AMD pianifica l'estensione di FSR 4 basato su machine learning alle APU e ai dispositivi handheld entro fine 2026, introducendo una versione ottimizzata per sistemi integrati e laptop gaming.
Il 7 ottobre 2026, durante un incontro tenutosi a Seoul Dragon City, Jack Huynh, Senior Vice President e General Manager del Computing and Graphics Group di AMD, ha indicato l’obiettivo di estendere FSR 4 basato su machine learning (ML) alle APU e ai sistemi portatili entro fine 2026. Questo aggiornamento strategico mira a portare le capacità di upscaling neurale, inizialmente riservate alle schede video discrete, anche sulle APU (Accelerated Processing Units), i laptop da gaming e i dispositivi handheld, segnando un passaggio verso l'adozione dell'intelligenza artificiale per il miglioramento dell'immagine su hardware compatto. [1]
L'implementazione di questa tecnologia avverrà seguendo due direzioni parallele: l'estensione del supporto alle APU già presenti sul mercato e il lancio di nuovi prodotti hardware. Per rendere possibile questo passaggio, AMD sta sviluppando una versione di FSR 4 dedicata e ottimizzata specificamente per gli ambienti APU. L'obiettivo dichiarato è quello di offrire un'alta qualità visiva nei giochi riducendo al minimo la latenza, superando i limiti di risorse tipici dei sistemi con grafica integrata che solitamente non dispongono della potenza di calcolo di una GPU dedicata. [1]
È fondamentale distinguere tra le dichiarazioni di intenti e la disponibilità immediata. Sebbene l'annuncio di Huynh indichi una finestra temporale entro fine 2026, non è stata fornita alcuna lista specifica di modelli compatibili o date di rilascio precise per i singoli dispositivi. Di conseguenza, non è possibile confermare se hardware specifici come lo Steam Deck o le APU Z1 Extreme, Z2 Extreme o future architetture Z3 riceveranno l'aggiornamento. Non sono stati inoltre dettagliati i requisiti di driver, TDP o versioni di firmware necessarie per l'attivazione su hardware esistente. [1]
La creazione di una versione ottimizzata per APU suggerisce che l'approccio basato su reti neurali di FSR 4 richieda un adattamento significativo per non saturare le risorse limitate dei chip integrati. Mentre per le GPU discrete il supporto è già operativo, per i portatili e i handheld si tratta di un percorso di sviluppo volto a portare l'upscaling neurale su hardware con budget energetici ridotti. L’annuncio comprende le APU esistenti e nuovi prodotti, ma questo non equivale a una lista di architetture supportate. Per scegliere un dispositivo serve ancora la conferma sul modello preciso, sul driver e sui giochi: il nome della famiglia FSR non sostituisce queste informazioni. [1]
Sintesi dei fatti documentati nell’articolo. I riferimenti sono riportati sotto lo schema.
FSR 4 si differenzia dalle generazioni precedenti per l'integrazione del machine learning, che permette di ricostruire i dettagli analizzando informazioni temporali e spaziali provenienti da più frame. Questo processo è progettato per migliorare la qualità dell'immagine complessiva rispetto alle versioni precedenti. AMD ha illustrato l'efficacia di questo salto qualitativo attraverso confronti in titoli come Crimson Desert, dove l'upscaling ML mostra un miglioramento netto rispetto a FSR 3.1, sebbene tali test siano stati condotti su GPU discrete e non su dispositivi handheld. [2][3]
Tecnicamente, l'algoritmo richiede input precisi per funzionare correttamente: il color buffer (che deve essere in linear colorspace), il depth buffer e i vettori di movimento 2D. Questi ultimi sono essenziali poiché codificano lo spostamento di un pixel tra il frame corrente e quello precedente. Se l'applicazione non fornisce vettori di movimento accurati per tutti gli oggetti, inclusi quelli opachi, alpha-tested e alpha-blended, la qualità dell'upscaling diminuisce, poiché l'algoritmo non riesce a mappare correttamente la posizione degli oggetti tra i frame. [3]
L'impatto prestazionale di FSR 4 varia significativamente in base all'hardware utilizzato. In modalità Performance, l'upscaling verso una risoluzione 4K (3840x2160) richiede circa 1316 microsecondi su una RX 9070XT, mentre su una RX 7900XTX il tempo di elaborazione sale a 3070 microsecondi. È importante sottolineare che questi dati si riferiscono esclusivamente al tempo di esecuzione del passaggio di upscaling con sharpening RCAS disabilitato e clock GPU al picco, e non rappresentano il tempo di rendering dell'intero frame o il consumo energetico complessivo del sistema. [3]
Per gli utenti di APU, questi numeri desktop sono puramente indicativi e non trasferibili. L'implementazione per i dispositivi portatili dovrà affrontare un'ottimizzazione ulteriore per evitare che il costo computazionale dell'upscaling ML sottragga troppe risorse al rendering principale. Questo potrebbe influenzare negativamente il frame rate finale o l'autonomia della batteria, variabili che AMD non ha ancora quantificato per i sistemi integrati in sviluppo. Il rischio è che un costo di elaborazione troppo elevato possa annullare i benefici in termini di FPS ottenuti tramite l'upscaling. [3]
AMD GPUOpen: FSR4 in modalità Performance, uscita 3840×2160, sharpening RCAS disabilitato, frequenze GPU di picco. Valori della documentazione FSR Upscaling 4.1.1, non frame rate di un gioco.
| Caratteristica | Radeon RX 9070 XT | Radeon RX 7900 XTX |
|---|---|---|
| Risoluzione di uscita [3] | 3840×2160 | 3840×2160 |
| Tempo GPU del passaggio FSR [3] | 1316 μs | 3070 μs |
Il pacchetto FSR "Redstone" (SDK 2.3) raggruppa diverse tecnologie con requisiti hardware divergenti. L'upscaling 4.1.1 è attualmente supportato dalle GPU discrete Radeon RX 7000 (RDNA 3) e RX 9000 (RDNA 4). Al contrario, funzioni più avanzate come la Frame Generation 4.0.1 e la Ray Regeneration 1.2 richiedono obbligatoriamente l'architettura RDNA 4, secondo i requisiti dichiarati da AMD nel pacchetto SDK. [2][4]
Per l'hardware meno recente, come le architetture RDNA 2 e RDNA 3.5, AMD implementa modalità di fallback analitiche. Ciò significa che, mentre i possessori di RDNA 4 beneficiano del pieno potenziale del machine learning, gli utenti di GPU più vecchie utilizzano algoritmi tradizionali che non sfruttano le reti neurali. Questo approccio garantisce la compatibilità del software attraverso un'unica implementazione per gli sviluppatori, pur non offrendo lo stesso salto di qualità visiva delle versioni ML, creando una distinzione netta tra l'esperienza utente su hardware moderno e quello legacy. [2]
L’SDK 2.3 descrive il supporto dell’upscaling ML 4.1.1 sulle GPU discrete RX 7000 e RX 9000. Nell’uso pratico va verificata anche l’integrazione del gioco: avere una scheda compatibile non basta per attribuire a qualsiasi titolo le funzioni del pacchetto. Gli utenti di handheld o laptop con APU devono continuare a utilizzare FSR 3 o versioni precedenti, in attesa del rilascio della variante ottimizzata prevista per fine 2026. La decisione di aggiornare l'hardware oggi dipende principalmente dal desiderio di utilizzare la Frame Generation o il Ray Regeneration, che restano esclusive di RDNA 4 e non sono disponibili per le generazioni precedenti. [1][2][4]
In fase di configurazione, l'utente può scegliere tra diverse modalità di scaling: Quality (1.5x), Balanced (1.7x), Performance (2.0x) e Ultra Performance (3.0x). Queste ratio indicano il fattore di scala per dimensione e non l'incremento percentuale dei FPS. Un confronto pratico consiste nel provare Quality e Performance nella stessa scena, controllando contorni in movimento e fluidità. È un criterio di valutazione, non una promessa di FPS: il risultato dipende anche dagli input temporali forniti dal gioco. Il fattore di scala descrive il rapporto tra risoluzione di ingresso e uscita, e va tenuto distinto dal costo del passaggio misurato nella tabella. [3]
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