AMDがFSR 2.0のソースコードを公開、DLSSとXeSSを批判

AMDは、FSR 2.0のソースコードをGPUOpenで公開しました。誰でもダウンロードして使用できます。これは、FSRを完全にオープンソース化するという同社のコミットメントの一環です。ダウンロードには、アップスケーリングアルゴリズムをDirectX 12およびVulkanベースのタイトルに統合するために必要なすべてのAPIとライブラリ、そしてクイックスタートチェックリストが含まれています。AMDはDirectX 11のサポートについてはAMDの担当者と協議する必要があると述べており、これはDirectX 11が公式にサポートされていないか、実装がより困難であることを示唆しています。

FSR 2.0の実装には、ゲームエンジンでサポートされている機能に応じて、開発者が3日以内から4週間（あるいはそれ以上）かかるようです。FSR 2.0はテンポラルアップスケーリングを採用しており、高品質な画像を生成するには、モーションベクター、深度バッファ、カラーバッファからの追加データ入力が必要になります。これらの構造がまだ利用できない場合は、ゲームエンジンに追加する必要があります。

ゲーム開発者は、FSR 2.0をフレームレンダリングパイプラインの途中に実装する必要があります。これは、FSR 2.0が時間的アンチエイリアシングの役割を完全に置き換えるためです。そのため、アンチエイリアシングを必要とするポストプロセスエフェクトは、FSR 2.0のアップスケーリングが有効になった後、パイプラインの後半で処理する必要があります。

パイプラインの先頭では、レンダリング、プリアップスケール、そしてアンチエイリアシングを必要としないポストプロセスエフェクトが行われます。中間ではFSR 2.0によるアップスケールが行われ、その後、ポストアップスケールとアンチエイリアシングされたポストプロセスエフェクトが処理されます。最後に、他のすべての処理が完了した後、HUDレンダリングが行われます。

AMDのGPUOpen記事で最も物議を醸したのは、機械学習に対する同社の見解でしょう。AMDによると、機械学習は高画質を実現するための前提条件ではなく、多くの場合、過去のフレームを結合してアップスケール画像を生成するためだけに使用されているとのことです。つまり、シーン内の形状や物体を実際に認識するAIアルゴリズムは存在しないということです。これは「AIアップスケーラー」に期待される機能です。

この発言は、NVIDIAのディープラーニング・スーパーサンプリング（DLSS）技術と、Intelが近々発表するXeSSアップスケーリング・アルゴリズム（どちらもAIによるアップスケーリング）への直接的な攻撃です。NVIDIAは特にDLSSのAI要件を誇示しており、ネイティブ画質を生成するには必須であると示唆しています。

しかし、機械学習は過去のフレームデータの統合にのみ使用され、実際のシーン内のオブジェクトには使用されないというAMDの主張を裏付けることはできません。NVIDIAは、DLSSのAIトレーニングでは低解像度画像と高解像度画像を使用し、それらすべてをDLSS 2.0以降の深度バッファとモーションベクトルと統合すると述べています。重み付けAIネットワークが何を実行し、何を実行しないかを正確に述べることは、ほとんどの機械学習アルゴリズムでは不可能です。

いずれにせよ、AMDはFSR 2.0によって、ネイティブ並みの画質を生成するために機械学習ハードウェア（NvidiaのTensorコアやIntelの次期Matrix Engineなど）は不要であることを実証しました。FSR 2.0は、『ゴッド・オブ・ウォー』と『デスループ』の両方で実施したテストにおいて、DLSS 2.xとほぼ同等の性能を発揮することが証明されています。さらに重要なのは、現行世代のRX 6000シリーズやRTX 30シリーズGPUから、2014年に発売されたGTX 970のようなカードまで、あらゆるGPUで動作できることです。

たとえNvidiaのDLSSが画質面でわずかに優位に立ったとしても、それをRTXカードに限定してしまうと、ゲーマーにとってその有用性は大幅に低下する可能性があります。今後、DLSS 2.xまたはFSR 2.0をサポートするゲームは、他のアップスケーリングソリューションもサポートし、すべてのユーザーがどちらかの機能にアクセスできるようになることを期待しています。

Aaron Klotz 氏は Tom's Hardware の寄稿ライターであり、CPU やグラフィック カードなどのコンピューター ハードウェアに関するニュースを扱っています。