Что такое FSR 5? и как он работает на видеокартах AMD? Стоит ли обновлять драйвер? Стала ли лучше графика?
FSR 5 «Scarlet Cortex» - нейронный рендеринг, адаптирующийся к каждой игре на лету без профилей, работающий только на Radeon RX 9000.
Дает лучшее качество изображения с сохранением стиля игры, но на старте поддерживает лишь 9 игр.
Технология FSR 5 от AMD под названием "Scarlet Cortex" - это нейронная технология рендеринга в реальном времени, представляющая собой самый амбициозный шаг компании в области улучшения качества изображения на сегодняшний день.
AMD предоставила нам ранний доступ к предварительной сборке драйвера до официального релиза, поэтому мы можем поделиться с вами полными техническими подробностями и впечатлениями от использования.
С FSR 5 AMD выходит за рамки традиционного масштабирования и генерации кадров в область визуального улучшения на основе искусственного интеллекта - улучшая освещение, материалы, отражения и атмосферные эффекты на полностью отрендеренных кадрах в реальном времени.
Это прямой ответ AMD на технологию NVIDIA DLSS 5, и в нескольких ключевых областях она превосходит то, что мы видели от NVIDIA.
Технология DLSS 5 от NVIDIA, принимает на вход отрендеренные 2D-кадры игры и векторы движения, а затем использует предварительно обученную генеративную модель ИИ для «наполнения пикселей фотореалистичным освещением и материалами».
Это впечатляющая технология, но она подверглась критике за потенциальное подавление художественного замысла, и она требует от инженеров NVIDIA создания профилей для каждой игры - процесс, который плохо масштабируется и может оставлять разработчиков игр вне процесса.
Подход AMD со Scarlet Cortex принципиально отличается. Вместо того чтобы полагаться на статическую модель, обученную в автономном режиме на специально подобранных кинематографических наборах данных, FSR 5 использует адаптивный нейронный рендерер, который обучается на основе самой игры по мере вашего игрового процесса.
Нет необходимости загружать профили для каждой игры и нет конвейера для автономного обучения. Модель поставляется с базовыми параметрами, обученными на общих принципах рендеринга, а затем постоянно совершенствует свое понимание визуальной идентичности каждой игры - ее цветовой палитры, свойств материалов, языка освещения и художественного замысла, используя данные, собранные в реальном времени из конвейера рендеринга.
Поскольку модель адаптируется к тому, что фактически происходит в игре, она стремится по своей сути уважать художественное направление разработчика, а не навязывать внешнее понятие «фотореализма».
Ключевые возможности FSR 5 Scarlet Cortex:
- Нейронная отрисовка в реальном времени, которая улучшает освещение, материалы и атмосферные эффекты на отрисованных кадрах без изменения геометрии или художественного оформления.
- Адаптивное онлайн-обучение, которое постепенно улучшает качество изображения по мере игры - не требуется никаких специальных профилей для игр или загрузок.
- Квантованный вывод и обучение INT8 на ускорителях ИИ RDNA 4, работающих на выделенном оборудовании без конкуренции за ресурсы шейдеров.
- Конвейер глубокого анализа на уровне драйверов, который перехватывает текстуры, геометрию и шейдерные программы во время загрузки для предварительной классификации материалов, поверхностей и намерений рендеринга до отрисовки первого кадра.
- Двухуровневая модель интеграции: универсальная поддержка на уровне драйверов для всех игр, а также опциональный SDK для разработчиков, которые хотят предоставить алгоритму дополнительные данные для рендеринга, чтобы добиться значительно лучших результатов, или ограничить возможности FSR 5 для многопользовательской игры, или для сохранения визуального стиля.
Ожидается, что публичное обновление драйверов с поддержкой FSR 5 для всех владельцев видеокарт серии RX 9000 выйдет в конце второго квартала 2026 года. На момент запуска FSR 5 поддерживает только игры с DirectX 12, но AMD сообщает, что активно изучает возможность поддержки Vulkan и DirectX 11.
В этом обзоре мы объясним, как работает FSR 5, рассмотрим его влияние на качество изображения в нескольких играх, измерим снижение производительности для каждого режима качества и сравним его с результатами стандартного рендеринга.
Плюсы и минусы технологии
| Плюсы | Минусы |
|---|---|
| Адаптивное обучение в реальном времени – модель подстраивается под каждую игру на лету, не требует предварительных профилей и улучшает качество по мере игры | Эксклюзивность для Radeon RX 9000 – работает только на новых видеокартах с архитектурой RDNA 4 (нет поддержки старых поколений) |
| Уважение художественного стиля – обучается на оригинальном рендере игры, сохраняя задумку разработчиков, а не навязывая единый «фотореализм» | Белый список на старте – всего 9 подтвержденных игр |
| Глубокая интеграция на уровне драйвера – анализ текстур, геометрии и шейдеров позволяет понимать материалы и намерения рендеринга без участия разработчиков | Период адаптации – для полного качества требуется несколько минут игрового процесса (от 5 до 15 минут в зависимости от режима) |
| Выделенные ИИ ядра – обработка идет на ускорителях INT8 отдельно от шейдеров, что дает стабильные накладные расходы (2-10% в зависимости от режима) | Дополнительное потребление видеопамяти – до 400 МБ в режиме качества, что может быть критично для карт с 12 ГБ при 4K |
| Три режима качества – позволяют гибко настраивать баланс между производительностью и скоростью адаптации. | Увеличение времени загрузки уровней – единоразовый предварительный анализ добавляет 1-3 секунды к первому запуску игры |
| SDK для разработчиков – опциональная интеграция дает доступ к G-буферу и метаданным, значительно повышая качество в поддерживаемых играх | |
| Безопасность для мультиплеера – белый список и маски улучшений предотвращают нечестное преимущество (исключаются модели игроков и HUD). |
Требования к оборудованию
Технология FSR 5 Scarlet Cortex эксклюзивна для видеокарт Radeon RX 9000-й серии, основанных на архитектуре RDNA 4. Она зависит от выделенных ускорителей ИИ в RDNA 4, в частности, от их поддержки высокопроизводительных операций с матрицами INT8.
Модель нейронного рендеринга полностью работает на этих ядрах ИИ, отдельно от шейдерных блоков, поэтому она не конкурирует напрямую с нагрузкой рендеринга игры.
Причина, по которой более старые поколения RDNA не поддерживают FSR 5, заключается не только в скорости вывода. Система адаптивного обучения выполняет как нейронный вывод, так и обновление — фактически одновременно выполняя обучение и вывод со скоростью более 60 кадров в секунду.
Эта двойная нагрузка требует аппаратного ускорения обработки матриц INT8, которые могут обеспечить только ускорители ИИ RDNA 4. Резервного варианта на основе шейдеров нет. Вычислительные требования слишком высоки для программной эмуляции в реальном времени.
Технология FSR 5 дополняет существующий набор функций FSR 4 (масштабирование с помощью машинного обучения, генерация кадров, перегенерация лучей, кэширование яркости) и может использоваться в сочетании с любым из них.
Она работает как этап постобработки, который выполняется после конвейера рендеринга игры, но перед окончательным выводом, что делает ее совместимой с рабочими процессами масштабирования и генерации кадров.
На момент запуска FSR 5 использует белый список — нейронный рендеринг FSR 5 активируется только для игр, которые AMD явно проверила и добавила в свою базу данных профилей драйверов.
Список поддерживаемых игр будет расширяться с каждым обновлением драйверов. AMD сообщила нам, что планирует в конечном итоге перейти к подходу с черным списком по мере развития технологии, где FSR 5 будет включена по умолчанию во всех играх, за исключением известных соревновательных многопользовательских игр, которые AMD поддерживает в списке исключений.
Функция управляется через оверлей Radeon Software, где пользователи могут выбирать из трех предустановок качества /производительности и отслеживать состояние адаптивной системы обучения в реальном времени.
Как это работает - Конвейер на уровне драйвера
Один из самых впечатляющих аспектов FSR 5 - это то, насколько хорошо драйвер может понимать замысел рендеринга игры без какого-либо участия разработчиков.
Драйвер AMD уже находится в центре каждого вызова отрисовки, каждой загрузки текстур и каждой компиляции шейдеров - Scarlet Cortex просто использует это положение.
Перехват текстур
Когда игра загружает текстуры в видеопамять — обычно во время загрузки уровня или потоковой передачи, драйверы FSR 5 перехватывают каждую загрузку и выполняют легковесный классификационный проход на ядрах ИИ.
Этот классификатор классифицирует текстуры по типу материала (металл, кожа, листва, ткань, камень, стекло и т. д.) и извлекает такие свойства, как распределение цвета, частота деталей и характеристики шероховатости.
Результаты сохраняются в кэше предварительного анализа для каждой игры, который сохраняется между сессиями, поэтому анализ необходимо запускать только один раз для каждой текстуры.
Этот предварительный анализ означает, что нейронный рендерер уже понимает палитру материалов игры до отрисовки первого кадра.
Он знает, что эта конкретная коричневая текстура - кожа, а не дерево, или что блестящая поверхность это мокрый бетон, а не полированный металл.
Именно это знание материала позволяет FSR 5 применять физически правдоподобные улучшения освещения с самого первого кадра, даже до того, как система адаптивного обучения успеет сойтись.
Анализ топологии сетки
Когда вершинные буферы и индексные данные загружаются в память видеокарты, FSR 5 анализирует топологию сетки, чтобы классифицировать геометрию по категориям: модели персонажей, геометрия окружения, растительность, системы частиц, элементы пользовательского интерфейса и так далее.
Классификатор учитывает количество вершин, плотность треугольников, наличие весов скиннинга (которые указывают на анимированных персонажей) и пространственную протяженность для принятия этих решений.
Этот геометрический контекст помогает нейронному рендереру понять, что он видит в каждом кадре. Кластер скиннинговых сеток высокой плотности, вероятно, представляет собой персонажа. Массивная сетка с низкой детализацией, вероятно, представляет собой ландшафт.
Эта классификация напрямую поступает в конвейер улучшения — модель знает, как обрабатывать поверхности скиннинга, в отличие от бетонных стен, и как оставлять эффекты частиц и наложения пользовательского интерфейса полностью нетронутыми.
Это важно: элементы игрового интерфейса, такие как полоски здоровья, мини-карты, субтитры и меню, никогда не обрабатываются нейронным рендерером, поэтому они остаются идеально точными независимо от используемого режима качества.
Как правило, элементами пользовательского интерфейса являются текстуры, а не геометрические объекты или очень простые прямоугольники, поэтому это не представляет собой большой проблемы, чем может показаться на первый взгляд.
Интроспекция шейдеров
Пожалуй, это самая умная часть системы. Драйвер AMD уже компилирует каждый игровой шейдер из промежуточных представлений, таких как DXIL (DirectX 12), вплоть до машинного кода RDNA 4 - текущая версия ориентирована на DirectX 12, а поддержка Vulkan и DirectX 11 запланирована на будущее обновление.
FSR 5 подключается к этому конвейеру компиляции для анализа самих шейдерных программ. Из байт-кода шейдера система может:
- Определение параметров PBR-материала на основе привязок констант шейдера — выявление того, какие константы управляют шероховатостью, металличностью, альбедо-оттенком и излучением.
- Определите, какие проходы рендеринга относятся к вычислениям освещения, а какие — к эффектам постобработки, таким как свечение, глубина резкости или тональное отображение — это крайне важно для понимания того, что следует улучшить, а что оставить без изменений.
- Распознавайте модели освещения (BRDF микрограней GGX, подповерхностное рассеивание, простой фон), чтобы понимать предполагаемое поведение света в игре и придерживаться его.
- Сопоставьте привязки ресурсов шейдера, чтобы классифицировать, какие слоты текстур содержат карты альбедо, шероховатости / металличности и излучения — фактически восстанавливая семантику G-буфера без участия разработчика.
- Различия прохода прямой отрисовки от проходов отложенной отрисовки, а также непрозрачную геометрию от прозрачной.
Анализ шейдеров особенно эффективен, поскольку позволяет FSR 5 понимать намерения рендеринга, а не только результат рендеринга.
Материал может отображаться на экране как всего несколько пикселей бликов, сильно искаженных преломлением, частично скрытых за слоями прозрачности или созданных с помощью нескольких проходов шейдеров - и все же драйвер точно знает, что это за материал и как он должен себя вести, поскольку он уже проанализировал шейдеры, отвечающие за его отрисовку.
Это означает, что нейронный рендерер может принимать обоснованные решения о поверхностях, которые невозможно классифицировать только по конечному результату пикселя — и это, пожалуй, является фундаментальным недостатком подхода NVIDIA DLSS 5, который видит только готовый 2D-кадр и должен угадывать, что все это такое, основываясь только на пикселях.
Если шейдеры игры используют модель подповерхностного рассеивания для кожи, нейронный рендерер знает, что нужно сохранить это полупрозрачное качество, а не делать кожу похожей на пластик.
Если шейдер применяет преднамеренную цветокоррекцию или стилизованную модель освещения, система обнаруживает это и работает в рамках этой эстетики, а не борется с ней.
Нейронный рендеринг в реальном времени
Во время выполнения, после завершения рендеринга каждого кадра, FSR 5 принимает на вход итоговый цветовой буфер, векторы движения и буфер глубины.
Важно, чтобы система всегда получала исходные, неизмененные кадры от движка. Хотя игрок видит улучшенный результат, конвейер обучения и входные данные для вывода постоянно используют собственный рендеринг игры.
Это гарантирует, что модель всегда обучается на данных истинного положения из движка, а не на собственном результате, что привело бы к обратной связи и ухудшению качества со временем.
В сочетании с данными предварительного анализа из классификации текстур, сеток и шейдеров нейронный рендерер создает улучшенный кадр с улучшенным освещением, детализацией материалов и атмосферными эффектами.
Архитектура модели представляет собой легковесную сверточную сеть, квантованную до INT8, разработанную для работы в рамках строгого ограничения задержки на выделенных ядрах ИИ.
Одновременно выполняются две ключевые операции:
- Прямое вычисление для получения улучшенного результата (в каждом кадре)
- Обратный проход для обновления весов модели на основе того, насколько хорошо ее предсказания соответствуют фактическому рендерингу игры, с более низким приоритетом и меньшей скоростью, чтобы со временем улучшить качество результата.
Этот двойной цикл вычисления и обучения делает возможным адаптивное обучение, и именно поэтому ускорители ИИ в RDNA 4 так важны - более старое оборудование просто не может выполнять оба прохода достаточно быстро.
Три режима качества регулируют компромисс между качеством изображения и производительностью:
| Режим | Затраты на производительность | Разрешение выводов | Скорость адаптации | Расходы видеопамяти |
|---|---|---|---|---|
| Качество | ~8–10% | Нативное | Каждый кадр | ~400 МБ |
| Сбалансированный | ~4–5% | 66% | Каждый 4-й кадр | ~250 МБ |
| Производительность | ~2–3% | 50% | Каждый 8-й кадр | ~150 МБ |
В режимах «Сбалансированный» и «Производительность» нейронный рендерер выполняет вывод с пониженным разрешением и смешивает результат с исходным кадром.
Скорость адаптации также снижается — процесс обновления веса выполняется реже, что экономит пропускную способность ядра искусственного интеллекта, но означает, что модели требуется больше времени для адаптации к новой игре или сцене.
На практике качественный режим полностью осваивается примерно за пять минут игрового процесса, в то время как режим производительности занимает около 10-15 минут.
Адаптивное обучение
Наиболее новаторской особенностью Scarlet Cortex является адаптивная система обучения. В отличие от статической предварительно обученной модели DLSS 5, Scarlet Cortex начинает с набора универсальных базовых весов, а затем постепенно уточняет их в зависимости от того, что фактически отображает игра.
В этом разделе рассматривается, как работает этот процесс и как он выглядит на практике.
Поведение конвергенции
При первом запуске поддерживаемой игры с включенным FSR 5 модель начинает работу с базовыми весами, обученными на обширном наборе данных общих шаблонов рендеринга.
Даже на этом этапе улучшение заметно: освещение приобретает легкую теплоту, а поверхности материалов - дополнительную глубину.
Но настоящая магия происходит в течение следующих нескольких минут, поскольку модель постоянно наблюдает за исходными неизмененными кадрами движка и учится тому, как выглядит эта конкретная игра.
Игрок всегда видит только улучшенный результат, но модель всегда обучается на исходных кадрах движка — это критически важное проектное решение, которое предотвращает дрейф системы или усиление собственных артефактов с течением времени.
В течение первых 1–2 минут модель в основном изучает цветовую палитру игры и общий язык освещения. Наиболее быстрое улучшение вы увидите именно в этот период - тени становятся более естественными, блики более согласованными с окружающей средой, а общий «вид» улучшения начинает соответствовать эстетике игры, а не выглядеть как обычный фильтр.
Между 2 и 5 минутами модель начинает уточнять поведение, специфичное для материалов. Именно здесь данные предварительного анализа текстур и шейдеров приносят свои плоды - модель уже знает, из чего сделана каждая поверхность, и теперь она изучает, как игровой рендерер обрабатывает эти материалы.
Кожа начинает больше походить на игровую, металлические отблески более точно соответствуют игровой модели отражения, а подповерхностное рассеяние на коже становится более реалистичным.
Важная деталь: даже если модель может изучить что-то новое за несколько секунд, FSR 5 намеренно воздерживается от мгновенного применения изменений.
Новые улучшения добавляются постепенно в течение нескольких кадров, гарантируя, что игрок никогда не увидит резкого изменения визуального качества. В AMD нам сообщили, что они приложили значительные инженерные усилия к этому — приоритет отдается плавному переходу для человеческого глаза, а не максимально быстрому применению новейших обучающих данных.
В результате улучшения ощущаются естественно, почти как адаптация глаз к сцене, а не как внезапное включение фильтра.
К 5–10 минутам (в режиме качества) модель фактически сходится. На этом этапе улучшения стабильны и последовательны, и модель в основном выполняет незначительные корректировки для обработки новых условий освещения или окружения по мере прохождения игры.
Изученные веса сохраняются в кэше для каждой игры, поэтому последующие сессии начинаются с гораздо лучшего базового уровня — по сути, пропуская период сходимости после первой игровой сессии.
Переходы между сценами и динамическая адаптация
Естественно возникает вопрос, что происходит при резком изменении визуальных условий игры - переходе от яркого открытого пространства к темному интерьеру или от реалистичного современного города к стилизованной фэнтезийной локации.
Мы провели обширные тесты и были впечатлены тем, насколько плавно FSR 5 обрабатывает переходы.
Система использует экспоненциальное скользящее среднее для обновления весов, что означает, что она не забывает полученные знания при изменении сцены.
Вместо этого она плавно объединяет новые наблюдения со своими существующими знаниями. Что особенно важно, поскольку FSR 5 знает, какие текстуры и типы сетки присутствуют в любой данной сцене (на основе предварительного анализа на уровне драйвера), она может распознавать среды, которые она уже видела.
Если вы вернетесь в лесную зону после 20 минут отсутствия там, и проведенных в другой локации, например в городе, модель распознает сочетание сеток деревьев и текстур листвы и может немедленно применить полученные ранее знания об этом типе среды - для знакомых композиций сцен не требуется повторный рендер.
Например, при переходе с залитой солнцем улицы в темный ночной клуб в Cyberpunk 2077 модель адаптировалась к новым условиям освещения примерно за 10–15 секунд без видимого мерцания или колебаний.
Знания о материалах, полученные на открытом воздухе (металл, стекло, бетон), идеально сохранились, поскольку эти материалы присутствуют в обеих средах.
Игры с очень разнообразными художественными стилями - вспомните Hogwarts Legacy, где сочетаются каменные замковые интерьеры, пышные открытые пространства и фантастические эффекты заклинаний на самом деле больше всего выигрывают от адаптивной системы, потому что модель со временем изучает более широкий словарь визуальных паттернов.
Примерно через 20 минут в Hogwarts Legacy FSR 5 без проблем справлялась со всем, от освещенных свечами коридоров до открытых полей.
Стилизованные против фотореалистичных игр
Одна из проблем, связанных с любым улучшением рендеринга с помощью ИИ, заключается в том, что оно может привести к однообразному «фотореалистичному» виду, сводя на нет художественное разнообразие.
Это одна из главных претензий к предварительной версии DLSS 5 от NVIDIA, которая была обучена на кинематографических эталонных материалах и, как правило, навязывает эту эстетику всему, к чему прикасается.
FSR 5 избегает этого по своей сути. Поскольку модель обучается на основе собственных результатов рендеринга игры, она естественным образом адаптируется к стилю, используемому в игре.
В наших тестах с F1 25 (фотореалистичный стиль), Cyberpunk 2077 (стилизованный реализм с сильной цветокоррекцией) и Hogwarts Legacy (фэнтези с живописными элементами) улучшения показались уместными для визуальной идентичности каждой игры. Модель добавляла глубину и насыщенность существующему стилю игры, а не заменяла его чем-то другим.
Тем не менее, эффект более драматичен в фотореалистичных играх, где больше возможностей для улучшения освещения и материалов. В играх с ярко выраженной стилизацией улучшения менее заметны, что, пожалуй, является правильным поведением.
Интеграция SDK
Хотя режим работы на уровне драйвера Scarlet Cortex сам по себе впечатляет, AMD заявляет, что также выпустит SDK, который позволит разработчикам опционально обеспечить полноценную интеграцию.
SDK предоставляет доступ к дополнительным данным рендеринга, которые драйвер не может надежно восстановить самостоятельно, предоставляя нейронному рендереру значительно больше (и более качественную) информации для работы.
Благодаря интеграции с SDK разработчики могут предоставлять:
- Прямой доступ к G-буферу: альбедо, нормали в мировом пространстве, карты шероховатости / металличности и данные об излучательной способности — исключает необходимость гадания на этапе интроспекции шейдера.
- Идентификаторы материалов и объектов: четкая классификация поверхностей (кожа, волосы, листва, стекло, вода), позволяющая модели применять специализированные улучшения для каждого типа материала.
- Метаданные источника света: положение, тип (точечный, направленный, площадный), цвет и интенсивность для всех активных источников света в сцене - предоставляют нейронному рендереру истинную информацию о том, откуда исходит свет.
- Параметры экспозиции и тонального отображения HDR: заданная кривая яркости для сцены, чтобы FSR 5 мог улучшать изображение в правильном диапазоне яркости.
- Подсказки, касающиеся контекста сцены: флаг (внутри / снаружи помещения), время суток, состояние погоды - метаданные, которые помогают модели определить приоритетность нужного типа улучшений.
Разница между режимом драйвера и режимом SDK наиболее заметна при сложных взаимодействиях материалов: прозрачные поверхности с преломлением, многослойные материалы, такие как автомобильная краска, и сцены с множеством перекрывающихся источников света.
В режиме драйвера интроспекция шейдеров правильно обрабатывает большинство таких ситуаций, но SDK устраняет оставшуюся неоднозначность.
AMD сообщает, что несколько разработчиков уже работают над интеграцией SDK в будущие игры. SDK использует ту же структуру FidelityFX, с которой разработчики уже знакомы по FSR 4, что должно снизить барьер для интеграции.
Античит и многопользовательский режим
Технология, изменяющая внешний вид игры, вызывает очевидные вопросы о соревновательном многопользовательском режиме.
Может ли FSR 5 улучшить видимость вражеских игроков? Может ли она сделать темные углы светлее или выделить персонажей на фоне? Безусловно, может.
AMD применила консервативный подход на этапе запуска. FSR 5 активируется только в играх, которые были явно добавлены в список проверенных игр AMD.
Это строгий белый список - если игры нет в списке, функция недоступна, и пользователь не может ее переопределить. AMD планирует постепенно смягчить это правило: по мере развития технологии цель состоит в том, чтобы сделать FSR 5 доступной в качестве переключаемой пользователем опции в Radeon Software для любой однопользовательской игры, аналогично тому, как NVIDIA позволяет переопределять DLSS в панели управления GeForce.
Соревновательные многопользовательские игры останутся в списке исключений.
Для многопользовательских игр с системами защиты от читов (EAC, BattlEye, Vanguard и т. д.) разработчик игры должен дополнительно зарегистрировать маску улучшений, прежде чем игра будет добавлена в белый список.
Эта маска обеспечивает точную настройку, определяющую, какие категории вызовов отрисовки FSR 5 может затрагивать. Типичная конфигурация многопользовательского режима позволяет улучшать геометрию окружения, скайбоксы, ландшафт и статические объекты, исключая при этом все модели игроков, элементы HUD и динамические игровые объекты.
Система классификации сеток и шейдеров драйвера обеспечивает такой контроль для каждой категории.
Без согласия разработчика многопользовательские игры с активными системами защиты от читв просто никогда не попадут в белый список. Решение о том, что считать конкурентным преимуществом, полностью остается за разработчиком игры.
AMD сообщила нам, что работает с Activision, Ubisoft и EA над ранним включением нескольких игр в белый список для многопользовательских режимов. На данный момент в белый список на момент запуска входят исключительно однопользовательские и кооперативные игры.
Поддерживаемые игры (на момент запуска)
- Black Myth: Wukong
- Cyberpunk 2077
- F1 25
- God of War Ragnarok
- Grand Theft Auto V Enhanced
- Hogwarts Legacy
- Mafia: The Old Country
- Stalker 2
- Starfield
Как уже упоминалось, AMD планирует в конечном итоге перейти к модели черного списка, где FSR 5 будет включен по умолчанию во всех играх, за исключением тех, которые входят в список исключений известных соревновательных многопользовательских игр. Но это будущий этап - на данном раннем этапе подход с использованием белого списка является правильным решением.
Визуальные сравнения
Все скриншоты были сделаны в разрешении 1440p (2к) на видеокарте Radeon RX 9070 XT с максимальными настройками графики.
FSR 5 работала в режиме качества с полностью сведенной моделью (более 10 минут игрового процесса до записи).
Cyberpunk 2077
Качество ДО:
Качество После:
Hogwarts Legacy
Качество ДО:
Производительность
Все тесты производительности проводились на видеокарте Radeon RX 9070 XT в разрешении 1440p (2к) с максимальными настройками графики.
Частота кадров измерялась после полной сходимости модели FSR 5 (более 10 минут игрового процесса).
Влияние качества изображения на частоту кадров
Затраты на производительность соответствуют заявлениям AMD: примерно 8-10% на качество, 4-5% на сбалансированность и 2-3% на производительность.
Эти показатели удивительно стабильны в разных играх, что имеет смысл — нагрузка на ядро искусственного интеллекта в значительной степени не зависит от того, что делают шейдерные модули.
Независимо от того, работает ли игра на GPU или CPU-процессоре, это не оказывает существенного влияния на производительность FSR 5, поскольку нейронный рендеринг выполняется на специализированном оборудовании.
Использование видеопамяти
Объем видеопамяти соответствует спецификациям AMD: примерно 400 МБ для обеспечения качества, 250 МБ для обеспечения сбалансированности и 150 МБ для повышения производительности.
Это больше, чем объем видеопамяти, используемой самой игрой. На RX 9070 XT с 16 ГБ видеопамяти это никогда не было проблемой, но на видеокартах с 12 ГБ видеопамяти при разрешении 4K это может стать проблемой. Объем кэша для предварительного анализа каждой игры, хранящегося на диске, обычно составляет 20-50 МБ для каждой игры.
Время загрузки уровней
Однократный предварительный анализ текстур, сетки и шейдеров позволяет увеличить время загрузки уровней. В нашем тестировании затраты варьировались от 1,2 секунды (F1 25, относительно небольшое количество уникальных ресурсов) до 3,1 секунды (Cyberpunk 2077, огромный открытый мир с обширной потоковой передачей ресурсов).
При последующих запусках кэшированные аналитические данные используются повторно, и затраты на проверку кэша снижаются почти до нуля — обычно менее 0,3 секунды.
Это единовременные затраты на игру, которые большинство игроков едва ли заметят, тем более что современные игры уже могут значительно загружаться, даже на NVMe.
Вывод
FSR 5 Scarlet Cortex - это самая амбициозная графическая технология, которую когда-либо выпускала AMD, и во многих отношениях это самый интересный ответ на DLSS 5 от NVIDIA, который AMD могла бы разработать.
Вместо того чтобы пытаться превзойти NVIDIA в работе с наборами данных cinematic - битву, которую AMD, скорее всего, проиграла бы, учитывая преимущество NVIDIA в вычислительной мощности, AMD применила принципиально иной архитектурный подход, который использует ее собственные сильные стороны.
Система адаптивного обучения - главная фишка этой технологии. Идея нейронного рендера, который обучается на основе самой игры в режиме реального времени, не требуя специальных игровых профилей или интеграции с разработчиками, действительно новаторская.
На практике это работает на удивление хорошо. После всего лишь нескольких минут игрового процесса улучшения кажутся неотъемлемой частью игры, а не навязанными ей извне.
Тот факт, что DLSS 5 учитывает художественный замысел при проектировании, а не навязывает внешнюю эстетику, является существенным философским преимуществом по сравнению с подходом DLSS 5, который вызвал обоснованную критику за то, что все выглядит в одном и том же "кинематографическом" стиле.
Конвейер анализа на уровне драйверов также впечатляет с инженерной точки зрения. Перехват текстур, сетчатых данных и байт-кода шейдеров для восстановления материала и семантики рендеринга без помощи разработчиков - это продуманная работа, которая усиливает позиции AMD как поставщика драйверов так, как никто раньше не делал.
В частности, самоанализ шейдеров - анализ скомпилированного DXIL/SPIR-V для определения параметров PBR, моделей освещения и типов проходов рендеринга это своего рода глубокая системная инженерия, благодаря которой это выглядит как настоящая технология, а не маркетинговый ход.
Снижение производительности является разумным. Снижение качества в режиме на ~ 9% заметно, но приемлемо для улучшения визуального восприятия, а сбалансированный режим на ~ 4-5% это сбалансированное место для большинства игроков.
Существуют ограничения.
Использование "белого списка" означает, что на момент запуска Scarlet Cortex можно будет использовать только в играх, одобренных AMD.
Это понятно для новой технологии, но это означает, что большинство игроков не смогут использовать ее в своей любимой игре в первый же день.
Эксклюзивность серии RX 9000, хотя и технически оправдана требованиями к ядру искусственного интеллекта INT8, означает, что на данный момент рынок для этой функции очень узок.
Интеграция с SDK - это продуманное планирование на будущее. Режим драйвера достаточно хорош сам по себе, но предоставление разработчикам возможности загружать явные данные G-buffer, метаданные источника света и идентификаторы материалов значительно улучшит качество игр, которые его поддерживают.
Интеграция с платформой FidelityFX снижает барьер для внедрения, а SDK также предоставляет хуки, необходимые для включения в белый список многопользовательских игр с улучшенными масками — продуманное решение проблемы защиты от читеров.
Если смотреть на картину в целом, то Scarlet Cortex представляет собой настоящий переломный момент в наших представлениях о рендеринге в реальном времени.
И AMD, и NVIDIA сейчас стремятся к созданию визуальных эффектов, улучшенных с помощью искусственного интеллекта, в качестве следующего рубежа, но их философия резко расходится.
DLSS 5 от NVIDIA основан на массивных моделях с предварительной настройкой для каждой игры. FSR 5 от AMD использует противоположный подход: адаптивное обучение, не зависящее от игры, которое работает везде без ручного вмешательства.
История показывает, что есть место для обоих подходов, но подход AMD предлагает более интригующий подход к масштабированию. Каждая новая игра поддерживается автоматически, и чем больше вы играете, тем лучше работает система.
Что делает это потенциально революционным для рынка видеокарт, так это то, что FSR 5 меняет правила игры. В течение многих лет решения о покупке видеокарт зависели от частоты кадров и эффективности — сколько ФПС вы можете получить при определенном разрешении и бюджете мощности.
В FSR 5 представлена новая составляющая: визуальное качество, выходящее за рамки того, что может обеспечить сам игровой движок.
Если FSR 5 оправдает свои обещания в масштабе, владелец RX 9070 XT не просто получит конкурентоспособную частоту кадров — он увидит изображение в корне лучше, чем может отображать любой GPU без этой технологии, независимо от производительности raw.
Переход из белого списка в черный, когда он наступит, станет настоящим испытанием. Именно тогда FSR 5 перестанет быть функцией, которую вы выбираете для определенных игр, и станет частью базовой версии Radeon. AMD сообщает нам, что таков план, и технология, похоже, готова к этому. Вопрос в том, сможет ли AMD достаточно быстро проверять игры, чтобы белый список стал всеобъемлющим до того, как произойдет переход.
Если у вас есть видеокарта серии RX 9070 XT, RX 9070 или RX 9060 и вы играете в любую из поддерживаемых игр, то FSR 5, безусловно, стоит изучить. Сбалансированный режим - рекомендуемая отправная точка.
Если это то, что AMD может предложить в качестве продукта первого поколения, будущее адаптивного нейронного рендеринга выглядит очень многообещающим.
Несомненно, NVIDIA также адаптируется к этой новой ситуации и перераспределит ресурсы, чтобы иметь возможность противостоять новым технологиям AMD.
Сейчас смотрят
