即使使用RX-6000 GPU，这项新功能也应该可以实现。
到目前为止，AMD一直避免在FidelityFX超分辨率（FSR）中使用人工智能。即使更新到FSR 3.1，它仍然具有临时升级功能——但正如该公司已经证实的那样，FSR 4将改变这一点。
在名为“GPUOpen”的开发人员博客中，AMD现在正在谈论即将推出的图形功能：根据博客文章，开发人员目前专注于 实时路径追踪的研究，可能和成为FSR 4的一部分。目前制造商尚未确认。
- 据开发者称，这项工作主要围绕一个神经降噪器展开，该降噪器旨在清理由有限数量的“光线样本”产生的嘈杂图像——换句话说，它相当于Nvidia光线重建的。
- 虽然帖子没有明确指出竞争对手，但AMD工程师Mateusz Maciejewski在X/Twitter上证实了这一猜测：
这是Nvidia光线重建的替代方案吗？看起来非常有用，很高兴知道AMD正在开发的替代方案
——Vector（@Rommel16102023）2024年10月28日
光线追踪是如何工作的，光线重建又是如何发挥作用的？
光线追踪基本上是指一种模拟全局照明的算法。
- 简单来说： 真正的光线追踪需要对每个像素的光线进行上千次计算。将每条光线（也称为“主光线”）的结果求平均值，即可得出每个像素的亮度。
- 对于“二次光线”，对间接照明进行相同的计算；“阴影光线”用于确定表面上的点是否处于阴影中。
- 光线追踪是指三种光线类型的计算组合，在虚拟空间中逼真模拟光线时，光线追踪被认为是终极手段。
然而，就现有的计算能力而言，目前几乎无法实现“真实的”光线追踪，这就是为什么在电影中也会使用各种算法，例如光子映射或“重要性采样”。即使使用这些算法，渲染一帧画面也可能需要几个小时。
为了实现合理的实时计算，Nvidia（不久之后AMD也会加入）减少了用于计算的光线数量。然而，这又带来了另一个问题：随着光线数量的减少，图像的噪点越来越多。
- 在Nvidia光线重建中，神经网络被用作去噪器和消除噪声；此外，场景的细节也使用这种神经网络进行重建。
- AMD的诀窍：与Nvidia不同，场景的去噪和升级重建将在单个神经网络内进行，然后从中生成“高质量图像”。该博客文章还提供了一个示例图像：
开源和RX-6000兼容性是FSR 4的标志吗？
AMD高级图形项目副总裁Mike Burrows向我们暗示这是FSR 4的一项功能。
据Burrows称，路径追踪模型仍在开发中，将同时适用于RDNA 2（RX 6000）和RDNA 3（RX 7000)。当然，由于配备了AI加速器，包括WMMA功能，后一代产品的性能应该会更高。
祝贺团队成功发布。虽然性能数据尚未公布——请考虑实时性能，而非图形实时性能 😉
一如既往，我们打算发布完全开源的源代码。https://t.co/7CNy9yEADb——Mike Burrows（@zebedee666）2024年10月28日
与AMD处理前几代FSR的方式类似，新技术将一如既往地以开源解决方案的形式提供。
- 鉴于开源和与旧版GPU的兼容性，在FSR 4中实施新的超采样和路径追踪方法显然是一个不错的选择。然而，具体确认还有待时日。
