AMD FidelityFX Super Resolution lansat în 2021 a rămas în urmă NVIDIA DLSS timp de 2 ani. Prima generație de FSR s-a bazat pe tehnologia de scalare spațială, care a permis multor jucători să profite de scalarea simplă datorită suportului open source, multi-furnizor și multiplatformă. FSR2 a extins acest suport prin introducerea unei tehnici de scalare a timpului mai sofisticate și mai bune.
FSR nu este un algoritm bazat pe AI, deci nu necesită nuclee AI speciale pentru a funcționa eficient. Aceasta este principala diferență dintre DLSS și XeSS, care profită de AI pentru a corecta artefactele temporale. DLSS necesită nuclee Tensor, în timp ce XeSS are două versiuni pentru GPU-uri cu suport pentru instrucțiuni DP4a și o implementare bazată pe nuclee XMX care oferă o calitate și performanță mai bune.
Se pare că AMD ar putea să exploreze posibilitatea de a folosi algoritmi AI pentru a-i scala, așa cum a sugerat Mark Papermaster (CTO al AMD):
2024 este un an gigant pentru noi, deoarece am petrecut atât de mulți ani pe capacitățile noastre hardware și software AI. Tocmai am terminat de a aduce AI în întregul nostru portofoliu, așa că știți că este vorba despre cloud, edge, PC și dispozitivele noastre încorporate și de jocuri. Îmbunătățim dispozitivele noastre de jocuri cu inteligență artificială, iar 2024 este un an foarte important pentru inteligență artificială. Deci acum avem toate posibilitățile pentru asta.
Potrivit Papermaster, există posibilitatea ca compania să ia în considerare integrarea AI în procesul de scalare. Nu există nicio mențiune directă a FSR în această declarație. Cu toate acestea, având în vedere că Papermaster a discutat despre jocuri, atrage atenția asupra FSR. Dacă FSR primește suport AI, îl va pune la egalitate cu DLSS și XeSS.
De fapt, din moment ce ambele tehnologii concurente sunt surse închise, nu se știe în ce măsură AI este de fapt utilizată. Din câte știm, planurile AMD ar putea viza, de asemenea, utilizarea unui algoritm de învățare automată care elimină artefactele ca în DLSS 2.
Citeste si: