ՀՀ դրամ 2021 թվականին թողարկված FidelityFX Super Resolution-ը հետ է մնացել NVIDIA DLSS 2 տարի ժամկետով: FSR-ի առաջին սերունդը հիմնված էր տարածական մասշտաբավորման տեխնոլոգիայի վրա, որը շատ խաղացողների թույլ տվեց օգտվել պարզ մասշտաբից՝ շնորհիվ բաց կոդով, բազմաբնույթ վաճառողների և միջպլատֆորմային աջակցության: FSR2-ն ընդլայնեց այս աջակցությունը՝ ներմուծելով ժամանակի չափման ավելի բարդ և ավելի լավ տեխնիկա:
FSR-ը AI-ի վրա հիմնված ալգորիթմ չէ, ուստի այն չի պահանջում հատուկ AI միջուկներ արդյունավետ աշխատելու համար: Սա DLSS-ի և XeSS-ի հիմնական տարբերությունն է, որոնք օգտվում են AI-ից՝ ժամանակավոր արտեֆակտները շտկելու համար: DLSS-ը պահանջում է Tensor միջուկներ, մինչդեռ XeSS-ն ունի երկու տարբերակ GPU-ների համար՝ DP4a հրահանգների աջակցությամբ և XMX միջուկի վրա հիմնված իրականացում, որն առաջարկում է ավելի լավ որակ և կատարողականություն:
Թվում է, որ AMD-ը կարող է ուսումնասիրել AI ալգորիթմների օգտագործման հնարավորությունը՝ դրանք մասշտաբավորելու համար, ինչպես ակնարկում է Mark Papermaster-ը (AMD-ի CTO).
2024 թվականը մեզ համար հսկա տարի է, քանի որ մենք այդքան տարիներ ենք ծախսել մեր AI ապարատային և ծրագրային հնարավորությունների վրա: Մենք հենց նոր ավարտեցինք արհեստական ինտելեկտի ներմուծումը մեր ամբողջ պորտֆոլիոյում, այնպես որ դուք գիտեք, որ դա ամպ, եզր, համակարգիչ և մեր ներկառուցված և խաղային սարքերն է: Մենք հզորացնում ենք մեր խաղային սարքերը AI-ով, և 2024 թվականը իսկապես մեծ տարի է AI-ի համար: Այսպիսով, հիմա մենք դրա համար ունենք բոլոր հնարավորությունները։
Ըստ Papermaster-ի՝ հավանականություն կա, որ ընկերությունը դիտարկում է AI-ն ինտեգրելու մասշտաբային գործընթացին: Այս հայտարարության մեջ FSR-ի ուղղակի հիշատակում չկա: Այնուամենայնիվ, հաշվի առնելով, որ Papermaster-ը քննարկել է խաղերը, այն ուշադրություն է դարձնում FSR-ին: Եթե FSR-ն ստանա AI-ի աջակցություն, այն կհամապատասխանի DLSS-ին և XeSS-ին:
Իրականում, քանի որ երկու մրցակցող տեխնոլոգիաներն էլ փակ աղբյուր են, անհայտ է, թե իրականում որքանով է AI-ն օգտագործվում: Ինչ գիտենք, AMD-ի ծրագրերը կարող են նաև նպատակ ունենալ օգտագործել մեքենայական ուսուցման ալգորիթմ, որը վերացնում է արտեֆակտները, ինչպես DLSS 2-ում:
Կարդացեք նաև.