A Tom's Hardware friss riportban írt egy új FidelityFX Super Resolution eljárásról, amely a 4.0-s jelzőt viseli, és az említett média szerint teljesen AI-alapú megoldás lesz. Ezeket az információkat Jack Huynh, az AMD gyorsítóüzletágának vezetője szolgáltatta, aki elmondta, hogy a kézikonzolok szintjén javítani lehetne a hatékonyságot, ami növelheti az üzemidőt, és ehhez ad majd alapot az FSR 4.
Amin megakadhat az olvasó szeme az a forrásban említett, teljesen AI-alapú szöveg. Jelenleg nem létezik olyan felskálázó a piacon, amely teljesen AI-ra építkezik. Mint ismeretes az XeSS és a DLSS csak kismértékben alapoz AI-ra, mivel mindkettő esetében elmondható, hogy az aktuális képkocka rekonstrukciójával kapcsolatban csak a korábbi képkockáról származó előzménymintákat használja neuronháló segítségével az új képkocka felskálázásához. Ez nagyjából a teljes feldolgozás pár százaléka, és okkal történik így, ugyanis a hardverbe épített, AI-ra szabott részegységek ugyanazokat a regisztereket használják, amelyeket a normál, grafikai munkára szabott feldolgozók. Ergo, ha az abszolút minimálisnál több munkájuk lenne, akkor nagymértékben lassítanák a grafikai számításokat.
A fentiektől függetlenül megalkotható egy teljesen AI-ra épülő felskálázó, amely az aktuális képkockán látható alakzatok felismerése és kezelése szempontjából is neuronhálót használhatna. A gond ezzel az, hogy a mai GPU-dizájnok ennek nem kedveznek, mert kellene egy dedikált, multiprocesszorokról leválasztott részegység a feladathoz, hogy megmaradjon a jó teljesítmény, azaz ne legyen aránytalanul rossz a grafikai munkával kapcsolatos regiszternyomás a konkurens munkavégzés miatt. Ha tényleg ilyen lesz az FSR 4, akkor változik az is, hogy hasonlóan működik minden hardverdizájnon, bár ez már az FSR 3.1-re is igaz, ami RDNA 3 architektúrára épülő Radeonon némileg másképp számol, így a kapott képminőség is jobb az általános kódútnál, amit a régebbi hardverek használhatnak.
Az ugyanakkor nem teljesen tiszta, hogy ez tényleg így fog-e működni, de ha igen, akkor ahhoz új generációs hardverek szükségesek, mert az ilyen jellegű felskálázó nem is szimplán AI feldolgozókat kér a neuronhálóval való kalkulációkhoz (ez egyébként eleve része az RDNA 3 dizájnoknak), hanem egy leválasztott neuronhálógyorsítót. Hasonló jellegűt, mint ami megtalálható a Strix Point SoC APU-ban az XDNA 2 dizájn részeként. Ennek a részegységnek külön erőforrásai vannak, tehát önállóan képes működni úgy, hogy közben a grafikai munkák hatékonyságát nem rontja. Emiatt nem csak a feldolgozófutószalag pár százalékában lehet használni, ahogy az a mostani, AI jelzővel illetett felskálázóknál szokás.
Hosszabb távon egyébként mindenképpen erre haladunk, a Microsoft sem véletlenül erőlteti azt, hogy ne a CPU-k és a GPU-k legyenek befogva AI-ra, hanem egy független NPU, mivel így tényleg van egy olyan szabad erőforrás, amit gondtalanul lehet használni. Ezzel nem az határozza meg az AI munkavégzés mértékét, hogy mennyi lassulás vállalható be a többi munkafolyamat során, hanem az, hogy mi a tényleges feladat. Alapvetően már rég logikus lenne az aktuális képkockán látható alakzatok felismerése és kezelése szempontjából is neuronhálót használni, csak jelenleg megvásárolható, rendkívül korlátozott képességű GPU-kon ezt nem lehet nagyon masszív teljesítménybüntetés nélkül megtenni, és ennek kizárólag az az oka, hogy a multiprocesszoron belül minden egyes részegység ugyanazt a regiszterterületet éri el, vagyis egymás munkáját akadályozzák. Emiatt a legtöbb program kiemelten figyel arra, hogy lehetőség szerint vagy a normál vagy az AI-ra szabott feldolgozók működjenek, de a kettő egyszerre ne, esetleg csak nagyon ritkán.
