Обходное решение позволяет запустить FSR 4 Redstone на видеокартах RDNA 3 под Linux

Несколько недель назад AMD выпустила технологию масштабирования FSR 4 Redstone, которая, наконец, позволила компании предложить собственный аналог генерации кадров от Nvidia. Однако, как и её конкурент, AMD ограничила поддержку новой функции только видеокартами архитектуры RDNA 4 (серия Radeon RX 9000). Пользователь Reddit под ником u/AthleteDependent926 нашёл способ обойти это ограничение для более старых видеокарт RDNA 3.

Согласно сообщению на Reddit, разработанный метод работает только на оборудовании RDNA 3 под управлением операционных систем Linux. Для корректной работы также требуется установить слой совместимости Proton от Valve. После выполнения всех шагов пользователи смогут использовать машинное обучение для нейронного кэширования излучения и регенерации лучей даже на видеокартах серии Radeon RX 7000. Эти функции дополняют уже существующие AI-апскейлинг и генерацию кадров FSR4.

Интересно, что в августе 2025 года AMD случайно выложила в открытый доступ исходный код FSR4, что позволило моддерам адаптировать технологию для карт RDNA 2. Как и в случае с модом для RDNA 2, запуск FSR4 Redstone на RDNA 3 сопряжён с более высокой нагрузкой на систему. По словам автора обходного решения, на его Radeon RX 7800 XT задержка составляет около 0,13 мс, что почти вдвое больше, чем 0,07 мс у старой технологии FSR3, но всё ещё остаётся на приемлемом уровне.

Некоторые геймеры выразили недовольство, узнав, что RDNA 3 технически способна работать с FSR4 Redstone, обвинив AMD в искусственном ограничении возможностей старого железа для повышения продаж новых RX 9000. Другие предположили, что компания может официально добавить поддержку для RDNA 3 позже, когда продажи флагманских карт стабилизируются.

FSR (FidelityFX Super Resolution) — это открытая технология повышения разрешения и производительности от AMD, которая конкурирует с проприетарным DLSS от Nvidia. Четвёртое поколение, получившее кодовое имя Redstone, было анонсировано в 2024 году и позиционируется как значительный шаг вперёд за счёт использования более продвинутых алгоритмов машинного обучения.