AMD的下一代RDNA3“GFX11”GPU可以采用硬件加速FSR3.0技术，正如通过在LLVM中添加新指令集所发现的那样。与NVIDIA的DLSS相比，FSR1.0和FSR2.0的主要优势之一是它不依赖任何硬件辅助，例如专用机器学习(ML)块，但这种辅助可能很快就会结束。虽然AMD在FSR方面做得非常出色，不仅提供了与NVIDIA解决方案相当的视觉质量，而且还通过使其更加开源，看起来在下一代中，AMD可能会领先一步并使用专用的机器学习块，以进一步提高FSR必须提供的性能和视觉质量。
正如@0x22h所发现的，LLVM存储库最近更新了一个新的提交，在GFX11硬件上引入了WMMA(波矩阵多累加)指令。GFX11代号在内部用于AMD的RDNA3GPU系列，该系列将用于下一代RadeonRX7000和RadeonPro显卡。
与NVIDIA如何通过其最新的TensorCore架构使用矩阵乘法进行深度学习操作类似，AMDWMMA指令将在硬件级别进行融合，以帮助实现更好的机器学习或DNN操作。现在没有提供很多细节，但LLVM最近的更新可能暗示RDNA3GPU中的主要图形管道大修。
在一年的时间里，FSR的采用率已经是其竞争对手的2倍，在短短1年内有超过113款游戏获得了FiedlityFXSuperResolution支持，而3.4年有180多款游戏获得了支持。为PC和游戏机(MicrosoftXbox)提供开源技术将为进一步采用开辟空间。如果AMD要依靠硬件加速来推动FSR技术的发展，那也表明NVIDIA早在其图灵一代GPU上就在游戏硬件上实施张量核心的决定是正确的。
话虽如此，NVIDIA将在其用于DLSS3.0的下一代GeForceRTX40系列显卡中实现更好、更优化的TensorCore架构，这将是它与FSR3.0之间的有趣比较。
