Компания AMD ведет активную разработку следующего поколения своего нейросетевого денойзера под рабочим названием FSR Ray Regeneration 2.0. Первая версия технологии, входящая в пакет библиотек FSR Redstone SDK, заложила фундамент машинного обучения для очистки зашумленных кадров при расчете трассировки лучей и трассировки пути. В новой ревизии алгоритма инженеры компании сосредоточились на кардинальной оптимизации нейросетевых весов и более глубокой интеграции с аппаратными матричными ускорителями будущих линеек графических процессоров. Главной задачей проекта является значительное снижение вычислительных накладных расходов, из-за которых оригинальный алгоритм мог отнимать от 10% до 20% исходной производительности графической подсистемы.
Вторая версия денойзера проектируется с учетом устранения визуальных артефактов шлейфов и мерцания при быстром движении камеры в высокодинамичных игровых сценах. Новая архитектура модели FSR Ray Regeneration 2.0 обучается на существенно расширенном наборе данных, что позволяет точнее восстанавливать геометрию теней, микрозатенения и сложные зеркальные переотражения даже при критически малом бюджете лучей на один пиксель. Кроме того, ведется работа по снижению зависимости от разрешения базового рендеринга, что позволит технологии работать более стабильно в паре с агрессивными режимами масштабирования изображения без появления эффекта чрезмерного размытия мелких текстур и деталей окружения.
Для полноценного развертывания технологии FSR Ray Regeneration 2.0 разработчикам потребуется графический процессор с аппаратной поддержкой соответствующих инструкций машинного обучения, актуальные драйверы AMD Radeon Software, операционная система Windows 11, а также графический программный интерфейс DirectX 12 с моделью шейдеров Shader Model 6.6 или выше. Внедрение обновленного денойзера призвано повысить конкурентоспособность видеокарт Radeon в проектах с комплексным трассированным освещением, где ранее требовались чрезмерные затраты мощности графических блоков, что приводило к заметному падению кадровой частоты.