AMD FSR Redstone: la competencia de NVIDIA DLSS 4 llega con Neural Radiance Caching, Ray Regeneration, Super Resolution y Frame Generation mediante IA
En junio del año pasado, con más de 12 meses de antelación, tratamos algo realmente disruptivo en AMD como fue Neural Texture Block Compression. Más tarde, en octubre, tratamos el tema en profundidad dentro de todo lo que se vio para la IA con lo que parecía en aquel momento un esbozo muy claro de FSR 4, y posteriormente, llegó la presentación oficial de la mano de las RX 9000. Desde el COMPUTEX 2025 AMD ha mostrado lo que ha denominado como FSR Redstone, confirmando todas las hipótesis que lanzamos de una sola vez, donde la IA es el factor predominante.
No hubo demasiadas explicaciones, puesto que esta nueva tecnología para competir con NVIDIA llegará en unos meses, y al parecer, en exclusiva para las RX 9000, o al menos, de momento. La información ha sido escueta y breve, pero gracias a todo lo que se vio en 2024 tenemos una idea mucho más aproximada de lo que esperar, y realmente, AMD parece haber dado un paso de gigante para competir contra NVIDIA, lo cual, es una grandísima noticia.
AMD FSR Redstone, la IA por encima de todo con Neural Radiance Caching, Ray Regeneration y Frame Generation con Machine Learning
Son los tres puntos clave que engloban todos esos artículos de los que hablábamos antes y que os recomendamos volver a leer, porque hasta que llegue al mercado es lo máximo que podemos ofreceros. AMD FSR Redstone se basa en Machine Learning, pura IA, con tres apartados y mejoras claras:
- Neural Radiance Caching
- Ray Regeneration con IA
- Frame Generation con IA
Sabiendo que llegará para la segunda mitad de este año, seguramente cuando la serie RX 9000 esté en el mercado y al completo, se haya pulido y el soporte de FSR 4 mejore todavía más, vamos a ver cada característica en concreto con la información que ha dado AMD, y completaremos con todo lo que sabemos desde hace meses, para terminar con una teoría sobre RDNA 3 y las mejoras de la arquitectura en RDNA 4 que hace posible este salto cualitativo de los rojos en software e IA.
Neural Radiance Caching
El concepto general que debemos de entender es el uso de técnicas avanzadas de IA para lograr un renderizado en la pipeline gráfica más eficiente, con mayor fluidez general y sobre todo, consiguiendo un resultado más realista. Es, por decirlo de alguna manera, una nueva era para el Super Sampling de AMD, donde ahora entendemos tecnologías como la mencionada Neural Texture Block Compression, algo clave para el primer apartado: Neural Radiance Caching.
Lo que sabemos sobre esta tecnología es que mediante IA aprenderá cómo rebota la luz en las escenas, lo que generará una gran cantidad de datos a tratar para el entrenamiento, y de ahí la necesidad de NTBC como previa. De hecho, lo que afirma AMD es que tras el entrenamiento previo, Neural Radiance Caching podrá predecir y almacenar la iluminación indirecta.
El objetivo con esto es aumentar el realismo de los juegos sin coste computacional extremo, y por ello, volvemos a incidir en NTBC como pilar clave.
AMD Ray Regeneration
Poca información por el momento que completaremos con lo que ya sabíamos. Los pilares de esta tecnología son claros y se basan en IA para lograr las mejoras, en concreto, con una red neuronal entrenada para regenerar píxeles, repito y pongo en mayúsculas, REGENERAR píxeles, donde Path Tracing no puede calcular correctamente.
Además, no solo consigue esto, que ya es un paso adelante tremendo con esta nueva tecnología de trazado de rayos, sino que además lo consiguen eliminando ruido visual (grain) en tiempo real. O lo que es igual, es una técnica estocástica de Super Samping con NSSD, y completamos la explicación con lo que vimos en su momento citando lo siguiente por parte de AMD:
Las entradas incluyen una imagen en color "noisy" renderizada con una muestra por píxel y algunos búferes guía que están disponibles en los motores de renderizado, como albedo, normal, roughness, deepth y distancia de impacto especular a baja resolución.
Los búferes de entrada "noisy" acumulados temporalmente aumentan las muestras efectivas por píxel de las imágenes ruidosas. El historial de output también se reproyecta mediante vectores de movimiento para la acumulación temporal.
La red neuronal se entrena con una gran cantidad de imágenes de Path Tracing para predecir múltiples pesos de filtrado y decide cómo acumular, eliminar el ruido y mejorar temporalmente las imágenes de baja resolución extremadamente ruidosas.
Super Resolution
Es quizás la parte menos interesante, aunque la más efectiva para el rendimiento, posiblemente, y a falta de ver cómo funciona en concreto. Lo que sabemos es que se basará en un nuevo modelo de ML que reconstruirá los frames de baja resolución para lograr un upscaling en tiempo real que maximice dicho rendimiento de cada GPU, todo sin sacrificar calidad visual.
Por desgracia, no hay más información realmente, salvo que la IA a usar será más avanzada y se presupone que igualará a la de NVIDIA.
La arquitectura RDNA 4 y sus nuevos CU, claves para estas mejoras
Ni que decir tiene de que hablamos de una serie de tecnologías pensadas y diseñadas desde hace algunos años, esto no viene de meses de entrenamiento para la IA, lógicamente. En octubre lancé dos hipótesis para que AMD pudiese lograr esto, que hoy vemos como preview, donde la arquitectura RDNA 4 tenía todo que ver, y en aquel momento no sabíamos nada de cómo iba a darse más que cuatro instrucciones filtradas.
Mi teoría personal iba hacia dos factores clave en ese momento: AI Matrix Accelerators dentro del Vector Unit como tal, o fuera de él y junto a los Ray Accelerators. La opción dos ha sido la elegida, la cual ya dije que sería la más probable, porque lo que busca AMD es exactamente lo mismo que buscó NVIDIA con las RTX 50: grupos de trabajo independientes.
Para entenderlo, podríamos enfocarlo como motores independientes, que es un concepto realmente de los verdes. AMD ha incluido en RDNA 4 la unidad escalar, Dual SIMD VU y AI Accelerator dentro de cada Scheduler, con acceso a la caché y la memoria compartida para que así los Ray Accelerator maximicen la capacidad de calcular los BVH para la pipeline.
Simplificando todo mucho, y como resumen, se puede decir que ahora los AI Accelerators no solo toman la importancia que se esperaba, sino que son independientes. Con RDNA 3 eran parte del Vector Unit, mientras que ahora son un "motor" que va "por libre", o lo que es igual, funcionan de una manera similar a los Tensor Core de NVIDIA o los XMX de Intel.
Vistas las tres novedades con las tecnologías que hablamos en el pasado, se entiende perfectamente el uso de Dual SIMD y todas las mejoras con el apartado de memoria, sin olvidar la localización de los registros dinámicos (Dynamic Register Allocation) para los Shaders. Esto lo tratamos en las novedades del set de instrucciones de RDNA 4 como arquitectura de AMD, y ahora es el cierre del círculo.
RDNA 3 se quedaría fuera del soporte para FSR Redstone, o en cambio, perdería mucho rendimiento si AMD lo logra habilitar
Para terminar, un apunte que va a bajar el suflé de más de uno que tiene una gráfica RX 7000 con RDNA 3. Dados los cambios descritos, es posible que FSR Redstone no llegue nunca a esta arquitectura y gráficas, principalmente porque no tiene AI Accelerators dedicados (independientes) y la optimización para IA en sus SIMD es mucho más básica, carece de soporte en algunas instrucciones y la caché vectorial es la mitad.
Por tanto, lo más probable es que RDNA 3 tenga FSR 4 básico, pero no pueda optar a FSR Redstone porque habría una degradación del rendimiento bastante importante, o al menos, sobre el papel, es lo que creemos, visto lo visto.
Solo hay que ver un dato clave para entender la merma: RDNA 4 logra un 2,7x veces el rendimiento en matrices que RDNA 3, y esto para FSR Redstone es clave. Si AMD diese soporte, sería a costa de rendimiento, y si lo hiciese efectivo en RDNA 3, el usuario experimentaría degradación de FPS y posiblemente de calidad visual, así que lo más probable es que deje esta tecnología para RDNA 4 y posteriores.
Sea como fuere, cuando llegue al mercado estas tres características de AMD FSR Redstone serán ampliadas con la información que dé la compañía y podremos hablar con certezas y datos en la mano más que teoría, pero como adelanto ha sido bastante completo. Hasta entonces, NVIDIA sabe que tendrá una dura competencia y que el retraso de la arquitectura, sus gráficas y software anexo es una seria amenaza para sus RTX 50.