AMD FSR Redstone: машинное обучение для всех видеокарт, включая NVIDIA и Intel

AMD на выставке Computex 2025 анонсировала крупное обновление технологии FSR под кодовым названием Redstone. Это набор инструментов машинного обучения (ML), позволяющий разработчикам интегрировать нейронный рендеринг в свои игры для улучшения визуального качества и производительности.

Согласно интервью ресурса 4gamer.net с Крисом Холлом, старшим директором по разработке программного обеспечения AMD, FSR Redstone будет использовать технологию ML2CODE, являющуюся частью стека ROCm, что подчеркивает ее важность.

ML2CODE — это технология, которая преобразует обученные модели нейронных сетей в код вычислительных шейдеров для GPU. Она генерирует оптимизированный код HLSL, способный выполняться на любых GPU с поддержкой современных шейдеров.

Поскольку Redstone требует выполнения выводов машинного обучения, ML2CODE выступает в роли посредника, преобразующего ядро нейронного рендеринга в стандартные вычислительные шейдеры. Это означает, что шейдерный код FSR Redstone сможет работать на видеокартах AMD, NVIDIA и Intel, обеспечивая кроссплатформенную поддержку.

Холл также сообщил, что для работы AMD FSR Redstone не требуются специализированные блоки для ускорения ИИ. Это означает, что все функции на основе машинного обучения будут доступны даже на более старых GPU.

Дело в том, что Redstone выполняет не ядро ИИ в реальном времени, а оптимизированный шейдерный код, что позволяет добиться ускорения без необходимости вычислений на AI-блоках. Конечно, при использовании Redstone на старом оборудовании будут некоторые потери производительности, но поддержка ожидается.

В то время как FSR 4 ограничена архитектурой RDNA 4 и исключает предыдущие поколения, Redstone как первая реализация AMD на основе машинного обучения, вероятно, будет поддерживать и RDNA 3, предлагая прирост производительности.