Запуск пакета технологий AMD FSR Redstone назначен на 10 декабря
После долгого ожидания AMD наконец раскрыла официальное представление своего амбициозного пакета технологии FSR Redstone. Анонс сделал Джек Хьюин (Jack Huynh), занимающий должность главы графического подразделения компании.
Официальное представление 10 декабря
Джек Хьюин поделился последним видеоматериалом в социальной сети X, где подтвердил, что достойное представление FSR Redstone состоится 10 декабря. На предстоящем мероприятии AMD раскроет все подробности о входящих в пакет технологиях, объяснит принципы их работы и определится с техническими тонкостями реализации.
.png)
Четыре технологии на основе машинного обучения
FSR Redstone представляет собой комплексное решение, объединяющее четыре ключевые технологии, разработанные на основе машинного обучения:
ML Super Разрешение — технология масштабирования разрешения, позволяющая повысить разрешение изображений без потери качества благодаря алгоритмам машинного обучения.
ML Frame Generation — функция генерации кадров, которая синтезирует промежуточные кадры для увеличения частоты кадров и обеспечения более плавного геймплея.
Neural Radiance Caching — технология, направленная на оптимизацию производительности при использовании трассовых лучей путем интеллектуального кэширования данных освещения.
ML Ray Regeneration — инструмент повышения качества трассировки лучей, использующий машинное обучение для восстановления и улучшения трассировки результатов лучей.
Ранняя реализация в Call of Duty: Black Ops 7
Примечательно, что один из технологических пакетов уже нашел применение в игровой индустрии. Регенерация ML Ray была реализована в Call of Duty: Black Ops 7, однако текущая версия развивается как 0.9.0. Это означает, что конечная версия 1.0.0, выходящая 10 декабря, вероятно, сможет предложить улучшение качества трассировки лучей по сравнению с уже используемой группой.
Запуск FSR Redstone станет этапом в развитии технологий AMD для игровой индустрии, предоставляя разработчикам и игрокам мобильные инструменты для оптимизации графической производительности.
Первоисточник: kavagangga