_maxresdefault.jpg)
Подробности о технологии AMD FidelityFX Super Resolution — своеобразном ответе DLSS от NVIDIA
Вице-президент AMD и генеральный директор подразделения Radeon Скотт Херкельман рассказал о технологии FidelityFX Super Resolution, которая позиционируется как конкурент DLSS от NVIDIA.
Сообщается, в частности, что для работы технологии не потребуются специальные тензорные ядра или другое специализированное оборудование. Журналисты предположили, что FidelityFX Super Resolution создается с нуля на базе неких открытых стандартов.
Сама по себе технология практически готова и сейчас шлифуется с прицелом на использование не только на штатных видеокартах, но и на других устройствах — например, на консолях.
Добавлять поддержку FidelityFX Super Resolution в играх разработчикам придется так же, как и DLSS — то есть вручную, автоматической реализации на уровне драйвера не предусмотрено.
Ожидается, что технология станет доступна владельцам «красных» видеокарт уже в этом году. На консолях FSR может появиться немного позднее.
Новости и статьи по тегам:
- 1 Disney выпустила несколько дублированных отрывков из семейного фильма «Кристофер Робин»
- 1 Состоялся выход «музыкальной» версии «Последних джедаев»
- 1 30 минут геймплея Ghost Recon: Breakpoint
- 9 Бывшие разработчики Burnout назвали дату релиза своей новой гоночной аркады в специальном трейлере, игра выйдет эксклюзивно в Epic Store
- 8 Сайт VideoCardz: в начале 2022 года выйдут видеокарты начального уровня от AMD, Intel и NVIDIA
- 1 16 минут геймплея классической RPG The Dungeon of Naheulbeuk: The Amulet of Chaos
Напоминает историю про мониторы с технологией G-SYNC от NVIDEA и FreeSync от AMD
Что-то я очень сомневаюсь, что технология будет настолько эффективно работать без отдельного ядра. Да и качество реализации...
DLSS в начале и сейчас - это две огромных разницы.
Понапридумывают всякого, а производители мониторов потом расхлёбывай
Версия DLSS 2.0 сразу заработала с полной обратной совместимостью, значит, дело было не в наличии ядер или мощности карты, а в самих алгоритмах нейросети.