AMD FSR Redstone supporterà le GPU NVIDIA GeForce e Intel Arc: il core di rendering neurale non è solo per Radeon

Gli ultimi progressi di AMD nell’ambito del machine learning (ML) hanno introdotto una tecnologia di rendering neurale che potrebbe estenderne la compatibilità oltre le sole GPU Radeon. Questa innovazione evidenzia l’adattamento strategico delle operazioni di ML da parte dell’azienda, promettendo di migliorare l’esperienza di gioco su diverse piattaforme.

FSR Redstone di AMD: ampia compatibilità per immagini migliorate

Annunciata al Computex 2025, FSR Redstone di AMD è una rivoluzionaria suite di Machine Learning pensata appositamente per gli sviluppatori. Questa suite consente l’integrazione di tecnologie di rendering neurale nei videogiochi, migliorando significativamente sia la grafica che le prestazioni. Secondo un report di 4gamer.net con approfondimenti di Chris Hall, Senior Director of Software Development di AMD, FSR Redstone sfrutta il potente framework ML2CODE (Machine Learning to Code), che svolge un ruolo cruciale in questa tecnologia.

La funzione principale di ML2CODE di AMD è semplice ma efficace: converte modelli di reti neurali pre-addestrati in codice shader di elaborazione GPU. Questo processo genera codice HLSL ottimizzato che può essere eseguito su un’ampia gamma di GPU che supportano le moderne tecnologie shader. Di conseguenza, FSR Redstone richiede l’inferenza ML a runtime, con ML2CODE che funge da ponte che traduce il core di rendering neurale in shader di elaborazione standard. Questo approccio garantisce che il codice shader risultante possa operare su vertici di GPU AMD, NVIDIA e Intel, offrendo così un supporto multipiattaforma senza pari.

GPU Radeon RX 9070 XT e RX 9070 di AMD — GPU RX 9000 di AMD | Crediti immagine: AMD

FSR Redstone è stato sviluppato utilizzando AMD ML2CODE (Machine Learning to Code), un progetto di ricerca di ROCm. Il nucleo della tecnologia di rendering neurale viene convertito in codice Compute Shader ottimizzato utilizzando ML2CODE. Ciò significa che il core di rendering neurale di FSR Redstone può essere eseguito anche su GPU di altre aziende.

In AMD, utilizziamo l’HIP nel processo di sviluppo di molte nuove tecnologie innovative legate all’intelligenza artificiale. ML2CODE mira a integrarsi con le pipeline di rendering grafico più comunemente utilizzate, come il linguaggio shader “GLSL” di Vulkan e “HLSL” di DirectX.

È altamente probabile che i core AI delle varie funzioni AI utilizzate in FSR Redstone siano sviluppati utilizzando codice HIP. Questo perché il codice HIP può generare codice ottimizzato per ogni generazione di GPU Radeon e, grazie a questa architettura, può essere eseguito anche su GPU diverse da AMD. Indipendentemente dal fatto che ciò abbia senso, se il codice HIP viene convertito in CUDA e compilato con un compilatore NVIDIA, probabilmente verrà eseguito su una GPU NVIDIA.

Chris Hall, direttore senior dello sviluppo software di AMD ( tramite 4Gamer )

In una rivelazione degna di nota, Hall ha confermato che FSR Redstone non necessita di capacità di accelerazione AI per le sue operazioni. Questa scelta progettuale garantisce che tutti i miglioramenti del machine learning possano essere utilizzati anche sui modelli di GPU più vecchi, poiché il sistema ottimizza il codice shader prima dell’esecuzione, eliminando così la dipendenza dalle risorse di calcolo AI durante l’esecuzione. Sebbene l’hardware più vecchio possa presentare un certo sovraccarico di prestazioni, si prevede un ampio supporto.

Questo sviluppo segna un significativo passo avanti nella tecnologia di rendering, in particolare all’interno del framework RDNA di AMD. Le precedenti iterazioni, come FSR 4, erano limitate a RDNA 4, lasciando le generazioni precedenti prive di supporto. Dato che Redstone rappresenta un’implementazione pionieristica basata su ML di AMD, ha il potenziale per offrire notevoli miglioramenti delle prestazioni anche sui sistemi RDNA 3.

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