FSR Redstone: AMD con actualizaciones para FSR 4 (.1?) en rDNA 4 después de 187 comentarios
Con el lanzamiento de FSR 4 (prueba), el muestreo de AMDS ha dado un gran paso adelante. Pero eso debería haber sido sólo el comienzo. AMD ha prometido varias mejoras informáticas bajo el nombre “FSR Redstone”, que deberían aparecer en la segunda mitad del año.
Todavía no hay muchos detalles, pero una cosa se está volviendo clara: con FSR 4, AMD quería mejorar el mayor trabajo en progreso de FSR 3.1, el algoritmo de súper resolución, y con FSR Redstone, ahora hay una gran actualización antes del “FSR global”. Sin embargo, esto no significa que el algoritmo de superresolución ya no se modifique. En Redstone, AMD habla de un “modelo ML-SR mejorado” que está optimizado principalmente para resoluciones más bajas. Quieres incorporar las cosas que has aprendido en Redstone desde el comienzo de FSR 4.
También hay dos nuevas características para Redstone, que tienen una cosa en común: ambas se centran en mejorar la calidad de la imagen y el rendimiento del trazado de rayos, lo que se aplica al trazado de rayos completo, pero probablemente también al trazado de rayos normal.
Caché de radiación neuronal
Con el “almacenamiento en caché de rayos neuronales”, el algoritmo FSR aprende a desplazar los rebotes de los rayos para poder representar mejor la luz indirecta. Esto potencialmente permite una iluminación más precisa al mismo tiempo. Este es un escenario que probablemente solo ocurre en juegos con trazado de rayos. Además, NRC es una característica que NVIDIA mostró recientemente en acción para DLSS 4. Es el primer sombreador neuronal. Dado que el almacenamiento en caché del sombreador neuronal de AMD también funciona con el aprendizaje automático, es posible que la variante Radeon también cuente con un sombreador neuronal.
Se anuncia el AMD FSR Redstone (foto: AMD)
Regeneración de los rayos
Para Redstone, la reconstrucción de rayos, conocida por NVIDIA DLSS, se recibe con el nombre similar de Ray Regeneration. La regeneración de rayos utiliza una red recientemente entrenada para restaurar los píxeles que no se pudieron calcular con precisión mediante el trazado de rayos. En una breve descripción, AMD solo menciona el trazado de rayos completo como un área de aplicación, pero la experiencia ha demostrado que la regeneración de rayos también debería poder asesorar en juegos de trazado de rayos normales.
Se anuncia el AMD FSR Redstone (foto: AMD)
Una nueva generación de ejecutivos – con IA
FSR 4 utiliza el algoritmo de generación de cuadros de FSR 3.1, para Redstone ahora lo implementa. En el futuro también se crearán imágenes artificiales mediante aprendizaje automático, que según AMD deberían tener una mejor calidad de imagen porque el modelo de IA, a diferencia del algoritmo clásico, entiende la imagen y la escena y puede reconstruir mejor los píxeles. AMD no habla de generación de múltiples cuadros, por lo que es posible que se quede con la generación de cuadros normal (2×).
Se anuncia AMD FSR Redstone (foto: AMD)
En la segunda mitad exclusivamente para rDNA 4
Porque Redstone se lanzará en la segunda mitad del año y AMD no menciona un período más específico. El nombre aún no está claro, ya que FSR Redstone es el nombre de un proyecto. FSR 4.1 es concebible y corresponde al esquema de nombres clásico, pero debido a los grandes cambios, por ejemplo, también es concebible FSR 4.5.
Para Redstone, al igual que FSR 4, solo funcionará en la nueva arquitectura RDNA 4 y por lo tanto en las Radeon RX 9070 XT, Radeon RX 9070 y Radeon RX 9060 XT. Dado que todas las funciones nuevas que utilizan la generación de cuadros revisada y la superresolución utilizan una red neuronal, esto no es sorprendente. Dna 4 es mucho más potente en términos de IA que rdna 3. De este modo, AMD ha realizado el cambio completo de los algoritmos clásicos a los modelos de IA, desde FSR 3.1 a Redstone.
Techtip recibió la información sobre este artículo de AMD en Computex 2025 en Taipei, Taiwán, bajo NDA. No hubo influencia de los fabricantes ni obligación de informar. El único requisito era la fecha de liberación más temprana posible.
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Ingeniero de formación, Alexandre comparte sus conocimientos sobre el rendimiento de las GPUs para gaming y creación.
