AMD認為其GPU可以與NVIDIA的深度學習超級抽樣（DLSS）技術相匹配。使用通用GPU（GPGPU）計算其Radeon Graphics Silicon的功率，以及Microsoft機器學習算法的DirectML API實現，AMD可以為NVIDIA專用硬件的方法提供開源替代方案。
亞當·科扎克（Adam Kozak）解釋說，AMD正在嘗試DirectML SDK的評估版本，即將到來萊登七世是“在該實驗中表現出極好的結果”。
由於GCN體系結構的成功，在計算與工作量相關的工作負載時，紅色團隊似乎有信心使用Microsoft自己的基於Windows的機器學習代碼來創建某種超級抽樣效果。這可能會創建一個通常的AMD開放生態系統，以提高我們的遊戲的整體保真度而不會產生巨大影響的幀速率性能，並且所有這些都沒有相同水平的專用矽，Nvidia正在填補它Turing GPU和。
在我們對如此遊戲的未來感到興奮之前，AMD只是在嘗試DirectML，而DLSS般的方法似乎更像是一種理論，而不是很快就會生效的任何理論。也就是說，也許在今年12月的腎上腺素更新中會有一些有趣的新功能……甚至更快AMD的Navi有話要說。
winml，DirectML實現為DirectX API設計的基礎，去年在遊戲開發人員會議（GDC）上揭幕，與NVIDIA合作，通過其RTX Graphics Silicon將DirectX RayTracing功能帶入實現。儘管NVIDIA專用硬件（這些張量核心）提供了備受吹捧的加速度，但DirectML Tech仍然能夠通過其先天計算功能在DirectX 12 GPU上運行。
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自從Graphics Core Next Architecture啟動以來，AMD的硬件在處理計算工作負載方面具有令人印象深刻的記錄，因此DirectML會與硅的運行良好毫不奇怪。 WinML框架意味著我們的DX12硬件現在可以直接在GPU上對深層神經網絡進行建模，並執行推斷任務。
亞當·科薩克（Adam Kozak），印第安納州4gamer的採訪，這表明這意味著“可以使用我們的GPU採用類似GPGPU的方法來完成“ NVIDIA DLSS狀的事情”。
他說，他的理由也源於AMD在開源射線追踪測試中測試Radeon VII的事實，並且在總部位於OpenCL的Luxmark基準中，即將推出的7NM GPU得分高62％。RTX 2080在“類似GPGPU的射線跟踪渲染器”中。
因此，我們最終可以使機器學習受益於圖形卡遊戲中的所有人 - 如果AMD確實確實是這樣的實現，那麼對於英特爾的新圖形卡來說，這也可能是個好消息。畢竟，它已經簽署了支持自適應同步，這是AMD FreeSync功能的基礎。
