AMD FSR Redstone prendra en charge les GPU NVIDIA GeForce et Intel Arc : un cœur de rendu neuronal pas seulement pour Radeon

Les dernières avancées d’AMD en matière d’apprentissage automatique (ML) ont introduit une technologie de rendu neuronal qui pourrait étendre sa compatibilité au-delà des seuls GPU Radeon. Cette innovation illustre l’adaptation stratégique des opérations de ML par l’entreprise, promettant d’améliorer l’expérience de jeu sur diverses plateformes.

AMD FSR Redstone : une compatibilité étendue pour des visuels améliorés

Annoncée au Computex 2025, FSR Redstone d’AMD est une suite de Machine Learning révolutionnaire conçue pour les développeurs. Elle permet l’intégration de technologies de rendu neuronal dans les jeux vidéo, améliorant ainsi considérablement les graphismes et les performances. Selon un rapport de 4gamer.net, qui s’appuie sur les analyses de Chris Hall, directeur principal du développement logiciel chez AMD, FSR Redstone s’appuie sur le puissant framework ML2CODE (Machine Learning to Code), qui joue un rôle crucial dans cette technologie.

La fonction principale de ML2CODE d’AMD est simple et efficace : il convertit des modèles de réseaux neuronaux pré-entraînés en code de shader de calcul GPU. Ce processus génère un code HLSL optimisé, exécutable sur une large gamme de GPU prenant en charge les technologies de shader modernes. Par conséquent, FSR Redstone nécessite une inférence ML à l’exécution, ML2CODE servant de passerelle pour traduire le cœur de rendu neuronal en shaders de calcul standards. Cette approche garantit que le code de shader obtenu peut fonctionner sur les sommets des GPU AMD, NVIDIA et Intel, offrant ainsi une prise en charge multiplateforme inégalée.

GPU Radeon RX 9070 XT et RX 9070 d'AMD — GPU RX 9000 d’AMD | Crédits image : AMD

FSR Redstone a été développé avec AMD ML2CODE (Machine Learning to Code), un projet de recherche de ROCm. La partie centrale de la technologie de rendu neuronal est convertie en code Compute Shader optimisé grâce à ML2CODE. Cela signifie que le cœur de rendu neuronal de FSR Redstone peut également fonctionner sur des GPU d’autres entreprises.

Chez AMD, nous utilisons HIP dans le processus de développement de nombreuses technologies innovantes liées à l’IA. ML2CODE vise à s’intégrer aux pipelines de rendu graphique les plus courants, tels que le langage de shader « GLSL » de Vulkan et le « HLSL » de DirectX.

Il est fort probable que les cœurs d’IA des différentes fonctions liées à l’IA utilisées dans FSR Redstone soient développés à l’aide de code HIP. En effet, ce code peut générer du code optimisé pour chaque génération de GPU Radeon et, grâce à cette architecture, fonctionner sur des GPU autres qu’AMD. Que cela soit pertinent ou non, si le code HIP est converti en CUDA et compilé avec un compilateur NVIDIA, il fonctionnera probablement sur un GPU NVIDIA.

Chris Hall, directeur principal du développement logiciel d’AMD ( via 4Gamer )

Dans une révélation notable, Hall a confirmé que FSR Redstone ne nécessite pas de capacités d’accélération de l’IA pour ses opérations. Ce choix de conception garantit que toutes les améliorations du machine learning peuvent être utilisées sur les anciens modèles de GPU, car le système optimise le code du shader avant son exécution, éliminant ainsi la dépendance aux ressources de calcul de l’IA pendant l’exécution. Bien que le matériel plus ancien puisse subir une certaine baisse de performances, une prise en charge étendue est attendue.

Ce développement marque une avancée significative dans la technologie de rendu, notamment au sein du framework RDNA d’AMD. Les versions précédentes, comme FSR 4, étaient limitées à RDNA 4, laissant les générations précédentes sans support. Redstone, implémentation pionnière d’AMD basée sur le ML, offre le potentiel d’améliorer considérablement les performances sur les systèmes RDNA 3.

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