AMD今年早些时候随RX 9000系列显卡发布了FSR 4，而我们现在再次带来一次巨量驱动更新。代号“Redstone”的这次更新实现了机器学习帧生成和光线生成技术。虽然我们已经在FSR 4中看到了放大功能，但AMD这次为所有兼容显卡的玩家开放了这些新特性。

Redstone增加了神经辐射缓存、光线生成以及AI驱动的帧生成。虽然此前AMD也尝试过基于分析的方法，但这次是真正的实装，融合了相当强大的算法和网络，让所有功能真正落地。这些重磅特性旨在向Nvidia的DLSS发起冲击，让Radeon GPU在与成熟的RTX系列竞争时站在同一起跑线。

这些术语到底是什么？

FSR辐射缓存是Nvidia在其RTX 50系列显卡上短暂推出的技术，也是神经渲染的关键基石之一，这也是我们此前未见AMD在帧和光线生成上使用机器学习的原因。如今受支持的Radeon GPU为路径追踪游戏配备了这一重要功能，显卡可以为AI模型维护一个小型光线缓存，而不是对每个像素的每条光线都进行追踪。

正如预期的那样，这对性能提升意义重大。通过预测光线行为，神经辐射缓存降低了渲染所需时间，同时保持画面细节，让玩家在不牺牲画质的前提下获得更高效率。至少这是AMD的目标。我们尚未能在自家的Radeon RX 9000系列显卡上测试这些新特性，但计划在近期完成。由于我们这边的硬件测试资源有限，尚未能开展实机验证。

FSR帧生成正如你从Nvidia那里所熟知的——当真实帧足够多时，神经网络会生成“虚假”帧，呈现流畅、顺滑的游戏画面。该AI在现代游戏中最苛刻的场景上进行训练，我们已经看到它对帧率的显著提升。虽然这并非魔法，且需要一定数量的真实帧作为输入，但对中端系统而言仍能带来积极效果。

和Nvidia类似，AMD建议在开启帧生成前，游戏的帧率至少保持在60 FPS。AMD的FSR光线再生成（Ray Regeneration）其实就是Nvidia DLSS中的光线重建。它负责生成更真实的光照和反射。同样，像FSR的帧生成一样，这一过程由神经网络驱动，利用低采样率的像素并去除噪点，使其适合放大和插值。

好问题！具体能用哪些功能取决于你拥有的RDNA Radeon GPU。RDNA 4 GPU就是Radeon RX 9000系列；而RDNA 1~3.5则涵盖了此前所有代际。如果你使用的是旧显卡，这次驱动更新不会让你的体验出现十倍飞跃。但对于RDNA 4用户，只要在所选分辨率下的初始帧率足够稳定以供采样，就能看到积极的效果。

给Adrenaline注入…肾上腺素？

AMD为Radeon GPU持有者在节日假期前准备了一些急需的福利，虽然其中有些是已有功能，但整体提升显著，使Adrenaline在功能上更接近Nvidia DLSS 4，尽管我们注意到仍缺少多帧生成（MFG）。Nvidia强制用户使用其完整工具套件，而我更偏爱AMD的模块化方案，这一点在我对RX 9070 XT搭配FSR 4的评测中已有体现。

有趣的是，虽然并不意外，Nvidia仍在大力布局AI（如ChatGPT之类的大模型），但在GPU端的投入相对保守。面对AMD在FSR驱动方面的进步，Nvidia在消费市场上应当感到压力。Redstone是AMD向前迈出的一大步，标志着其在神经网络工具上的追赶正逐步到位。正如在Ryzen与Intel的竞争中所表现的那样，AMD完全有机会再度全垒打，掀起市场风暴。

好了，我要去拆解测试平台并做好准备，争取在周末完成驱动测试。届时我会回馈测试结果与感想，敬请关注。或者，你也可以直接前往AMD官网下载最新驱动，亲自体验Radeon RX 9000系列显卡上的全新FSR功能。