В AMD рассказали о своей технологии «умного» масштабирования изображений
Технологию масштабирования изображений FidelityFX Super Resolution (FSR) представит в этом году компания AMD, 18 марта сообщает сайт PCWorld, посвященный программному и аппаратному обеспечению.
FSR должна составить конкуренцию сходной технологии Nvidia DLSS (Deep Learning Super Sampling). Как рассказал в беседе с журналистами представитель AMD Скотт Херкельман, помимо решения непосредственно техническим проблем (в AMD хотят убедиться в качестве изображения, получаемого после масштабирования в разных разрешениях), компании приходится решать вопросы взаимодействия с партнёрами-разработчиками игр, которые на данный момент «довольны тем, над чем мы работаем».
По словам Херкельмана, FSR — один из самых крупных программных проектов AMD в 2021 году. В отличие от конкурента DLSS, технология FSR не обязательно будет основана на машинном обучении, поскольку в RDNA (графических ускорителях от AMD) отсутствуют необходимые для данных операций тензорные ядра. Тем самым технически FSR будет ближе к технологии масштабирования, реализованной в графической библиотеке от Microsoft DirectML, которая также не нуждается в тензорных блоках.
Хотя FSR планируется сделать открытой и кроссплатформенной, в приоритете для компании, всё же, остаются персональные компьютеры (PC).
Напомним, Deep Learning Super Sampling (DLSS) — технология увеличения (повышения разрешения) изображений в реальном времени от компании Nvidia, применяемая в ее графических ускорителях. DLSS использует глубокое обучение для масштабирования изображений с низким разрешением для отображения на мониторах с высоким разрешением. По состоянию на декабрь 2020 года данная технология поддерживалась исключительно графическим процессорами Nvidia GeForce RTX 20 и Nvidia GeForce RTX 30.
Первоначально DLSS для корректной работы требовала машинного обучения под каждую конкретную игру, но в апреле 2020 года вышла версия 2.0, в которой был реализован более генерализованный подход, не требующий специального обучения.
