AMD cree que sus GPU pueden coincidir con la tecnología Super Sampling (DLSS) de Deep Learning de Nvidia. Utilizando la GPU (GPGPU) de uso general, el poder de cálculo de su silicio de gráficos Radeon y la implementación de la API DirectML de los algoritmos de aprendizaje automático de Microsoft, AMD podría ofrecer una alternativa de código abierto al enfoque basado en hardware dedicado de Nvidia.

Adam Kozak explicó que AMD está experimentando con una versión de evaluación del SDK de DirectML y que la próxima Radeon VII está “mostrando excelentes resultados en ese experimento”.

Debido al éxito de la arquitectura GCN, cuando se trata de cargas de trabajo relacionadas con la computación, el equipo rojo parece estar seguro de que sería capaz de crear algún tipo de súper efecto de muestreo utilizando el propio código de aprendizaje automático basado en Windows de Microsoft. Y eso podría crear un ecosistema abierto de AMD típico para aumentar la fidelidad general de nuestros juegos sin afectar drásticamente el rendimiento de la velocidad de fotogramas, y todo sin el mismo nivel de silicio dedicado con el que Nvidia está llenando sus GPU de Turing .

Antes de que nos emocionemos demasiado con este futuro de juego, AMD solo está experimentando con DirectML y el enfoque similar a DLSS parece ser más una teoría que cualquier otra cosa que entre en vigencia pronto. Dicho esto, quizás haya algunas características nuevas e interesantes en la actualización de Adrenalin de diciembre … o incluso antes si Navi de AMD tiene algo que decir al respecto.

WinML , la base de la implementación de DirectML diseñada para la API de DirectX, se presentó en la Game Developers Conference (GDC) el año pasado, junto con la colaboración con Nvidia para llevar a cabo la función DirectX Raytracing a través de su silicio de gráficos RTX. A pesar de la aceleración promocionada ofrecida por el hardware dedicado de Nvidia (esos Tensor Cores), la tecnología de DirectML aún puede ejecutarse en las GPU DirectX 12 a través de sus capacidades informáticas innatas.

El hardware de AMD ha tenido un historial impresionante al tratar con las cargas de trabajo de cómputo desde el inicio de la arquitectura Graphics Core Next, por lo que no es de extrañar que DirectML funcione bien con su silicio. Y el marco WinML significa que nuestro hardware DX12 ahora puede modelar redes neuronales profundas y llevar a cabo tareas de inferencia, directamente en la GPU.

Adam Kozak, en una entrevista con 4Gamer , sugiere que esto significa que “una cosa similar a Nvidia DLSS se puede hacer con un enfoque similar a GPGPU con nuestra GPU”.

Dice que su razonamiento para esto también se debe al hecho de que AMD ha estado probando el Radeon VII en pruebas de trazado de rayos de código abierto, y que en el punto de referencia de Luxmark basado en OpenCL, la próxima GPU de 7nm obtiene un 62% más que el RTX 2080 en el “Procesador de trazado de rayos tipo GPGPU”.

Por lo tanto, podríamos terminar con un aprendizaje automático que beneficie a todos los participantes en el juego de tarjetas gráficas, y si AMD hace una implementación de código abierto de este tipo, entonces eso también podría ser una buena noticia para la nueva tarjeta gráfica de Intel. Después de todo, ya se ha registrado para admitir la sincronización adaptativa, la base de la función FreeSync de AMD.