AMD 在机器学习 (ML) 领域的最新进展引入了神经渲染技术，该技术可能将其兼容性扩展到 Radeon GPU 之外。这项创新凸显了 AMD 对机器学习 (ML) 运营的战略性调整，有望提升跨平台的游戏体验。
AMD 的 FSR Redstone：广泛兼容性，增强视觉效果
AMD 在 2025 年台北国际电脑展 (Computex 2025) 上发布了 FSR Redstone，这是一款专为开发者量身定制的突破性机器学习套件。该套件能够将神经渲染技术集成到视频游戏中，显著提升视觉效果和性能。根据4gamer.net 的报道，AMD 软件开发高级总监 Chris Hall 的见解指出，FSR Redstone 利用了强大的 ML2CODE（机器学习到编码）框架，该框架在该技术中发挥着至关重要的作用。
AMD ML2CODE 的主要功能简单而有效：它将预训练的神经网络模型转换为 GPU 计算着色器代码。此过程生成优化的 HLSL 代码，可在支持现代着色器技术的各种 GPU 上执行。因此，FSR Redstone 需要运行时机器学习推理，而 ML2CODE 则充当桥梁，将神经渲染核心转换为标准计算着色器。这种方法确保生成的着色器代码能够在 AMD、NVIDIA 和 Intel GPU 的顶点上运行，从而提供无与伦比的跨平台支持。
FSR Redstone 是使用 AMD ML2CODE（机器学习编码）开发的，这是 ROCm 的一个研究项目。神经渲染技术的核心部分通过 ML2CODE 转换为优化的计算着色器代码。这意味着FSR Redstone 的神经渲染核心也可以在其他公司生产的 GPU 上运行。
在 AMD，我们在许多创新的 AI 相关技术的开发过程中使用 HIP。ML2CODE 旨在与最常用的图形渲染管线集成，例如 Vulkan 的着色器语言“GLSL”和 DirectX 的“HLSL”。
FSR Redstone 中使用的各种 AI 相关功能的 AI 核心很可能是使用 HIP 代码开发的。这是因为 HIP 代码可以输出针对每一代 Radeon GPU 优化的代码，并且得益于这种架构，它也可以运行在 AMD 以外的 GPU 上。无论这是否合理，如果将 HIP 代码转换为 CUDA 并使用 NVIDIA 编译器构建，它很可能会在 NVIDIA GPU 上运行。
AMD 软件开发高级总监 Chris Hall（来自 4Gamer）
值得一提的是，Hall 确认 FSR Redstone 的运行无需 AI 加速功能。这种设计选择确保所有机器学习增强功能都可以在较旧的 GPU 型号上使用，因为系统会在执行前优化着色器代码，从而消除了运行时对 AI 计算资源的依赖。虽然较旧的硬件可能会带来一些性能开销，但预计将获得广泛的支持。
这一进展标志着渲染技术的重大进步，尤其是在 AMD 的 RDNA 框架内。之前的版本（例如 FSR 4）仅限于 RDNA 4，而之前的几代产品则不受支持。鉴于 Redstone 代表了 AMD 基于机器学习的开创性实现，它也有可能在 RDNA 3 系统上带来显著的性能提升。
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