Oyun grafiklerini üst seviyeye taşımak amacıyla geliştirilen görüntü ölçekleme teknolojileri rekabetinde, AMD önemli bir hamle yapmaya hazırlanıyor. Şirketin aylardır ipuçlarını verdiği yapay zeka (AI) destekli yeni nesil FSR 4 "Redstone" platformu için beklenen lansman tarihi nihayet resmiyet kazandı: 10 Aralık.

Bu duyuru, özellikle Nvidia'nın DLSS teknolojisinin makine öğrenimi ve görüntü kalitesinde liderliği elinde tuttuğu bir dönemde AMD için hayati önem taşıyor. FSR Redstone'un temel amacı, AMD'nin AI yeteneklerini tam olarak kullanarak rakibinin sunduğu görsel kalite ve performans avantajını yakalamak, hatta geçmek.

Redstone Nedir ve Yapay Zeka Entegrasyonunun Önemi

FSR (FidelityFX Super Resolution), AMD'nin çözünürlüğü artırmak ve kare hızlarını yükseltmek için kullandığı açık kaynaklı bir teknolojidir. Ancak şimdiye kadar FSR, DLSS'in yapay zeka çekirdekleri (Tensor çekirdekleri) sayesinde elde ettiği üstün görüntü kalitesinin gerisinde kalıyordu. Redstone, bu durumu değiştirmek için tasarlanmış platformun ta kendisi.

Redstone ile birlikte, görüntü ölçekleme süreçlerinde makine öğreniminin çok daha kapsamlı kullanılması hedefleniyor. Bu derin AI entegrasyonu, teorik olarak çok daha keskin detaylar, daha az bozulma ve daha kararlı bir görüntü anlamına geliyor. Ancak bu gelişme beraberinde donanım gereksinimlerini de getiriyor.

Bu tür ileri düzey yapay zeka özelliklerinin RDNA 4 gibi en yeni GPU'ları gerektirmesi, aynı zamanda yarı iletken üretim teknolojilerinin sınırlarını zorladığı anlamına geliyor. Modern ekran kartlarının performansını doğrudan etkileyen üretim düğümleri konusunda büyük bir rekabet yaşanıyor. Örneğin, Samsung, rakibi TSMC'ye karşı Gate-All-Around (GAA) teknolojisini kullanarak yeni nesil 2 nanometre (nm) üretim düğümü olan SF2'nin seri üretimine başladığını duyurdu. Bu durum, uzun vadede AMD ve Nvidia gibi büyük müşterilerin çip tedarik zincirinde alternatif arayışına girmesine yol açabilir. Verimlilik oranlarında TSMC'nin gerisinde kalsa bile, Samsung 2nm çip üretimi ile fiyat savaşını kızıştırarak gelecekteki yüksek performanslı GPU'ların maliyet dengelerini değiştirebilir.

Bu seviyedeki donanım karmaşıklığı ve üretim zorlukları, aynı zamanda bu bileşenleri test eden profesyoneller için de büyük zorluklar yaratıyor. Anakart, işlemci ve yeni GPU'ların termal ve performans tutarlılığını ölçmek, karışık kablolama ve sürekli BIOS ayarlarına bağımlılık nedeniyle zorlaşır. Bu zorlukları aşmak ve istikrarlı bir test ortamı sağlamak amacıyla, Thermal Grizzly'nin ünlü hız aşırtma uzmanı der8auer ile işbirliği yaparak geliştirdiği Der8enchtable gibi özel çözümler ön plana çıkıyor. Bu açık platformlu test devresi kartı, depolama ve fan kontrolünü merkezileştirerek, test edilen anakarttan bağımsız, profesyonel donanım testlerinin karşılaştırılabilirliğini zirveye taşımaktadır. Thermal Grizzly Der8enchtable profesyonel donanım benchmark platformu incelemesi, bu alandaki niş pazarın ne kadar önemli olduğunu göstermektedir.

DLSS’e Cevap: Ray Regeneration ve Diğer Yenilikler

FSR Redstone sadece temel ölçeklemeyi iyileştirmekle kalmıyor, aynı zamanda Nvidia'nın uzun süredir sahip olduğu bazı kilit özelliklere de doğrudan cevap veriyor. Bu özellikler, özellikle ışın izleme (Ray Tracing) teknolojilerinin görsel kalitesini ve performansını artırmayı hedefliyor:

• Ray Regeneration (Işın Yenilenmesi): Nvidia'nın Ray Reconstruction teknolojisine AMD'nin cevabı olan Ray Regeneration, ışın izleme tekniklerinin görüntü kalitesini hızlandırır ve iyileştirir. Bu özelliğin, Redstone'un tam sürümünden önce Call of Duty: Black Ops 7 oyununda kullanıma sunulacağı doğrulandı.
• Gelişmiş Kare Oluşturma (Frame Generation): FSR 4'te halihazırda bulunan ancak Redstone için yapay zeka ile daha da geliştirilmesi beklenen bir teknolojidir. Yüksek kare hızlarına ulaşmayı sağlıyor.
• Neural Radiance Caching: Bu özellik, özellikle yol izleme (Path Tracing) gibi yoğun aydınlatma hesaplamalarını hızlandırır. Işığın sahnede nasıl yansıdığını sürekli öğrenerek dolaylı aydınlatmayı tahmin eder ve depolar.

Çelişkili Bir Uyumluluk Vaadi: Redstone Nvidia GPU'larda Çalışacak mı?

Haberin en ilginç ve potansiyel olarak kafa karıştırıcı yönlerinden biri, AMD'nin Redstone'un Nvidia GPU'larında da çalışabileceğini iddia etmesi. Bu durum, başlangıçtaki RDNA 4 odaklı sızıntılarla çelişiyor.

"FSR Redstone'un nöral işleme çekirdeği, ROCm projesinden gelen AMD ML2CODE sayesinde bilgi işlem gölgelendirici koduna dönüştürülebilir. Bu, FSR Redstone'un nöral işleme çekirdeğinin diğer şirketler tarafından üretilen GPU'larda da çalışabileceği anlamına gelir." - Chris Hall, AMD ROCm Projesi Kıdemli Direktörü

Sonuç ve 10 Aralık Beklentisi

Sektördeki genel görüş, FSR'ın uzun zamandır DLSS'in görsel sadakati karşısında mücadele ettiği yönünde. 10 Aralık'ta Redstone'un piyasaya sürülmesi, bu dengeyi değiştirebilecek mi, yoksa AMD yalnızca aradaki farkı mı kapatacak? Yeni teknoloji, sadece RDNA 4 kullanıcıları için mi devrim yaratacak yoksa gerçekten geniş bir GPU yelpazesini mi kapsayacak, bunu birkaç hafta içinde göreceğiz. Eğer Redstone, DLSS'in görüntü kalitesine ulaşırsa ve sunduğu Ray Regeneration gibi özelliklerle evrensel bir çözüm sunabilirse, grafik teknolojileri rekabeti bambaşka bir seviyeye taşınacaktır.

Kaynak: AMD FSR "Redstone" teknolojisinin lansman tarihi ve detaylarına dair bu haberi hazırlarken https://www.pcgamer.com/hardware/graphics-cards/amd-finally-gives-its-ai-enhanced-fsr-redstone-upscaling-tech-a-december-10-launch-date/ adresinden faydalanılmıştır.