AMD FSR Redstone puede funcionar en GPU que no son Radeon RX, como las RTX de NVIDIA o las Arc de Intel, gracias a HIP y ML2CODE

Anunciado en el CES 2025 a principios de año vamos camino de su fecha de lanzamiento final terminando ya los 12 meses de rigor. Lo cierto es que hace tres meses Chris Hall concedió una entrevista a los compañeros de 4gamer.net que, curiosamente, pasó inadvertida este verano y ahora se ha hecho viral gracias a WCCFTech, los cuales han recogido las declaraciones del Director Senior de desarrollo de Software de AMD. Hall dijo abiertamente algo que, en parte, tendría sentido, y es que FSR Redstone podría funcionar en GPU que no son Radeon como tal, abriendo la posibilidad a que alguien consiga llevarlo a NVIDIA e Intel.

Sabemos que este SuperSampling de nueva generación de AMD tendrá Machine Learning con Neural Radiance Caching, Ray Generation y Frame Generation, respondiendo así a NVIDIA, meses más tarde es cierto, pero punto por punto a todas las tecnologías de los verdes en las RTX 50. Lo interesante no está precisamente aquí, sino en la base de todo, es decir, HIP.

FSR Redstone puede ser compatible con más GPU fuera de Radeon gracias a HIP

Aunque hemos tratado este framework de AMD, para los más despistados y dado que se necesita contexto, diremos y recordaremos que HIP, o Heterogeneous-compute Interface for Portability, es un software de los rojos diseñado para facilitar que todo lo que hay programado y escrito para CUDA pueda usarse de manera sencilla en AMD. Es decir, un desarrollador puede compilar el mismo código fuente para las gráficas de los verdes o rojos simplemente usando NVCC o Clang/LLVM.

HIP como tal se integra dentro de ROCm, la plataforma de código abierto de AMD para HPC, es decir, para cargas de trabajo de servidores, IA y demás. Bien, con esto claro, ¿qué tiene que ver HIP con FSR Redstone? Ahí es precisamente donde entra la explicación de Hall, porque realmente todo está unido y lo explicado hasta ahora sienta la base de lo que vendrá, incluido Microsoft DirectX Cooperative Vectors, del cual ya hablamos en su presentación.

La clave que nos da Hall es que AMD usa HIP dentro del proceso de desarrollo de tecnologías innovadoras para IA. Y aquí tenemos que hablar de ML2CODE, o dicho de otro modo, Machine Learning to Code, el cual no es más que un marco de software que busca integrar el renderizado neuronal dentro de FSR Redstone y al mismo tiempo, ofrecerlo a las pipeline de API como DirectX y Vulkan.

HIP y ML2CODE hacen posible que NVIDIA e Intel puedan usar Redstone si se lo proponen

El combo de código abierto, HIP y ML2CODE explicado nos lleva inexorablemente a la explicación de Hall, donde evidentemente, Cooperative Vectors es el final del camino, así que vamos con sus declaraciones al respecto cuando es preguntado por los tres primeros puntos:

"En AMD, utilizamos HIP en el proceso de desarrollo de muchas tecnologías innovadoras relacionadas con la IA. ML2CODE busca integrarse con los canales de renderizado gráfico más utilizados, como el lenguaje de sombreado "GLSL" de Vulkan y "HLSL" de DirectX.

Es muy probable que los núcleos de IA de las diversas funciones relacionadas con la IA utilizadas en FSR Redstone se desarrollen con código HIP. Esto se debe a que el código HIP puede generar código optimizado para cada generación de GPU Radeon y, gracias a esta arquitectura, también puede ejecutarse en GPU distintas a las de AMD.

Independientemente de si esto tiene sentido, si el código HIP se convierte a CUDA y se compila con un compilador de NVIDIA, probablemente se ejecutará en una GPU NVIDIA."

Por tanto, gracias a HIP y ML2CODE, las funciones de Redstone arriba descritas, que responden directamente a las de NVIDIA para igualar la partida, podrían ser usadas, si se trabaja en ello, con las RTX 50, y posiblemente con las futuras Arc Celestial de Intel.

¿Dónde queda entonces DirectX Cooperative Vector de Microsoft?

Pues es la segunda parte de la respuesta, y como decíamos, el final del camino que debería unificar todo, como confirma Hall:

Cooperative Vectors es un modelo de programación de DirectX. Es un marco que permite que las unidades de sombreado programables realicen cálculos utilizando otros aceleradores. En otras palabras, es un marco que permite que los programas de sombreado utilicen aceleradores de IA dentro de la GPU. Este es un enfoque excelente para implementar diversos estilos de IA.

Sin embargo, actualmente, pueden producirse retrasos significativos a menos que la GPU tenga una arquitectura especializada para la tecnología Cooperative Vectors.

Es cierto que estamos trabajando activamente para dar soporte a Cooperative Vectors. Una de las principales razones por las que FSR Redstone se está desarrollando independientemente de DirectX Cooperative Vector es que los esfuerzos de Microsoft aún se encuentran en sus etapas iniciales.

Es decir, DLSS 4 con FG y FSR Redstone son la implementación como paso previo y propio de NVIDIA y AMD para llegar a un punto en común que unificará Microsoft en el futuro con Cooperative Vector en la búsqueda del próximo paso en el fotorealismo, donde la rasterización comenzará a dejarnos poco a poco, como ya estamos viendo.

Por supuesto, esto va a requerir de nuevo hardware, una nueva segmentación del mercado, donde las gráficas actuales no podrán soportarlo, o bien, perderán una gran cantidad de FPS por el camino, como pasó de las GTX a las RTX, o de RX 5000 a las RX 6000.

Lo que parece claro es que, a poco que los desarrolladores hagan un esfuerzo y un buen trabajo, FSR Redstone puede funcionar con GPU de NVIDIA e Intel, en teoría, de manera prácticamente igual a lo que lo hacen sus SuperSampling nativos, y eso es solo otra muestra del poder que tiene el código abierto.