Компания AMD готовит к выпуску новую версию своей технологии генерации дополнительных кадров в играх — AMD Fluid Motion Frames (AFMF) 2.1. Она является частью технологического стека AMD HYPR-RX, входящего в состав драйвера Radeon и предназначенного для повышения производительности в играх путём одновременного включения функций масштабирования изображения и генерации кадров.

Источник изображения: VideoCardz
Технология AMD Fluid Motion Frames не требует интеграции в игры, так как работает на уровне драйвера. Пользователи могут самостоятельно выбирать, для какой именно игры использовать AFMF. Недостатком технологии является масштабирование и использование чересстрочной развёртки на весь кадр, включая элементы игрового меню и пользовательского интерфейса, что может снижать качество их отображения.
AMD Fluid Motion Frames набирает популярность среди пользователей, которые находят её особенно полезной для старых игр, где не планируется внедрение других технологий для повышения FPS. В октябре прошлого года AMD выпустила AFMF 2.0, добавив в неё поддержку игр с OpenGL и Vulkan, чего не было в предыдущей версии. В AFMF 2.0 также появились профили производительности и внутриигровой задержки, улучшена работа в оконном безрамочном режиме, а также оптимизировано функционирование технологии в динамичных игровых сценах.
С выпуском видеокарт GeForce RTX 50-й серии компания Nvidia представила технологию Smooth Motion, выполняющую аналогичную функцию AFMF, но работающую только на видеокартах GeForce. Обе технологии функционируют на уровне драйвера и не совместимы с видеокартами другого производителя.
«AMD ведёт разработку AFMF 2.1, выпуск которой ожидается с выходом видеокарт серии Radeon RX 9070 в рамках обновления технологического стека HYPR-RX. Компания подтвердила прессе, что AFMF 2.1 улучшит качество генерируемых кадров», — пишет VideoCardz.
Согласно доступной информации, AFMF 2.1 не использует тензорные или ИИ-ядра для работы и будет поддерживаться тем же оборудованием, что и AFMF 2.0.
Источник: