AMD公布下一代RDNA硬核創新：輻射內核、神經陣列和通用壓縮

2025年10月9日，AMD在其Youtube官方平臺發布了一個視頻，介紹其下一代RDNA圖形架構，主要包括三大核心特性：神經陣列（Neural Arrays）、輻射內核（Radiance Cores） 和通用壓縮（Universal Compression）。注：有傳聞稱，

這些技術革新由AMD與索尼聯合研發，將為未來的RDNA顯卡帶來顯著性能提升，尤其在圖像升頻、光線追蹤及路徑追蹤等關鍵場景中，將重新定義游戲圖形表現。

一、輻射內核：專為光線追蹤優化的硬件

輻射內核是下一代RDNA架構的核心創新之一，專為加速實時光線追蹤與路徑追蹤設計。它集成了專用光線遍歷硬件，能夠高效處理光線與場景幾何體的交點計算，顯著提升光線追蹤性能。

光線追蹤和路徑追蹤是現代游戲圖形的核心技術，但其計算需求極高。在傳統架構實現中，著色器程序需同時處理光線遍歷（確定光線與場景三角形的交點）和著色（應用紋理與光照效果），這會導致嚴重的性能瓶頸，中低端顯卡根本扛不住。

而AMD通過重新設計硬件與軟件流水線，推出了輻射內核，徹底改變這一現狀。

輻射內核接管光線遍歷任務，釋放著色器核心專注于光照與紋理計算，從而提升整體效率。另外，輻射核心還可與神經輻射緩存結合，形成全新的渲染方案，支持更高效的實時路徑追蹤。

總的來說，輻射內核可顯著降低光線追蹤的性能開銷，為開發者提供更強大的工具，以實現逼真的光影效果。

二、神經陣列：AI驅動的協同計算集群

神經陣列由一組相互連接的計算單元組成，這些單元能夠共享數據并協同工作，形成一個獨立的AI引擎。這一設計大幅提升了神經渲染性能，為下一代AMD FidelityFX Super Resolution（FSR）及 PlayStation Super Resolution（PSR）技術提供支持。

傳統顯卡的計算單元通常獨立運行，缺乏高效的數據共享機制。神經陣列通過智能連接計算單元，優化機器學習任務的執行效率，尤其在圖像升頻、降噪和幀生成等場景中表現出色。

神經陣列的計算單元通過共享數據和任務協同工作，形成功能強大的 AI 引擎，可避免傳統架構中“各自為戰”的低效問題，為復雜的神經渲染任務提供了更高的計算吞吐量和可擴展性，并優化了圖像升頻和光線重建算法，顯著改善畫質和渲染效率。

總的來說，神經陣列解鎖了機器學習任務的新高度，為 FSR 和 PSR 提供更出色的畫質，同時為未來的電影級渲染技術奠定了基礎，為未來實時神經渲染開辟了新可能性，

三、通用壓縮：高效的帶寬優化方案

通用壓縮是一種全新硬件模塊，旨在評估并壓縮顯卡內的所有數據類型，從而大幅降低內存帶寬占用，提升整體性能。

現代游戲對顯卡內存帶寬的需求不斷增加，尤其在高分辨率紋理和復雜模型加載時。傳統壓縮技術通常針對特定數據類型優化，通用壓縮則通過統一的算法，覆蓋顯卡內所有數據，顯著提升效率。

通用壓縮算法能夠動態評估和壓縮紋理、幾何數據等，減少帶寬需求，顯卡可以更快地加載紋理和模型，提升游戲性能和響應速度。與此同時，還可降低帶寬占用意味著更低的功耗。

四、總結與展望

綜上所述，AMD將與索尼聯合推出的下一代RDNA架構，通過輻射內核、神經陣列和通用壓縮三大特性，針對光線追蹤、AI渲染和帶寬優化進行了革命性升級。這些技術不僅將提升未來顯卡的性能和效率，還將為游戲開發者帶來更多創意空間，推動行業向更沉浸、更高效的實時圖形時代邁進。

目前，AMD尚未公布搭載這些技術的產品何時可落地，消費者什么時候可以體驗到，但預計這些創新將在2026年率先落地于消費級產品和游戲主機中，小編將在第一時間分享更多相關最新動態和爆料，敬請關注。