AMD Siêu phân giải FidelityFX, ra mắt từ năm 2021, đã thua kém NVIDIA DLSS trong hai năm liên tiếp. Thế hệ đầu tiên của FSR sử dụng công nghệ chia tỷ lệ không gian, cho phép nhiều game thủ tận dụng tính năng chia tỷ lệ đơn giản nhờ hỗ trợ nguồn mở, nhiều nhà sản xuất và nhiều nền tảng. FSR2 đã mở rộng khả năng hỗ trợ này bằng cách giới thiệu kỹ thuật chia tỷ lệ thời gian phức tạp hơn và hiệu quả hơn.

FSR không phải là thuật toán dựa trên Trí tuệ Nhân tạo, do đó không cần sự hỗ trợ từ các lõi AI đặc biệt để hoạt động một cách hiệu quả. Điều này tạo ra sự khác biệt chính giữa DLSS và XeSS, hai công nghệ này sử dụng AI để cải thiện chất lượng hình ảnh. DLSS yêu cầu lõi Tensor, trong khi XeSS có hai phiên bản dành cho GPU hỗ trợ hướng dẫn DP4a và triển khai dựa trên lõi XMX, mang lại chất lượng và hiệu suất tốt hơn.

Có vẻ như AMD đang nghiên cứu khả năng sử dụng trí tuệ nhân tạo để mở rộng quy mô, như Mark Papermaster (CTO của AMD) đã gợi ý:

"Năm 2024 là một năm quan trọng đối với chúng tôi vì chúng tôi đã dành nhiều năm cho việc phát triển khả năng trí tuệ nhân tạo của mình. Chúng tôi vừa hoàn tất việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào toàn bộ danh mục sản phẩm của mình, bao gồm đám mây, biên, PC và các thiết bị nhúng cũng như trò chơi của chúng tôi. Chúng tôi đang trang bị trí tuệ nhân tạo cho các thiết bị chơi game của mình và năm 2024 thực sự là một năm quan trọng đối với trí tuệ nhân tạo. Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có tất cả các khả năng cho điều đó."

Theo Papermaster, có vẻ như công ty đang xem xét việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quá trình mở rộng quy mô. Mặc dù không có đề cập trực tiếp đến FSR trong tuyên bố này, nhưng vì Papermaster đã thảo luận về trò chơi, điều này sẽ thu hút sự chú ý đến FSR. Nếu FSR được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, nó có thể đứng ngang hàng với DLSS và XeSS.

Thực tế, do cả hai công nghệ đối thủ đều là nguồn đóng, vẫn chưa rõ liệu trí tuệ nhân tạo thực sự được sử dụng đến mức độ nào. Kế hoạch của AMD có thể nhắm đến việc sử dụng thuật toán học máy để loại bỏ các thành phần lạ như trong DLSS 2.