于这两个方案的XeSS都是用同一种API接口，因此开发者只需要使用同一个API接口就可以让他们的游戏或者软件同时提供这两种加速方案的XeSS。
相比之下，点积加速的效率肯定是比不上XMX矩阵加速，但是至少前者是可以应用在XeSS上，是一个从无到有的改变，对于非Intel GPU的玩家来说这当然是受欢迎的。
不过，XeSS目前对非Intel GPU的支持只限于NVIDIA Pascal架构及更新的GPU，而AMD这边则是第一代RDNA架构或之后的GPU，这是因为XeSS至少在推出时不会提供对FP16/FP32的回退支持，意味着除了上述的GPU外，更加旧的GPU是用不了XeSS的。
作为一个使用AI算法的拉伸技术，XeSS是对于每个像素是使用了64个样本去训练的，而Karthik Vaidyanathan认为NVIDIA所说的以16K画面去训练DLSS，其实是指一个像素的样本数量，因而XeSS的样本数量比起NVIDIA DLSS的是要高出4倍。
最后，Karthik Vaidyanathan也谈及到XeSS开源的问题。他表示将来会有XeSS 2.0以及3.0的版本，而这些版本很可能是需要XeSS本身成为开源之后才可以实现。对于开源这个问题大家也不用担心，因为Intel最终是会把XeSS做成开源发放出去，但是这需要一点时间。
以上大致上就是这次采访的大概内容了，详细的完整采访可以在这里看到。无论如何，于广大玩家而言，市场上多几个不同的画面拉伸技术方案总是一件好事。
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