Rain科技9月17日消息，AMD在2025年Computex展会上公布了其FSR（FidelityFX Super Resolution）技术的重大升级——Redstone。这项名为Redstone的新技术是一套基于机器学习（ML）的工具集，旨在帮助开发者将先进的神经渲染技术集成到他们的游戏中，从而在提升画面视觉效果的同时，也带来显著的性能增益。
根据4gamer.net对AMD软件开发高级总监Chris Hall的采访，FSR Redstone将利用AMD的ML2CODE技术。ML2CODE是ROCm（Radeon Open Compute platform）软件栈的重要组成部分，其重要性不言而喻，因为它承载了将机器学习模型转化为高效GPU代码的关键任务。
那么ML2CODE具体是什么呢？其核心目标是将经过训练的神经网络模型转换成GPU可以理解和执行的计算着色器代码。通过这种方式，ML2CODE能够生成高度优化的HLSL（High-Level Shading Language）代码，而这些代码理论上可以在任何支持现代着色器的GPU上运行，包括来自NVIDIA和Intel的显卡。
正是得益于ML2CODE作为中介，Redstone能够将神经渲染的核心运算能力通过标准计算着色器的形式呈现。这意味着FSR Redstone的技术能力将不仅仅局限于AMD自家显卡，而是能够实现真正的跨平台支持，让NVIDIA和Intel的GPU用户也能享受到这项革新带来的优势。
Chris Hall的进一步透露，AMD的FSR Redstone在实际运行时，并不需要硬件具备特定的AI加速能力。这一点非常关键，它意味着所有基于机器学习的功能都可以兼容甚至在较旧的GPU上使用。这无疑大大拓宽了FSR Redstone的应用范围，降低了用户升级硬件的门槛。
这种设计思路是由于Redstone并非在游戏运行时才执行AI核心运算，而是提前将神经渲染的核心优化为标准的着色器代码。这样一来，即便硬件本身不具备强大的AI计算单元，也能通过高效的着色器代码实现性能加速。当然，在较旧的硬件上使用Redstone时，可能会伴随着一定的性能损耗，但AMD方面预计仍将支持这些设备，力求最大化用户群体的覆盖。
目前，AMD自家的FSR 4技术在原生支持方面仅限于RDNA 4架构的显卡，将旧一代产品排除在外。而Redstone作为AMD首次采用机器学习的GPU技术实现，其跨平台兼容性预示着它很有可能向下兼容RDNA 3架构，甚至更早的产品线，从而为更广泛的用户群体带来性能上的提升和视觉体验的改善。
