AMD FSR Redstone soportará las GPU NVIDIA GeForce e Intel Arc: el núcleo de renderizado neuronal no es solo para Radeon

Los últimos avances de AMD en aprendizaje automático (ML) han introducido una tecnología de renderizado neuronal que podría ampliar su compatibilidad más allá de las GPU Radeon. Esta innovación pone de manifiesto la adaptación estratégica de la compañía a las operaciones de ML, con la promesa de mejorar la experiencia de juego en diversas plataformas.

FSR Redstone de AMD: amplia compatibilidad para una experiencia visual mejorada

Anunciado en Computex 2025, FSR Redstone de AMD es una innovadora suite de aprendizaje automático diseñada para desarrolladores. Esta suite permite la integración de tecnologías de renderizado neuronal en videojuegos, mejorando significativamente tanto el aspecto visual como el rendimiento. Según un informe de 4gamer.net con información de Chris Hall, director sénior de Desarrollo de Software de AMD, FSR Redstone aprovecha el potente framework ML2CODE (Machine Learning to Code), crucial para esta tecnología.

La función principal de ML2CODE de AMD es sencilla pero eficaz: convierte modelos de redes neuronales preentrenados en código de sombreado computacional de GPU. Este proceso genera código HLSL optimizado, ejecutable en una amplia gama de GPU compatibles con tecnologías de sombreado modernas. Por consiguiente, FSR Redstone requiere inferencia de ML en tiempo de ejecución, donde ML2CODE actúa como puente que traduce el núcleo de renderizado neuronal a sombreadores computacionales estándar. Este enfoque garantiza que el código de sombreado resultante pueda operar en vértices de GPU AMD, NVIDIA e Intel, ofreciendo así una compatibilidad multiplataforma inigualable.

GPU Radeon RX 9070 XT y RX 9070 de AMD — GPU RX 9000 de AMD | Créditos de imagen: AMD

FSR Redstone se desarrolló con AMD ML2CODE (Machine Learning to Code), un proyecto de investigación de ROCm. El núcleo de la tecnología de renderizado neuronal se convierte en código optimizado de Compute Shader mediante ML2CODE. Esto significa que el núcleo de renderizado neuronal de FSR Redstone también puede ejecutarse en GPU de otras compañías.

En AMD, utilizamos HIP en el proceso de desarrollo de numerosas tecnologías innovadoras relacionadas con la IA. ML2CODE busca integrarse con los canales de renderizado gráfico más utilizados, como el lenguaje de sombreado «GLSL» de Vulkan y «HLSL» de DirectX.

Es muy probable que los núcleos de IA de las diversas funciones relacionadas con la IA utilizadas en FSR Redstone se desarrollen con código HIP. Esto se debe a que el código HIP puede generar código optimizado para cada generación de GPU Radeon y, gracias a esta arquitectura, también puede ejecutarse en GPU distintas a las de AMD. Independientemente de si esto tiene sentido, si el código HIP se convierte a CUDA y se compila con un compilador de NVIDIA, probablemente se ejecutará en una GPU NVIDIA.

Chris Hall, director sénior de desarrollo de software de AMD ( vía 4Gamer )

En una revelación importante, Hall confirmó que FSR Redstone no requiere capacidades de aceleración de IA para sus operaciones. Esta decisión de diseño garantiza que todas las mejoras de aprendizaje automático se puedan utilizar en modelos de GPU más antiguos, ya que el sistema optimiza el código del sombreador antes de la ejecución, eliminando así la dependencia de los recursos de computación de IA durante el tiempo de ejecución. Si bien el hardware más antiguo puede experimentar cierta sobrecarga de rendimiento, se prevé una amplia compatibilidad.

Este desarrollo marca un avance significativo en la tecnología de renderizado, especialmente dentro del marco RDNA de AMD. Versiones anteriores como FSR 4 se limitaban a RDNA 4, lo que dejaba sin soporte a generaciones anteriores. Dado que Redstone representa una implementación pionera de AMD basada en aprendizaje automático (ML), también tiene el potencial de ofrecer mejoras de rendimiento notables en sistemas RDNA 3.

Fuente e imágenes