AMD официально представила FSR Redstone: поддержка более 200 игр к концу 2025 года, более 40 игр с генерацией кадров
Сегодня AMD представила крупнейшее обновление пакета FSR (FidelityFX Super Resolution) в виде "Redstone". Новое обновление предназначено для работы с современным семейством графических процессоров AMD, начиная с новой линейки Radeon RX 9000 "RDNA 4", поэтому предыдущие графические архитектуры, такие как RDNA 3.5, RDNA 3 и RDNA 2, официально не поддерживаются.
Что касается самого запуска, AMD заявляет, что обновление FSR Redstone будет поддерживать 200 игр к концу 2025 года, и эта поддержка касается только технологии масштабирования. Следует помнить, что некоторые функции могут поддерживаться или не поддерживаться каждой игрой из списка AMD, например, генерация кадров, которая поддерживается только 40 из этих 200 игр.
Мы уже видели фрагмент обновления AMD FSR Redstone в Call of Duty: Black Ops 7, которое поддерживает регенерацию лучей на основе машинного обучения. Эта технология предлагает аналогичную функцию, как и реконструкция лучей NVIDIA, которая, по сути, заменяет внутриигровое шумоподавление алгоритмом на основе ИИ/машинного обучения, обеспечивая улучшенную графику без потери производительности.
Гистограмма под названием показывает разницу в производительности FPS между «нативным 4K» и «FSR Redstone» в нескольких играх, при этом «FSR Redstone» в среднем демонстрирует более чем в 3 раза более высокую производительность.
AMD FSR Redstone внедряет функции на основе машинного обучения для улучшения графики и производительности.
- Neural Radiance Caching использует модель машинного обучения для изучения поведения света и прогнозирования сцен для эффективного глобального освещения в реальном времени.
- Метод ML Ray Regeneration, обученный на зашумленных рендерах с низким разрешением, позволяет прогнозировать и фильтровать зернистый шум в реальном времени, обеспечивая более четкое изображение при одновременном снижении общих затрат на рендеринг.
- Метод ML Super Resolution восстанавливает изображения низкого разрешения в реальном времени и предлагает масштабированные изображения.
- Метод ML Frame Generation добавляет новые фиктивные кадры между рендерами для повышения производительности.