AMD تأخرت FidelityFX Supersolution التي تم إصدارها في عام 2021 عن الركب NVIDIA DLSS لمدة عامين. اعتمد الجيل الأول من FSR على تقنية القياس المكاني، والتي سمحت للعديد من اللاعبين بالاستفادة من التوسع البسيط بفضل الدعم المفتوح المصدر ومتعدد البائعين والمنصات المشتركة. قام FSR2 بتوسيع هذا الدعم من خلال تقديم تقنية أكثر تطورًا وأفضل لقياس الوقت.
FSR ليست خوارزمية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، لذا فهي لا تتطلب نواة ذكاء اصطناعي خاصة للعمل بفعالية. هذا هو الفرق الرئيسي بين DLSS وXeSS، اللذين يستفيدان من الذكاء الاصطناعي لتصحيح الخلل الزمني. يتطلب DLSS أنوية Tensor، بينما يحتوي XeSS على إصدارين لوحدات معالجة الرسومات مع دعم لتعليمات DP4a وتنفيذ قائم على XMX يوفر جودة وأداء أفضل.
يبدو أن AMD قد تستكشف إمكانية استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتوسيع نطاقها، كما ألمح Mark Papermaster (CTO في AMD):
يعد عام 2024 عامًا كبيرًا بالنسبة لنا لأننا أمضينا سنوات عديدة في تطوير قدرات أجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي لدينا. لقد انتهينا للتو من جلب الذكاء الاصطناعي إلى مجموعتنا بأكملها، لذا فأنت تعلم أن هذا يشمل السحابة والحافة والكمبيوتر الشخصي والأجهزة المضمنة وأجهزة الألعاب. نحن نعمل على تمكين أجهزة الألعاب لدينا باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويعد عام 2024 عامًا كبيرًا حقًا بالنسبة للذكاء الاصطناعي. والآن لدينا كل الإمكانيات لذلك.
وفقًا لـ Papermaster، هناك احتمال أن تفكر الشركة في دمج الذكاء الاصطناعي في عملية التوسع. لا يوجد ذكر مباشر لـ FSR في هذا البيان. ومع ذلك، نظرًا لأن Papermaster ناقش الألعاب، فإنه يلفت الانتباه إلى FSR. إذا حصل FSR على دعم الذكاء الاصطناعي، فسيضعه على قدم المساواة مع DLSS وXeSS.
في الواقع، نظرًا لأن كلا التقنيتين المتنافستين مغلقتان المصدر، فمن غير المعروف إلى أي مدى يتم استخدام الذكاء الاصطناعي فعليًا. كما نعلم، قد تهدف خطط AMD أيضًا إلى استخدام خوارزمية التعلم الآلي التي تزيل العناصر كما هو الحال في DLSS 2.
اقرأ أيضا: