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AMD FSR 2.0 diventa open source e spera in una maggior diffusione

AMD FSR 2.0 è ora diventato davvero "open", dopo la pubblicazione del codice sorgente su GPUOpen, dando la possibilità a chiunque di usarlo.

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Avatar di Antonello Buzzi

a cura di Antonello Buzzi

Senior Editor @Tom's Hardware Italia

Pubblicato il 23/06/2022 alle 14:00
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AMD FidelityFX Super Resolution, conosciuta anche con l'acronimo di FSR, è una tecnologia introdotta con la serie di schede grafiche Radeon RX 6000 che si propone come alternativa "open" al Deep Learning Super Sampling (DLSS) di NVIDIA, puntando a offrire miglioramenti prestazionali grazie a sofisticati algoritmi di upscaling delle immagini. FSR utilizza l'upscaling temporale, che richiede dati aggiuntivi dai vettori di movimento, dai buffer di profondità e dai buffer di colore per generare immagini di qualità.

Recentemente, l'azienda di Sunnyvale ha introdotto la versione 2.0, che fornisce la possibilità di scegliere tra quattro diverse modalità (Qualità, Bilanciata, Performance e Ultra-Performance) per adattarsi al meglio di varie necessità. A differenza del DLSS, FSR può essere utilizzato su una vasta gamma di prodotti, comprese anche le schede realizzate da altri produttori, come la rivale NVIDIA.

AMD ha finalmente pubblicato il codice sorgente di FSR 2.0 su GPUOpen, ora scaricabile gratuitamente da chiunque. Il pacchetto è completo di tutte le API e le librerie necessarie per integrare l'algoritmo di scaling nei titoli basati su DirectX 12 e Vulkan (al momento, le librerie DirectX 11 non sono supportate). Stando alla società, gli sviluppatori avranno bisogno da tre giorni a quattro settimane (o anche di più) per integrare FSR 2.0 nei loro software. Questa tecnologia si inserisce in mezzo alla pipeline di rendering dei fotogrammi, sostituendo l'anti-aliasing temporale, e di conseguenza tutti gli effetti di post-elaborazione che richiedono l'anti-aliasing dovranno essere gestiti più avanti nella pipeline.

A differenza di NVIDIA DLSS, il FSR 2.0 di AMD non considera il machine learning come pre-requisito ottenere una buona qualità dell'immagine, quindi non è presente un algoritmo AI per il riconoscimento di forme o oggetti all'interno di una scena, ma viene solo utilizzato per combinare i fotogrammi precedenti per generare l'immagine in upscaling.

Tuttavia, questo porta l'indubbio vantaggio di non aver bisogno di unità hardware specifiche (come i Tensor core delle GeForce RTX) e i risultati sono piuttosto buoni (nonostante non al livello del DLSS), come evidenziato anche in un recente test con God Of War.

Fonte dell'articolo: www.overclock3d.net

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