Ресурс wccftech звернув увагу на інтерв’ю технічного директора amd ніка тіб’єроза ресурсу eurogamer і виділив ті моменти, де була порушена технологія просторового апскейлінга fidelityfx super resolution (fsr). В інтерв’ю тіб’єроз розповів, що результати впровадження і прийому fsr серед розробників говорять самі за себе. Дійсно, менш ніж за чотири місяці з моменту релізу fsr вже підтримується більш ніж в 20 іграх, а завдяки відкритому вихідному коду ентузіасти самостійно починають використовувати технологію в ще більшій кількості проектів.
З інтерв’ю тіб’єроза коротко можна відзначити, що fsr є результатом великих досліджень amd, в яких контрольні групи вивчали різні технології масштабування і fsr сподобається більшій кількості розробників і геймерів, як гнучке і відкрите рішення, що забезпечує високу кадрову частоту на різних платформах — fsr відповідає відразу цілому набору критеріїв. Тіб’єроз визнав, що fsr не найкращий метод, якщо єдиним критерієм оцінки є якість, але такий підхід при виборі технології не може бути повноцінним.
Фахівець відповів і на питання, чому amd не використовувала машинне навчання. За словами тіб’єроза, машинне навчання потужний інструмент, але методи на його основі не обов’язково є кращими для вирішення будь-яких завдань. Машинне навчання вимагає компромісів, які можуть негативно вплинути на гнучкість, продуктивність і навіть якість, якщо допущені помилки. Як приклад була порушена перша ітерація технології nvidia dlss:
«якщо бути об’єктивним щодо ml та алгоритмів масштабування, я думаю, що перша ітерація dlss nvidia є гарною ілюстрацією того, про що я говорю. Сама по собі присутність ml в рішенні не означає, що ви отримаєте відмінні результати. Ml багатообіцяюча технологія, amd вкладає значні кошти в дослідження і розробку ml по цілому ряду напрямків, але те, що алгоритм використовує ml, не означає, що це найкраще рішення для певного набору цілей».
