FSR 4 wartet auf ein großes Update - und AMD legt jetzt den Grundstein für »Redstone«

Ich bin nur ungern der Überbringer schlechter Nachrichten, aber es heißt leider noch immer »Ray Regeneration« und nicht »Raygeneration«.

Zur Computex 2025 kündigte AMD ein neues Update für das Upscaling in FSR 4 (»FidelityFX Super Resolution«) an. Das »Redstone« getaufte Projekt sollte die Implementierung in drei entscheidenden Punkten verbessern; als Veröffentlichungsdatum wurde das zweite Halbjahr 2025 genannt.

Nun hat das Unternehmen den Grundstein hierfür gelegt, wie man im GPUOpen-Entwicklerblog erklärt. Dieser Schritt findet sich im Update auf FSR 3.1.4. wieder, das ab sofort bereitsteht.

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AMD Redstone: Vier Punkte für ein Halleluja

Das eigentliche Update auf FSR 3.1.4 lässt sich recht schnell zusammenfassen. Im Vergleich zum direkten Vorgänger werden lediglich kleinere Ghosting-Probleme behoben.

Spannend wird es indes im darauffolgenden Satz des Entwicklerblogs, denn »FSR 3.1.4 fügt auch die notwendigen Kameraparameter zur Unterstützung von ML-Frame Generation« hinzu – also einem Teil des genannten Redstone-Featuresets. Da Spieleentwickler vergleichsweise leicht von FSR 3 auf FSR 4 wechseln können sollen, ist das ein entsprechend wichtiges Update.

Grundsätzlich will Redstone mithilfe von vier verschiedenen Punkten für Furore sorgen:

Neural Radiance Caching: Diese Technologie nutzt ein Gitter aus KI-gestützten neuronalen Netzwerken, die kontinuierlich aus den Spieldaten lernen und vorhersagen, wie sich Licht in einer Szene ausbreitet.
ML Ray Regeneration: Will eines der Hauptprobleme beim Raytracing adressieren: die hohe Anzahl an benötigten Samples für saubere Bilder. Anstatt auf herkömmliche Denoising-Algorithmen zu setzen, rekonstruiert diese KI-basierte Lösung fehlende Pixelinformationen.
ML Frame Generation: Während AMD bei FSR 3 noch auf vektorbasierte Frame-Generation setzte, führt Redstone eine vollständig KI-basierte Lösung ein – und genau für die dient FSR 3.1.4. als Grundlage.
ML Super Resolution: Gleiches gilt auch für den eigentlichen Upscaler, bei dem AMD auf ein mithilfe von ML verbessertes KI-Modell zurückgreift, mit dem gerade bei niedrigen Startauflösungen bessere Bilder entstehen sollen.