光柵性能到AI幀生成 別懷疑，這就是圖形技術的究極演化！

AMD正式發布了代號為“Redstone”的FSR技術最大規模更新，支持最新的RX 9000 RDNA 4系列顯卡，支持超過200款游戲。FSR Redstone主要是兩個部分的巨大改進，一方面是利用神經渲染技術，提供高畫質和低延遲效果，另一方面則是利用機器學習生成額外的幀率，提供更平滑、更高的游戲幀率。當然，就連光線追蹤都實現了ML大模型訓練，從而提高光追效率。不過這一路走來，你知道為什么GPU、或者說圖形技術要由原來“計算三角形”的光柵性能演進到AI幀生成嗎？

先說答案，這是技術演進的必然

這是追求極致性能與畫質的必然結果，因為傳統光柵化（數三角形）已達物理瓶頸，而AI（特別是基于ML的生成式AI，如FSR Redstone）能通過智能預測、插幀和重建細節，繞過算力瓶頸，實現遠超原生渲染的更高幀率、更佳畫質、更高效的光追，滿足4K/8K、高刷/超高刷、復雜光追大作的需求，驅動GPU從單純的“像素繪制”向“智能內容創作”轉變。

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光柵性能的瓶頸

傳統GPU計算通過“數三角形”和像素填充來生成圖形，但隨著游戲畫面精細度（多邊形、紋理、光照）指數級增長，單純提升GPU核心頻率和流處理器數量已難以跟上，這就導致高分辨率/高畫質下幀率不足。

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更致命的一點是堆砌更多傳統計算單元，會導致功耗和熱量迅速增加，實際效率是降低的——看看現如今顯卡的功耗已經突破極限，如果一味堆砌計算單元，散熱、供電都無法解決，這是不可回避的現實。

AI帶來的魔法解決方案

AI帶來的改變是通過AI模型學習推理，實現幀生產、超分辨率渲染、高階光線追蹤三個重大變化，這讓GPU在不增加過多復雜的計算單元時，能夠通過并行數據推理來實現更復雜的圖形內容（讓現有的晶體管能夠以遠超傳統渲染方式的效率）。

幀生成（Frame Generation）：AI模型分析前后幀數據，智能預測并生成全新的中間幀，在不增加渲染復雜度的前提下，幾乎翻倍提升幀率，實現絲滑體驗（包括Low幀幀率的實質提升）；

超分辨率（Upscaling）：低分辨率渲染后用AI重建，利用機器學習模型修復細節，獲得接近原生高分辨率的畫質，大大降低GPU負載；

光線追蹤（Ray Tracing）的效率革命：光追計算量巨大，但是AI（如Radiance Caching、光線重建）能高效緩存光照信息、推斷缺失樣本，大幅降低成本，實現更有效率的實時光追效果。

所以本質上，圖形技術從光柵化轉向AI，是算力不足的困境與用戶高期望值共同催生，通過將計算密集型任務“外包”給AI模型（深度學習），GPU實現了從“畫像素”到“創造內容”的質變，大幅度提升了性能、畫質，并降低了復雜特效的實現門檻。所以，這也就不難理解為何AMD如此重視FSR Redstone了。