– AMD trabalha para lançar Redstone ainda em 2025, com apresentação completa planejada para os próximos meses
– GPUs da série RDNA 4 da AMD serão as primeiras oficialmente compatíveis, mas há possibilidade de suporte estendido
– Detalhes como latência, requisitos mínimos, níveis de qualidade e desempenho em GPUs não-AMD ainda não estão totalmente divulgados
Segundo publicação do WCCFTech desta terça-feira (16), a AMD revelou nos últimos meses o FSR Redstone, nova suíte de tecnologias de renderização neural (Machine Learning) da marca, pensada para integrar várias funcionalidades como Neural Radiance Caching, ML Ray Regeneration, ML Super Resolution e ML Frame Generation.
A novidade, que veio acompanhada de especulações, finalmente revelou que o recurso não será exclusivo para placas de vídeo Radeon.
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FSR Redstone é a evolução da linha FidelityFX da vermelhinha, anunciada na Computex 2025. A ideia é usar aprendizado de máquina para melhorar elementos como luz global (via Neural Radiance Caching), reconstrução de ray tracing (quando há amostragem limitada de raios), e geração de quadros entre frames (frame gen) para suavizar movimentos, igual ao que tecnologias concorrentes já fazem.
Entretanto, há um ponto-chave que merece destaque: o time vermelho indicou que Redstone será lançado com GPUs da série RDNA 4, o que naturalmente limita inicialmente o hardware compatível.
NVIDIA e Intel também deverão rodar
Parte central da bivudade utiliza uma tecnologia chamada ML2CODE (Machine Learning to Code), que converte modelos neurais treinados em código shader de GPU (compute shader). Esse código shader, uma vez produzido, pode ser executado em GPUs que suportem pipelines modernos, não sendo necessário hardware específico de aceleração neural ou cores dedicadas de AI.
Ou seja, NVIDIA e Intel (e possivelmente GPUs mais antigas da AMD) teriam capacidade de rodar a parte do FSR Redstone que depende desses shaders.
Ainda que esse suporte exista, há ressalvas, pois o desempenho provavelmente será inferior em GPUs que não tenham recursos modernos de aceleração ou suporte mais otimizado ao ML, e alguns modos podem exigir hardware mais robusto para rodar de forma fluida ou com qualidade máxima.
Além disso, não está claro ainda quais jogos vão implementar a tecnologia desde o lançamento, nem se todas as funcionalidades (por exemplo, ML Frame Generation ou Ray Regeneration) serão suportadas em toda a base de GPUs cross-vendor.