AMD FSR 2.0: Implementierung in drei Tagen, unterstützt auch alte Nvidia-GPUs
FSR 2.0 soll ein temporaler Upscaler werden, der anders als Nvidias DLSS ohne dedizierte Machine-Learning-Hardware auskommt. Dadurch kann AMD neben den eigenen Grafikkarten auch Produkte der Konkurrenz unterstützen. Die Integration in Titel, die bereits DLSS unterstützen, soll in weniger als drei Tagen möglich sein. Lesen Sie dazu im Folgenden mehr.
AMDs Fidelity FX Super Resolution (FSR) in der ersten Iteration ist ein Verfahren, das die Bilder in Spielen räumlich (spatial) bearbeitet. Das funktioniert zwar nicht schlecht, doch ein temporaler Ansatz, wie ihn Nvidia von Beginn an mit DLSS verfolgt, ist für bewegte Bilder überlegen und soll in FSR 2.0 inkludiert werden. Nun hat AMD im Zuge der Game Developer Conference 2022 neue Details zu FSR 2.0 veröffentlicht.
Quelle: AMD
FSR 2.0 Qualitätsmodi
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Das Unternehmen stellt dabei klar, dass FSR 2.0 höhere Anforderungen an die Grafikkarten stellen wird, da der temporale Ansatz im Gegensatz zur reinen räumlichen Skalierung aufwendiger ist. Dennoch sollen die Spieler selbst auf älteren oder langsameren Grafikkarten von höheren Bildraten profitieren können. AMD gibt FSR 2.0 auch für Nvidia-Grafikkarten bis zur Pascal-Generation frei, stellt aber klar, dass diese Karten je nach Qualitätsansprüchen nicht ausreichend sein können.
FSR 2.0 kommt in den Presets Quality, Balanced, Performance und Ultra-Performance, die jeweils andere Skalierungen mitbringen. Die Skalierungen pro Achse liegen dabei bei 1,5, 1,7, 2,0 und 3,0, was letzten Endes zwischen 67 % und 33 % der nativen Auflösungen entspricht. AMD erwähnt in dem Update zu FSR auch DLSS. Die Implementierung von FSR 2.0 in Spiele, die bereits DLSS unterstützen, soll dabei am schnellsten und einfachsten funktionieren und weniger als drei Tage dauern, während lediglich Spiele, die keine entkoppelten Display- bzw. Render-Auflösungen anbieten, wochenlange Optimierungen und Arbeit voraussetzen. FSR 2.0 soll im nächsten Quartal auf Open-Source-Basis für alle gewillten Entwickler verfügbar sein und von AMD mit APIs und Plug-ins über die GPU-Open-Webseite unterstützt werden.
Quelle: AMD & Videocardz
Siehe Blockchain.
Aktuell gibt es keine reale Anwendung außerhalb der diversen Coins.
Es gibt immer wieder Ansätze, doch nichts davon wird am Ende ein real genutztes Produkt.
Ein ehemaliger Kollege und Blckchain enthusiast ist von seinem Job zu einer Firma gewechselt, die Blockchains in Verbindung mit Warenwirtschaft und Verträgen einsetzen wollte... Tjoa... die gibts nicht mehr.
Dass auch die leistungsstärksten Karten nicht genug Power haben, um RT halbwegs flüssig darzustellen, ohne auf diverse Tricks (nur ein Ray pro Pixel Cluster, anstelle mehrerer Rays pro Pixel, copy&paste von Reflexionen... Objekte aus RT ausklammern, Reflexionen teilweise doch wieder als screen space Reflexionen machen...) und dazu noch DLSS zurückgreifen zu müssen.
Eine GPU hat dann genug Power, wenn RT mit Licht, Schatten und Reflexionen bei 4k mit 60fps minimum laufen.
Und zwar nativ.. ohne DLSS.
Dabei mein ich dann eine GPU der 3090 Klasse. Die ist ja für 1080p Gaming vollkommen drüber.
Eine 3060 darf das dann bei 1080p leisten.
Eigentlich sollte es eine 3050 sein, da die aktuell als DIE 1080p Karte von Nvidia angepriesen wird, aber das wäre dann doch etwas zu optimistisch.
Letzten Endes kannst du das Spiel auf jede Gen die in Zukunft kommen wird ummünzen. XY bietet nicht genug Leistung für das oder jenes. Ich könnte die 3090 auch heute ohne Probleme mit nem FHD Monitor ohne RT in die Knie zwingen. Es ist und bleibt eine Frage der eigenen Ansprüche ob das passiert oder nicht.
Passiert natürlich auch bei "'Handgeklöppelten" Algorhithmen. die lassen sich aber feiner abstimmen, als ein NN, bei dem du im Endeffekt am einen Ende Bildinformationen einkippst und irgendwas raus kommt.
Da läuft die bessere Abstimmung über bessere Trainingsdaten.
Auch das klassische Algorithmen sich feiner Abstimmen lassen ist kein Fakt. Je nach dem was der Algorithmus abliefern muss kann das ganze vom Aufwand und Komplexität explodieren wo NN vergleichsweise einfach bleiben. Ob und was besser funktioniert hängt am Ende von der Aufgabenstellung ab, aber gerade im Bereich der Bildbearbeitung haben NN Vorteile.
Siehe Blockchain.
Aktuell gibt es keine reale Anwendung außerhalb der diversen Coins.
Es gibt immer wieder Ansätze, doch nichts davon wird am Ende ein real genutztes Produkt.
Ein ehemaliger Kollege und Blckchain enthusiast ist von seinem Job zu einer Firma gewechselt, die Blockchains in Verbindung mit Warenwirtschaft und Verträgen einsetzen wollte... Tjoa... die gibts nicht mehr.
Dass auch die leistungsstärksten Karten nicht genug Power haben, um RT halbwegs flüssig darzustellen, ohne auf diverse Tricks (nur ein Ray pro Pixel Cluster, anstelle mehrerer Rays pro Pixel, copy&paste von Reflexionen... Objekte aus RT ausklammern, Reflexionen teilweise doch wieder als screen space Reflexionen machen...) und dazu noch DLSS zurückgreifen zu müssen.
Eine GPU hat dann genug Power, wenn RT mit Licht, Schatten und Reflexionen bei 4k mit 60fps minimum laufen.
Und zwar nativ.. ohne DLSS.
Dabei mein ich dann eine GPU der 3090 Klasse. Die ist ja für 1080p Gaming vollkommen drüber.
Eine 3060 darf das dann bei 1080p leisten.
Eigentlich sollte es eine 3050 sein, da die aktuell als DIE 1080p Karte von Nvidia angepriesen wird, aber das wäre dann doch etwas zu optimistisch.
Für diverse Leute ist DLSS mit ein Kaufargument ob du es magst oder nicht. Es liegt an AMD bzw. Intel mit entsprechenden alternativen dieses Argument zu entkräften. Ich würde mir bspw. keine AMD Karte zum selben Preis und klassischer Rasterisierungsleistung kaufen wenn die Features fehlen.
DLSS greif ab und an auch mal daneben - bleibt nicht aus, wenn man ein NN schön trainiert hat, die gelernten Handlungen aber nicht auf diese Szene passen.
Passiert natürlich auch bei "'Handgeklöppelten" Algorhithmen. die lassen sich aber feiner abstimmen, als ein NN, bei dem du im Endeffekt am einen Ende Bildinformationen einkippst und irgendwas raus kommt.
Da läuft die bessere Abstimmung über bessere Trainingsdaten.
Lange Rede, kurzer Sinn:
Bei RTX 6000 und Radeon RX 9000 dürften wir dann schon etwas näher dran sein - auch weil die Engines bis dahin besser mit RT umgehen können.
MCM wird es in Zukunft richten. Dann haben Nvidia GPUs auch wirklich mal 18.000 FP32 Shader Kerne und nicht nur die Hälfte plus INT16 Kerne, die auch FP32 beherrschen.. aber in 90% der Fälle zu sehr mit INT Berechnungen beschäftigt sind, als dass sie als FP32 Kerne zählen können.
Ja, mir ist bewusst, dass Ada jetzt GPUs mit 18k Kernen bringen wird - aber sehr wahrscheinlich nicht alle aktiv und erst recht nicht für kleinere GPUs, als den 100er Chip.
Wirklich nötig sind die nicht, wenn man sich die vorhandenen Informationen zu FSR2 anschaut.
2) Spiele (bzw. Engines), die bereits eine "Konkurrierende Upscaling Methode mit temporaler Komponente" nutzen können FSR2 relativ schnell integrieren, weil die drei Informationen schon vorhanden sind und wie gebraucht von der Engine geliefert werden (oder zumindest so, dass man sie mit wenig Aufwand für AMD nutzbar machen kann)
Für diverse Leute ist DLSS mit ein Kaufargument ob du es magst oder nicht. Es liegt an AMD bzw. Intel mit entsprechenden alternativen dieses Argument zu entkräften. Ich würde mir bspw. keine AMD Karte zum selben Preis und klassischer Rasterisierungsleistung kaufen wenn die Features fehlen.